Dify工具插件開發和智能體開發全流程實戰

作者：AI大模型應用開發 2025-06-06 10:01:25

Dify是一款開源的大語言模型應用開發平臺，旨在降低AI應用的開發門檻，幫助開發者和企業快速構建、部署及管理生成式AI應用。

前言

Dify是一款開源的大語言模型應用開發平臺，旨在降低AI應用的開發門檻，幫助開發者和企業快速構建、部署及管理生成式AI應用。

Dify自1.0.0引入全新插件化架構，模型（Models）與工具（Tools）遷移為插件（Plugins），引入 Agent 策略（Agent Strategies）、擴展（Extensions）類型插件和插件集（Bundles）。通過全新的插件機制，能夠增強 AI 應用的感知和執行能力，拓寬AI在軟件操作領域的應用能力。

本文將介紹如下內容：

搭建基于Docker的MySQL數據庫環境
開發Dify工具插件實現MySQL數據庫操作
基于Dify搭建智能體通過插件操作MySQL實現理財助手智能體

文末可獲取完整插件代碼下載地址

搭建基于Docker的MySQL數據庫環境

1) 啟動Docker容器

建立docker_compose.yaml，內容如下：

services:
  mysql:
    image: mysql:5.7
    container_name: mysql5.7
    ports:
      - "3306:3306"
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=root
      - MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD=yes
      - TZ=Asia/Shanghai
    volumes:
      - ./volumes:/var/lib/mysql
    command: --character-set-server=utf8mb4

執行docker compose up -d啟動數據庫

2) 創建數據庫和表

下載MySQL客戶端軟件，例如dbeaver (https://dbeaver.io/download)
連接數據庫，創建數據庫和表

create database testdb;

use testdb;

CREATE TABLE `finance` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` varchar(36) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用戶ID',
  `date` datetime NOT NULL COMMENT '金額發生日期',
  `amount` decimal(10,2) NOT NULL DEFAULT '0.00' COMMENT '收入支出金額(收入記為正數，支出記為負數)',
  `category` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '收支類別',
  `remark` varchar(100) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '收支具體類目',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_user_date` (`user_id`,`date`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='日常收支';

開發Dify工具插件實現MySQL數據庫操作

以windows開發環境為例：

1) 下載插件開發腳手架工具

從https://github.com/langgenius/dify-plugin-daemon/releases下載適用于windows的dify-plugin-windows-amd64.exe。把程序所在目錄加到系統PATH路徑下，方便執行命令。運行命令查看版本信息，有輸出版本信息則說明安裝成功。

2) 創建項目

執行命令dify-plugin-windows-amd64.exe plugin init創建項目，輸入插件名(mysql)，作者和描述

按Enter確認后，選擇python做為開發語言

按Enter確認后，選擇插件類型，這里我們選tool

按Enter確認后，選擇插件權限。mysql插件不需要勾選任何權限，一直按down鍵移到最后一行，然后按回車即可完成項目創建，系統將自動生成插件項目代碼，目錄為mysql。

生成的目錄結構如下：

3) 創建python虛擬環境

進入生成的目錄mysql，修改生成的requirements.txt，添加用到的python包： mysql-connector-python。

創建python虛擬環境并安裝依賴包：

python -m venv .venv
# 激活環境
.\.venv\Scripts\activate
# 安裝依賴包
pip install -r requirements.txt

4) 封裝數據庫功能

在tools目錄下增加db.py，通過類DbManagerSingleton封裝數據庫操作。DbManagerSingleton實現為單例模式，以便插件內不同的代碼共用類的實例對象。

import json
import mysql.connector
from contextlib import contextmanager
from threading import Lock


# 單例模式
class DbManagerSingleton:
    _instance = None
    _lock = Lock()  # 線程鎖，確保線程安全

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not cls._instance:
            with cls._lock:
                if not cls._instance:
                    cls._instance = super().__new__(cls)
                    cls._instance.__init__(*args, **kwargs)
        return cls._instance

    def __init__(self, host, port, user, password, database):
        self.connection_pool = mysql.connector.pooling.MySQLConnectionPool(
            pool_name="db_pool",
            pool_size=5,
            pool_reset_sessinotallow=True,
            host=host,  # 數據庫服務器Host
            port=port,  # 數據庫服務器端口
            user=user,  # 數據庫用戶名
            password=password,  # 數據庫密碼
            database=database,  # 數據庫名
        )

