mirror of
https://github.com/labring/FastGPT.git
synced 2025-10-20 02:34:52 +00:00

* docs: update plugin guide * update: docker compose * chore: update bussiness contact info
260 lines
7.3 KiB
Plaintext
260 lines
7.3 KiB
Plaintext
---
|
||
title: 如何开发系统工具
|
||
description: FastGPT 系统工具开发指南
|
||
---
|
||
|
||
## 介绍
|
||
|
||
FastGPT 系统工具项目从 4.10.0 版本后移动到独立的`fastgpt-plugin`项目中,采用纯代码的模式进行工具编写。你可以在`fastgpt-plugin`项目中进行独立开发和调试好插件后,直接向 FastGPT 官方提交 PR 即可,无需运行 FastGPT 主服务。
|
||
|
||
## 概念
|
||
|
||
- 工具(Tool):最小的运行单元,每个工具都有唯一 ID 和特定的输入和输出。
|
||
- 工具集(Toolset):工具的集合,可以包含多个工具。
|
||
|
||
在`fastgpt-plugin`中,你可以每次创建一个工具/工具集,每次提交时,仅接收一个工具/工具集。如需开发多个,可以创建多个 PR 进行提交。
|
||
|
||
## 1. 准备工作
|
||
|
||
- Fork[fastgpt-plugin 项目](https://github.com/labring/fastgpt-plugin)
|
||
- 安装[Bun](https://bun.sh/)
|
||
- 本地拉取项目进行 Dev 开发。
|
||
- bun install
|
||
- bun run dev
|
||
|
||
## 2. 初始化一个新的工具/工具集
|
||
|
||
### 2.1 执行创建命令
|
||
|
||
```bash
|
||
bun run new:tool
|
||
```
|
||
|
||
依据提示分别选择创建工具/工具集,以及目录名(使用 camelCase 小驼峰法命名)。
|
||
|
||
执行完后,系统会在 `modules/tool/packages/[your-tool-name]`下生成一个工具/工具集的目录。
|
||
|
||
系统工具 (Tool) 文件结构如下:
|
||
|
||
```plaintext
|
||
src // 源代码,处理逻辑
|
||
└── index.ts
|
||
test // 测试样例
|
||
└── index.test.ts
|
||
config.ts // 配置,配置工具的名称、描述、类型、图标等
|
||
index.ts // 入口,不要改这个文件
|
||
logo.svg // Logo,替换成你的工具的 Logo
|
||
package.json // npm 包
|
||
```
|
||
|
||
工具集(toolset) 的文件结构如下:
|
||
|
||
```plaintext
|
||
children
|
||
└── tool // 这个里面的结构就和上面的 tool 基本一致
|
||
config.ts
|
||
index.ts
|
||
logo.svg
|
||
package.json
|
||
```
|
||
|
||
### 2.2 修改 config.ts
|
||
|
||
- **name** 和 **description** 字段为中文和英文两种语言
|
||
- **courseUrl** 密钥获取链接,或官网链接,教程链接等。
|
||
- **author** 开发者名
|
||
- **type** 为枚举类型,目前有:
|
||
- tools: 工具
|
||
- search: 搜索
|
||
- multimodal: 多模态
|
||
- communication: 通讯
|
||
- finance: 金融
|
||
- design: 设计
|
||
- productivity: 生产力
|
||
- news: 新闻
|
||
- entertainment: 娱乐
|
||
- social: 社交
|
||
- scientific: 科学
|
||
- other: 其他
|
||
- **secretInputList**: 密钥输入列表,其用于配置工具的`激活信息`,通常包含`密钥`、`Endpoint`、`Port`等。(见下面的 secretInputList 参数格式)
|
||
- **versionList** (工具中配置)用于版本管理,是一个列表,其中的元素格式:
|
||
- value:版本号,建议使用 semver
|
||
- description: 描述
|
||
- inputs 入参(见下面的 inputs 参数格式)
|
||
- outputs 返回值 (见下面的 outputs 参数格式)
|
||
|
||
对于 ToolSet 下的 tool 来说,无需填写 `type`、`courseUrl`、`author`,这几个字段会继承 ToolSet 的配置。
|
||
|
||
#### secretInputList 参数格式
|
||
|
||
一般格式:
|
||
```ts
|
||
{
|
||
key: 'key', // 唯一键
|
||
label: '前端显示的 label',
|
||
description: '前端显示的 description', // 可选
|
||
inputType: 'input' | 'secret' | 'switch' | 'select' | 'numberInput', // 前端输入框的类型
|
||
// secret: 密钥输入框,密钥将在保存时进行对称加密保存在节点内或数据库中
|
||
// switch: 开关
|
||
// select: 下拉选择框
|
||
// numberInput: 数字输入框
|
||
// input: 普通输入框
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
下面的例子是 dalle3 的相关配置:可以参考 [dalle3 的 config.ts](https://github.com/labring/fastgpt-plugin/blob/main/modules/tool/packages/dalle3/config.ts)
|
||
|
||
```ts
|
||
{
|
||
// 其他配置
|
||
secretInputConfig: [
|
||
{
|
||
key: 'url',
|
||
label: 'Dalle3 接口基础地址',
|
||
description: '例如:https://api.openai.com',
|
||
inputType: 'input',
|
||
required: true
|
||
},
|
||
{
|
||
key: 'authorization',
|
||
label: '接口凭证(不需要 Bearer)',
|
||
description: 'sk-xxxx',
|
||
required: true,
|
||
inputType: 'secret'
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
#### inputs 参数格式
|
||
|
||
一般格式:
|
||
|
||
```ts
|
||
{
|
||
key: '本工具内唯一的 key,和 src/index.ts 中的 InputType 定义相同',
|
||
label: '前端显示的 label',
|
||
renderTypeList: [FlowNodeInputTypeEnum.input, FlowNodeInputTypeEnum.reference], // 前端输入框的类型
|
||
valueType: WorkflowIOValueTypeEnum.string, // 数据类型
|
||
toolDescription: '工具调用时用到的描述' // 如果需要设置成工具调用参数,需要设置这个字段
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
dalle3 的 inputs 参数格式如下:
|
||
```ts
|
||
{
|
||
//...
