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title: Tool 插件
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工具指的是能够被 Chatflow / Workflow / Agent 类型应用所调用的第三方服务，提供完整的 API 实现能力，用于增强 Dify 应用的能力。例如为应用添加在线搜索、图片生成等额外功能。

![](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/7e7bcf1f9e3acf72c6917ea9de4e4613.png)

在本文中，**“工具插件”** 指的是一个完整的项目，其中包含工具供应商文件、功能代码等结构。一个工具供应商内允许包含多个 Tools（可以理解为单个工具中提供的额外功能），结构如下：

```
- 工具供应商
    - Tool A
    - Tool B
```

![工具插件结构](https://assets-docs.dify.ai/2025/02/60c4c86a317d865133aa460592eac079.png)

本文将以 `Google Search` 为例，介绍如何快速开发一个工具插件。

### 前置准备

* Dify 插件脚手架工具
* Python 环境，版本号 ≥ 3.12

关于如何准备插件开发的脚手架工具，详细说明请参考[安装插件开发工具](initialize-development-tools)。

### 创建新项目

运行脚手架命令行工具，创建一个新的 dify 插件项目。

```bash
./dify-plugin-darwin-arm64 plugin init
```

如果你已将该二进制文件重命名为 `dify` 并拷贝至 `/usr/local/bin` 路径下，可以运行以下命令创建新的插件项目：

```bash
dify plugin init
```

> 下文将使用 `dify` 作为命令行示例。如遇到问题，请将 `dify` 命令替换为命令行工具的所在路径。

### 选择插件类型和模板

脚手架工具内的所有模板均已提供完整的代码项目。在本文实例中，选择 `Tool` 插件。

> 如果你已熟悉插件开发，无需借助模板，可参考[接口文档](../../schema-definition/)指引完成不同类型的插件开发。

![插件类型：工具](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/dd3c0f9a66454e15868eabced7b74fd6.png)

#### 配置插件权限

插件还需读取 Dify 平台的权限，为该示例插件授予以下权限：

* Tools
* Apps
* 启用持久化存储 Storage，分配默认大小存储
* 允许注册 Endpoint

> 在终端内使用方向键选择权限，使用 “Tab” 按钮授予权限。

勾选所有权限项后，轻点回车完成插件的创建。系统将自动生成插件项目代码。

![插件权限](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/9cf92c2e74dce55e6e9e331d031e5a9f.png)

### 开发工具插件

#### 1. 创建工具供应商文件

工具供应商文件为 yaml 格式文件，可以理解为工具插件的基础配置入口，用于向工具提供必要的授权信息。

前往插件模板项目中的 `/provider` 路径，将其中的 yaml 文件重命名为 `google.yaml`。该 `yaml` 文件将包含工具供应商的信息，包括供应商名称、图标、作者等详情。这部分信息将在安装插件时进行展示。

**示例代码**

```yaml
identity: # 工具供应商的基本信息
  author: Your-name # 作者
  name: google # 名称，唯一，不允许和其他供应商重名
  label: # 标签，用于前端展示
    en_US: Google # 英文标签
    zh_Hans: Google # 中文标签
  description: # 描述，用于前端展示
    en_US: Google # 英文描述
    zh_Hans: Google # 中文描述
  icon: icon.svg # 工具图标，需要放置在 _assets 文件夹下
  tags: # 标签，用于前端展示
    - search
```

确保该文件路径位于 `/tools` 目录，完整的路径如下：

```yaml
plugins:
  tools:
    - "google.yaml"
```

其中 `google.yaml` 文件需要使用其在插件项目的绝对路径。在本例中，它位于项目根目录。YAML 文件中的 identity 字段解释如下：`identity` 包含了工具供应商的基本信息，包括作者、名称、标签、描述、图标等。

* 图标需要属于附件资源，需要将其放置在项目根目录的 `_assets` 文件夹下。
* 标签可以帮助用户通过分类快速找到插件，以下是目前所支持的所有标签。

```python
class ToolLabelEnum(Enum):
  SEARCH = 'search'
  IMAGE = 'image'
  VIDEOS = 'videos'
  WEATHER = 'weather'
  FINANCE = 'finance'
  DESIGN = 'design'
  TRAVEL = 'travel'
  SOCIAL = 'social'
  NEWS = 'news'
  MEDICAL = 'medical'
  PRODUCTIVITY = 'productivity'
  EDUCATION = 'education'
  BUSINESS = 'business'
  ENTERTAINMENT = 'entertainment'
  UTILITIES = 'utilities'
  OTHER = 'other'
```

#### **2. 补全第三方服务凭据**

为了便于开发，选择采用第三方服务 `SerpApi` 所提供的 Google Search API 。 `SerpApi` 要求填写 API Key 进行使用，因此需要在 `yaml` 文件内添加 `credentials_for_provider` 字段。