    @contextmanager
    def get_cursor(self):
        with self.connection_pool.get_connection() as connection:
            cursor = None
            try:
                cursor = connection.cursor()
                yield cursor
                connection.commit()
            except Exception as e:
                connection.rollback()
                raise e
            finally:
                if cursor:
                    cursor.close()

    def execute_sql(self, sql: str) -> str:
        with self.get_cursor() as cursor:
            cursor.execute(sql)
            if cursor.description is not None:
                rows = cursor.fetchall()
                result = {
                    "columns": [desc[0] for desc in cursor.description],
                    "rows": rows,
                }
                return json.dumps(result, default=str)
            else:
                return f"row affected:{cursor.rowcount}"

5) 實現授權配置

修改provider/mysql.yaml。其中，credentials_for_provider的信息用于配置插件授權（配置數據庫連接相關信息）。內容如下：

identity:
  author: testuser
  name: mysql
  label:
    en_US: mysql
    zh_Hans: mysql
  description:
    en_US: mysql tools
    zh_Hans: mysql tools
  icon: icon.svg
tools: # 插件包含的工具列表
  - tools/get_table_definition.yaml
  - tools/execute_sql.yaml

extra:
  python:
    source: provider/mysql.py

credentials_for_provider:
  host: # 數據庫HOST
    type: text-input # 輸入類型為普通文本
    required: true # 此憑證是必需的
    label:  # 在 Dify UI 中顯示的標簽 (支持多語言)
        en_US: MySQL Server Host
        zh_Hans: MySQL Server主機
  port: # 數據庫端口
    type: text-input # 輸入類型為普通文本
    required: true # 此憑證是必需的
    label: # 在 Dify UI 中顯示的標簽 (支持多語言)
        en_US: MySQL Server Port
        zh_Hans: MySQL Server端口
  user: # 數據庫用戶名
    type: text-input # 輸入類型為普通文本
    required: true # 此憑證是必需的
    label: # 在 Dify UI 中顯示的標簽 (支持多語言)
        en_US: user name
        zh_Hans: 用戶名
  password: # 數據庫密碼
    type: secret-input # 輸入類型為密碼框
    required: true # 此憑證是必需的
    label: # 在 Dify UI 中顯示的標簽 (支持多語言)
        en_US: password
        zh_Hans: 密碼
  database: # 數據庫名
    type: text-input # 輸入類型為普通文本
    required: true # 此憑證是必需的
    label: # 在 Dify UI 中顯示的標簽 (支持多語言)
        en_US: database name
        zh_Hans: 數據庫名

修改provider/mysql.py，實現配置校驗，通過建立連接執行show tables驗證參數是否正確。代碼如下：

from typing import Any

from dify_plugin import ToolProvider
from dify_plugin.errors.tool import ToolProviderCredentialValidationError


class MysqlProvider(ToolProvider):
    def _validate_credentials(self, credentials: dict[str, Any]) -> None:
        try:
            """
            IMPLEMENT YOUR VALIDATION HERE
            """
            from tools.db import DbManagerSingleton

            dbManager = DbManagerSingleton(
                host=credentials["host"],
                port=credentials["port"],
                user=credentials["user"],
                password=credentials["password"],
                database=credentials["database"],
            )
            dbManager.execute_sql("show tables")
        except Exception as e:
            raise ToolProviderCredentialValidationError(str(e))

6) 實現工具get_table_definition獲取表結構定義

provider/mysql.yaml的tools字段定義了插件包含的工具列表。

tools: # 插件包含的工具列表
  - tools/get_table_definition.yaml
  - tools/execute_sql.yaml