|
||
versionList: [
|
||
{
|
||
// 其他配置
|
||
inputs: [
|
||
{
|
||
key: 'prompt',
|
||
label: '绘图提示词',
|
||
valueType: WorkflowIOValueTypeEnum.string,
|
||
renderTypeList: [FlowNodeInputTypeEnum.reference, FlowNodeInputTypeEnum.input],
|
||
toolDescription: '绘图提示词'
|
||
}
|
||
],
|
||
}
|
||
// ...
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
#### outputs 参数格式
|
||
```ts
|
||
{
|
||
key: 'link', // 唯一键值对
|
||
valueType: WorkflowIOValueTypeEnum.string, // 具体可以看这个 Enum 的类型定义
|
||
label: '图片访问链接', // 名字
|
||
description: '图片访问链接' // 描述,可选
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
dalle3 的 outputs 参数格式如下:
|
||
|
||
|
||
```ts
|
||
{
|
||
// ...
|
||
versionList: [
|
||
{
|
||
// ...
|
||
outputs: [
|
||
{
|
||
valueType: WorkflowIOValueTypeEnum.string,
|
||
key: 'link',
|
||
label: '图片访问链接',
|
||
description: '图片访问链接'
|
||
},
|
||
{
|
||
type: FlowNodeOutputTypeEnum.error,
|
||
valueType: WorkflowIOValueTypeEnum.string,
|
||
key: 'system_error',
|
||
label: '错误信息'
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
],
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
## 2. 编写处理逻辑
|
||
|
||
在 `[your-tool-name]/src/index.ts` 为入口编写处理逻辑,需要注意:
|
||
|
||
1. 使用 zod 进行类型定义,导出为 InputType 和 OutputType 两个 Schema。
|
||
2. 入口函数为 `tool`,可以定义其他的函数。
|
||
|
||
```ts
|
||
import { format } from 'date-fns';
|
||
import { z } from 'zod';
|
||
|
||
export const InputType = z.object({
|
||
formatStr: z.string().optional()
|
||
});
|
||
|
||
export const OutputType = z.object({
|
||
time: z.string()
|
||
});
|
||
|
||
export async function tool(props: z.infer<typeof InputType>): Promise<z.infer<typeof OutputType>> {
|
||
const formatStr = props.formatStr || 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss';
|
||
|
||
return {
|
||
time: format(new Date(), formatStr)
|
||
};
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
上述例子给出了一个传入 formatStr (格式化字符串)并且返回当前时间的简单样例,如需安装包,可以在`/modules/tools/packages/[your-tool-name]`路径下,使用`bun install PACKAGE` 进行安装。
|
||
|
||
## 3. 调试
|
||
|
||
### 单测
|
||
|
||
在 `test/index.test.ts` 中编写测试样例,使用 `bun run test index.test.ts完整路径` 即可运行测试。
|
||
|
||
### 从 Scalar 进行测试
|
||
|
||
浏览器打开`localhost:3000/openapi`可进入`fastgpt-plugin`的 OpenAPI 页面,进行 API 调试。
|
||
|
||

|
||
|
||
可以先通过`/tool/list`接口,获取工具列表,找到需要调试的工具的`toolId`。紧接着,通过`/tool/runStream`来运行工具获取实际结果。
|
||
|
||

|
||
|
||
### 从 FastGPT 主服务进行测试
|
||
|
||
如果本地运行有`FastGPT`主服务,则可以直接添加对应的工具进行测试。
|
||
|
||
### 可视化调试(TODO)
|
||
|
||
## 4. 提交工具至官方目录
|
||
|
||
完毕上述所有内容后,向官方仓库 `https://github.com/labring/fastgpt-plugin` 提交 PR。官方人员审核通过后即可收录为 FastGPT 的官方插件。
|
||
|
||
如无需官方收录,可自行对该项目进行 Docker 打包,并替换官方镜像即可。
|