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title: 如何开发系统插件
description: FastGPT 系统插件开发指南（工具篇）
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## 介绍

FastGPT 系统插件项目从 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。
在 4.14.0 版本插件市场更新后，系统工具开发流程有所改变，请依照最新文档贡献代码。

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。

目前系统插件仅支持“工具”这一种类型。

## 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. 准备开发环境

### 1.1 安装 Bun

- 安装 [Bun](https://bun.sh/), FastGPT-plugin 使用 Bun 作为包管理器

### 1.2 Fork FastGPT-plugin 仓库

Fork 本仓库 `https://github.com/labring/fastgpt-plugin`

### 1.3 搭建开发脚手架

<Tabs items={['通过 Bunx 一键搭建','手动搭建']}>
<Tab value="通过 Bunx 一键搭建">
注意：由于使用了 bun 特有的 API，必须使用 bunx 进行安装，使用 npx/npx 等会报错

创建一个新的目录，在该目录下执行：
```bash
bunx @fastgpt-sdk/plugin-cli
```

上述命令会在当前目录下创建 fastgpt-plugin 目录，并且添加两个 remote:
- upstream 指向官方仓库
- origin 指向你自己的仓库

默认使用 sparse-checkout 避免拉取所有的官方插件代码

</Tab>
<Tab value="手动搭建">
- 本地在一个新建目录下初始化一个 `git`:

```bash
git init
```

如果配置了 Git SSH Key, 则可以：
```bash
git remote add origin git@github.com:[your-name]/fastgpt-plugin.git
git remote add upstream git@github.com:labring/fastgpt-plugin.git
```

否则使用 https:
```bash
git remote add origin https://github.com/[your-name]/fastgpt-plugin.git
git remote add upstream https://github.com/labring/fastgpt-plugin.git
```

- (可选）使用稀疏检出 (Sparse-checkout) 以避免拉取所有插件代码，如果不进行稀疏检出，则会拉取所有官方插件
```bash
git sparse-checkout init --no-cone
git sparse-checkout add "/*" "!/modules/tool/packages/*"
git pull
```

使用命令创建新工具
```bash
bun i
bun run new:tool
```

</Tab>
</Tabs>

## 2. 编写工具代码

### 2.1 工具代码结构

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）。

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
README.md // （可选）README 文件，用于展示工具的使用说明和示例
assets/ // （可选）assets 目录，用于存放工具的资源文件，如图片、音频等
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 一致，但是没有 README 和 assets 目录
config.ts
index.ts
logo.svg
README.md
assets/
package.json
```

### 2.2 修改 config.ts

- **name** 和 **description** 字段为中文和英文两种语言
- **courseUrl**（可选） 密钥获取链接，或官网链接，教程链接等，如果提供 README.md，则可以写到 README 里面
- **author** 开发者名
- **tags** 工具默认的标签，有如下可选标签(枚举类型)
	- 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'
        }
      ]
    }
  ],
}
```

### 2.3 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。

## 4. 构建/打包

FastGPT v4.14.0 后，打包方式变为系统插件打包为一个 `.pkg` 文件，使用命令：
```bash
bun run build:pkg
```
将本地所有插件构建打包为 `.pkg` 文件，构建目录为 `dist/pkgs`

## 5. 单元测试

FastGPT-plugin 使用 Vitest 作为单测框架。

### 5.1 编写单测样例

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。

> 注意：不要把你的 secret 密钥等写到测试样例中
>
> 使用 Agent 工具编写测试样例时，可能 Agent 工具会修改您的处理逻辑甚至修改整个测试框架的逻辑。

### 5.2 查看测试样例覆盖率（coverage)

浏览器打开 coverage/index.html 可以插件各个模块的覆盖率

提交插件给官方仓库，必须编写单元测试样例，并且达到：
- 90% 以上代码覆盖率
- 100% 函数覆盖率
- 100% 分支条件覆盖率

## 6. E2E （端到端）测试

对于简单的工具，可能并不需要进行 E2E 测试，而如果工具过于复杂，官方人员可能会要求您完成 E2E 测试。

### 6.1 部署 E2E 测试环境

1. 参考 [快速开始本地开发](/docs/introduction/development/intro)，在本地部署一套 FastGPT 开发环境
2. `cd runtime && cp .env.template .env.local` 复制环境变量样例文件，连接到上一步部署的 Minio, Mongo, Redis 中
3. `bun run dev` 运行开发环境，修改 FastGPT 的环境变量，连接到你刚刚启动的 fastgpt-plugin

### 6.2 从 Scalar 进行测试

运行 fastgpt-plugin 开发环境

浏览器打开`http://localhost:PORT/openapi`可进入`fastgpt-plugin`的 OpenAPI 页面，进行 API 调试。
PORT 为你的 fastgpt-plugin 的端口

![](/imgs/plugin-openapi.png)

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。

![](/imgs/plugin-openapi2.png)

### 6.3 在开发环境下 e2e 测试（有热更新）

默认情况下，fastgpt-plugin 会自动加载在 modules/tool/packages/ 下的所有工具，并自动监听文件修改并进行热更新。
可以在 FastGPT 中使用这些工具

### 6.4 在开发环境下上传工具进行 e2e 测试（没有热更新）

设置 FastGPT-plugin 的环境变量 `DISABLE_DEV_TOOLS=true` 会禁用自动加载开发环境下的工具，此时可以测试工具的上传。

## 7. 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，则可以参考 [上传系统工具](upload_system_tool) 在自己部署的 FastGPT 中使用。