每個工具需要一個yaml文件進行描述，包含工具的名稱、描述、參數列表等。

將自動生成的tools目錄下的mysql.yaml和mysql.py分別重命名為get_table_definition.yaml和get_table_definition.py

get_table_definition.yaml修改為如下內容：

identity:
  name: get_table_definition
  author: testuser
  label: # 在 Dify UI 中顯示的工具名稱 (多語言)
    en_US: get database table definition
    zh_Hans: 獲取數據庫表定義
description:
  human: # 給人類用戶看的工具描述 (多語言)
    en_US: get database table definition
    zh_Hans: 獲取數據庫表定義
  llm: get database table definition # 給 LLM 看的工具描述 (用于 Agent 模式) 
parameters: # 定義工具的輸入參數列表
  - name: table
    type: string
    required: true
    label: # 在 Dify UI 中顯示的參數標簽 (多語言)
      en_US: database table name
      zh_Hans: 數據庫表名
    human_description: # 給人類用戶看的參數描述 (多語言)
      en_US: database table name
      zh_Hans: 數據庫表名
    llm_description: database table name # 給 LLM 看的參數描述 (指導 Agent 如何填充)
    form: llm # 參數表單類型 ('llm' 或 'form')
extra:
  python:
    source: tools/get_table_definition.py

get_table_definition.py修改為如下內容：

from collections.abc import Generator
from typing import Any
from dify_plugin import Tool
from dify_plugin.entities.tool import ToolInvokeMessage
from tools.db import DbManagerSingleton


class GetTableDefinitionTool(Tool):
    def __init__(self, runtime, session):
        super().__init__(runtime, session)
        self.dbManager = DbManagerSingleton(
            host=runtime.credentials["host"],
            port=runtime.credentials["port"],
            user=runtime.credentials["user"],
            password=runtime.credentials["password"],
            database=runtime.credentials["database"],
        )

    def _invoke(self, tool_parameters: dict[str, Any]) -> Generator[ToolInvokeMessage]:
        table = tool_parameters["table"]
        sql = f"show create table {table}"
        yield self.create_text_message(self.dbManager.execute_sql(sql))

7) 實現工具execute_sql執行SQL語句

在tools目錄新建execute_sql.yaml和execute_sql.py

execute_sql.yaml修改為如下內容：

identity:
  name: execute_sql
  author: testuser
  label: # 在 Dify UI 中顯示的工具名稱 (多語言)
    en_US: execute sql
    zh_Hans: 執行sql語句
description:
  human: # 給人類用戶看的工具描述 (多語言)
    en_US: execute sql
    zh_Hans: 執行sql語句
  llm: execute sql # 給 LLM 看的工具描述 (用于 Agent 模式) 
parameters: # 定義工具的輸入參數列表
  - name: sql
    type: string
    required: true
    label:  # 在 Dify UI 中顯示的參數標簽 (多語言)
      en_US: sql
      zh_Hans: sql語句
    human_description: # 給人類用戶看的參數描述 (多語言)
      en_US: the sql to execute
      zh_Hans: 要執行的sql語句
    llm_description: sql # 給 LLM 看的參數描述 (指導 Agent 如何填充)
    form: llm # 參數表單類型 ('llm' 或 'form')
extra:
  python:
    source: tools/execute_sql.py

execute_sql.py修改為如下內容：

from collections.abc import Generator
from typing import Any
from dify_plugin import Tool
from dify_plugin.entities.tool import ToolInvokeMessage
from tools.db import DbManagerSingleton


class ExecuteSqlTool(Tool):
    def __init__(self, runtime, session):
        super().__init__(runtime, session)
        self.dbManager = DbManagerSingleton(
            host=runtime.credentials["host"],
            port=runtime.credentials["port"],
            user=runtime.credentials["user"],
            password=runtime.credentials["password"],
            database=runtime.credentials["database"],
        )

    def _invoke(self, tool_parameters: dict[str, Any]) -> Generator[ToolInvokeMessage]:
        sql = tool_parameters["sql"]
        yield self.create_text_message(self.dbManager.execute_sql(sql))

8) 修改manifest.yaml

manifest.yaml定義了插件最基礎的信息，包括插件名稱、作者、包含的工具、模型等信息。

本插件雖然沒用到storage持久化存儲的權限，但需要將storage里的size字段從0改為大于等于1024，否則啟動插件時會報錯。

storage:
      enabled: false
      size: 1024

9) 調試

在Dify的插件管理頁面，點擊圖中紅框部分，彈出調試的URL和Key。

復制.env.example到.env，修改REMOTE_INSTALL_HOST和REMOTE_INSTALL_KEY。

執行命令python main.py啟動插件，等待至顯示"dify_plugin.plugin:Installed tool"，工具安裝成功。

此時，在Dify的插件管理頁面可以看到mysql插件。選擇mysql插件，在右側點擊“去授權”