完整代码如下：

```yaml
identity:
  author: Dify
  name: google
  label:
    en_US: Google
    zh_Hans: Google
    pt_BR: Google
  description:
    en_US: Google
    zh_Hans: GoogleSearch
    pt_BR: Google
  icon: icon.svg
  tags:
    - search
credentials_for_provider: #添加 credentials_for_provider 字段
  serpapi_api_key:
    type: secret-input
    required: true
    label:
      en_US: SerpApi API key
      zh_Hans: SerpApi API key
    placeholder:
      en_US: Please input your SerpApi API key
      zh_Hans: 请输入你的 SerpApi API key
    help:
      en_US: Get your SerpApi API key from SerpApi
      zh_Hans: 从 SerpApi 获取您的 SerpApi API key
    url: https://serpapi.com/manage-api-key
tools:
  - tools/google_search.yaml
extra:
  python:
    source: google.py
```

* 其中 `credentials_for_provider` 的子级结构需要满足 [ProviderConfig](../../schema-definition/general-specifications#providerconfig) 的规范。
* 需要指定该供应商包含了哪些工具。本示例仅包含了一个 `tools/google_search.yaml` 文件。
* 作为供应商，除了定义其基础信息外，还需要实现一些它的代码逻辑，因此需要指定其实现逻辑，在本例子中，将功能的代码文件放在了 `google.py` 中，但是暂时不实现它，而是先编写 `google_search` 的代码。

#### 3. 填写工具 yaml 文件

一个工具插件下可以有多个工具功能，每个工具功能需要一个 `yaml` 文件进行描述，包含工具功能的基本信息、参数、输出等。

仍以 `GoogleSearch` 工具为例，在 `/tools`文件夹内新建一个 `google_search.yaml` 文件。

```yaml
identity:
  name: google_search
  author: Dify
  label:
    en_US: GoogleSearch
    zh_Hans: 谷歌搜索
    pt_BR: GoogleSearch
description:
  human:
    en_US: A tool for performing a Google SERP search and extracting snippets and webpages.Input should be a search query.
    zh_Hans: 一个用于执行 Google SERP 搜索并提取片段和网页的工具。输入应该是一个搜索查询。
    pt_BR: A tool for performing a Google SERP search and extracting snippets and webpages.Input should be a search query.
  llm: A tool for performing a Google SERP search and extracting snippets and webpages.Input should be a search query.
parameters:
  - name: query
    type: string
    required: true
    label:
      en_US: Query string
      zh_Hans: 查询语句
      pt_BR: Query string
    human_description:
      en_US: used for searching
      zh_Hans: 用于搜索网页内容
      pt_BR: used for searching
    llm_description: key words for searching
    form: llm
extra:
  python:
    source: tools/google_search.py
```

* `identity` 包含了工具的基本信息，包括名称、作者、标签、描述等。
* `parameters` 参数列表
  * `name` （必填）参数名称，唯一，不允许和其他参数重名。
  * `type` （必填）参数类型，目前支持`string`、`number`、`boolean`、`select`、`secret-input`、`file`、`files`、`model-selector`、`app-selector` 九种类型，分别对应字符串、数字、布尔值、下拉框、加密输入框、文件、文件集、模型选择、应用选择，对于敏感信息，请使用 `secret-input` 类型。
  * `label`（必填）参数标签，用于前端展示。
  * `form` （必填）表单类型，目前支持`llm`、`form`两种类型。
    * 在 Agent 应用中，`llm` 表示该参数 LLM 自行推理，`form` 表示要使用该工具可提前设定的参数。
    * 在 Workflow 应用中，`llm`和`form` 均需要前端填写，但 `llm` 的参数会做为工具节点的输入变量。
  * `required` 是否必填
    * 在 `llm` 模式下，如果参数为必填，则会要求 Agent 必须要推理出这个参数。
    * 在 `form` 模式下，如果参数为必填，则会要求用户在对话开始前在前端填写这个参数。
  * `options` 参数选项
    * 在 `llm` 模式下，Dify 会将所有选项传递给 LLM，LLM 可以根据这些选项进行推理。
    * 在 `form` 模式下，`type` 为 `select` 时，前端会展示这些选项。
  * `default` 默认值。
  * `min` 最小值，当参数类型为`number`时可以设定。
  * `max` 最大值，当参数类型为`number`时可以设定。
  * `human_description` 用于前端展示的介绍，支持多语言。
  * `placeholder` 字段输入框的提示文字，在表单类型为`form`，参数类型为`string`、`number`、`secret-input`时，可以设定，支持多语言。
  * `llm_description` 传递给 LLM 的介绍。为了使得 LLM 更好理解这个参数，请在这里写上关于这个参数尽可能详细的信息，以便 LLM 能够理解该参数。