填上相關參數并保存。

新建測試Agent，添加mysql插件的兩個工具，模型選擇doubao-1.5-pro-32k，模型會根據用戶提問自動調用數據庫工具，并根據工具的響應生成回復。效果如下圖：

10) 打包

確認插件能夠正常運行后，可以通過以下命令行工具打包插件，生成mysql.difypkg。

dify-plugin-windows-amd64.exe plugin package mysql

11) 發布

發布到Dify Marketplace參考: https://docs.dify.ai/zh-hans/plugins/publish-plugins/publish-to-dify-marketplace
發布到個人GitHub倉庫參考: https://docs.dify.ai/zh-hans/plugins/publish-plugins/publish-plugin-on-personal-github-repo
本地發布與分享

在Dify的插件管理頁面，點擊“安裝插件”=>“本地插件”。

選擇打包生成的mysql.difypkg，會提示簽名錯誤。

需要修改docker/.env，將FORCE_VERIFYING_SIGNATURE改為false，然后重建docker。修改該字段后，Dify平臺將允許安裝所有未在Dify Marketplace上架（審核）的插件，可能存在安全隱患。

docker compose down
docker compose up -d

docker重建后，重新安裝本地插件。

基于Dify搭建智能體通過插件操作MySQL實現理財助手智能體

1) 安裝Agent策略插件

點擊右上角“插件”按鈕，進入插件頁面，選擇“探索Marketplace“。

選擇插件Dify Agent 策略進行安裝。

2) 創建應用

創建一個空白應用，類型為Chatflow。

調整工作流，把默認的LLM節點替換為Agent節點。

設置Agent節點的Agent策略，并添加MySQL工具策略選擇Function Calling。

Agent節點的模型選擇doubao-1.5-pro-32k
設置Agent節點的指令(系統提示詞)

# 角色
你是記賬助手，可以通過調用數據庫工具完成記錄日常收入和支出并作分析。
為了完成記賬操作，需要先獲取數據庫表finance的定義。
記賬的用戶ID取值為{{#sys.user_id#}}

# 收支類別
收入：工資薪金，勞務報酬，投資收益，分紅收入，租金收入，其它收入
支出：住房，交通，通訊，保險，餐飲，電子產品，日用品，服飾，旅行，娛樂，醫療，學習，其它支出

# 技能
## 技能1：記錄日常開支
將開支信息記錄到數據庫表finance

## 技能2：統計日常開支
根據用戶輸入信息分析統計日常開支

# 限制
僅處理記賬相關問題，不回復其它問題

設置Agent節點的查詢和最大迭代次數Agent完成一項任務可能需要迭代多次調用工具，最大迭代次數設置過小可能導致無法正常完成任務。

預覽調試輸入“昨天吃飯用了50元，還花了35元買了拖鞋。今天買手機花了2999元，吃飯花了60元”，驗證輸出為成功記錄支出。

另外，通過數據庫表驗證數據正常插入。

輸入“匯總各個類別的金額”，驗證數據查詢。

確認無誤后，點擊右上角的“發布”按鈕發布應用。

總結

本文以實現MySQL數據庫操作插件詳細介紹開發Dify工具插件的全流程，并使用該插件搭建理財智能體，展示了Agent從語義理解到工具調用的完整決策鏈路。

跟MCP工具插件開發比較，Dify工具插件開發步驟相對復雜，且僅能使用Python開發，僅能用于Dify生態。但Dify插件的整體鏈路開銷較MCP插件低，如果你對系統時延和成本更敏感，且無需使用MCP的動態發現工具能力，Dify工具插件也許是個更好的選擇。

完整代碼地址：https://github.com/copilot-coder/dify-plugin-mysql

責任編輯：龐桂玉來源： AI大模型應用開發

智能體人工智能 Dify 大模型

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