#### 4.  准备工具代码

填写工具的配置信息以后，可以开始编写工具的功能代码，实现工具的逻辑目的。在`/tools`目录下创建`google_search.py`，内容如下：

```python
from collections.abc import Generator
from typing import Any

import requests

from dify_plugin import Tool
from dify_plugin.entities.tool import ToolInvokeMessage

SERP_API_URL = "https://serpapi.com/search"

class GoogleSearchTool(Tool):
    def _parse_response(self, response: dict) -> dict:
        result = {}
        if "knowledge_graph" in response:
            result["title"] = response["knowledge_graph"].get("title", "")
            result["description"] = response["knowledge_graph"].get("description", "")
        if "organic_results" in response:
            result["organic_results"] = [
                {
                    "title": item.get("title", ""),
                    "link": item.get("link", ""),
                    "snippet": item.get("snippet", ""),
                }
                for item in response["organic_results"]
            ]
        return result

    def _invoke(self, tool_parameters: dict[str, Any]) -> Generator[ToolInvokeMessage]:
        params = {
            "api_key": self.runtime.credentials["serpapi_api_key"],
            "q": tool_parameters["query"],
            "engine": "google",
            "google_domain": "google.com",
            "gl": "us",
            "hl": "en",
        }

        response = requests.get(url=SERP_API_URL, params=params, timeout=5)
        response.raise_for_status()
        valuable_res = self._parse_response(response.json())
        
        yield self.create_json_message(valuable_res)
```

该例子的含义为请求 `serpapi`，并使用 `self.create_json_message` 返回一串 `json` 的格式化数据，如果想了解更多的返回数据类型，可以参考[工具接口文档](../../schema-definition/tool)。

#### 4. 完成工具供应商代码

最后需要创建一个供应商的实现代码，用于实现凭据验证逻辑。如果凭据验证失败，将会抛出`ToolProviderCredentialValidationError`异常。验证成功后，将正确请求 `google_search` 工具服务。

在 `/provider` 目录下创建 `google.py` 文件，代码的内容如下：

```python
from typing import Any

from dify_plugin import ToolProvider
from dify_plugin.errors.tool import ToolProviderCredentialValidationError
from tools.google_search import GoogleSearchTool

class GoogleProvider(ToolProvider):
    def _validate_credentials(self, credentials: dict[str, Any]) -> None:
        try:
            for _ in GoogleSearchTool.from_credentials(credentials).invoke(
                tool_parameters={"query": "test", "result_type": "link"},
            ):
                pass
        except Exception as e:
            raise ToolProviderCredentialValidationError(str(e))
```

### 调试插件

插件开发完成后，接下来需要测试插件是否可以正常运行。Dify 提供便捷地远程调试方式，帮助你快速在测试环境中验证插件功能。

前往[“插件管理”](https://cloud.dify.ai/plugins)页获取远程服务器地址和调试 Key。

![](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/053415ef127f1f4d6dd85dd3ae79626a.png)

回到插件项目，拷贝 `.env.example` 文件并重命名为 `.env`，将获取的远程服务器地址和调试 Key 等信息填入其中。

`.env` 文件：

```bash
INSTALL_METHOD=remote
REMOTE_INSTALL_URL=debug.dify.ai:5003
REMOTE_INSTALL_KEY=********-****-****-****-************
```

运行 `python -m main` 命令启动插件。在插件页即可看到该插件已被安装至 Workspace 内，团队中的其他成员也可以访问该插件。

![](https://assets-docs.dify.ai/2024/11/0fe19a8386b1234755395018bc2e0e35.png)

### 打包插件（可选）

确认插件能够正常运行后，可以通过以下命令行工具打包并命名插件。运行以后你可以在当前文件夹发现 `google.difypkg` 文件，该文件为最终的插件包。

```
dify plugin package ./google
```

恭喜，你已完成一个工具类型插件的完整开发、调试与打包过程！

### 发布插件（可选）

如果想要将插件发布至 Dify Marketplace，请确保你的插件遵循了[插件发布规范](https://docs.dify.ai/zh-hans/plugins/publish-plugins/publish-to-dify-marketplace)。审核通过后，代码将合并至主分支并自动上线至 [Dify Marketplace](https://marketplace.dify.ai/)。

<Card title="publish-plugins" icon="link" href="../../publish-plugins/">
  publish-plugins
</Card>

### 探索更多

#### **快速开始：**

* [开发 Extension 插件](extension-plugin)
* [开发 Model 插件](model-plugin/)
* [Bundle 插件：将多个插件打包](bundle)

#### **插件接口文档：**

* [Manifest](../../schema-definition/manifest) 结构
* [Endpoint](../../schema-definition/endpoint) 详细定义
* [反向调用 Dify 能力](../../schema-definition/reverse-invocation-of-the-dify-service/)
* [工具](../../schema-definition/tool)
* [模型](../../schema-definition/model/)
* [扩展 Agent 策略](../../schema-definition/agent)

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Contributing Section
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