開発者はAPIエクステンションを通じてモジュールの機能を拡張できます。現在、以下のモジュールがサポートされています：
  • モデレーション 敏感内容の監査
  • 外部データツール 外部データツール
モジュールの機能を拡張する前に、APIと認証用のAPIキー（Difyが自動生成することも可能）を準備する必要があります。 対応するモジュール機能を開発するだけでなく、DifyがAPIを正しく呼び出せるよう、以下の仕様にも従う必要があります。 APIに基づくエクステンション

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API仕様

Difyは以下の仕様に従ってインターフェースを呼び出します： 
POST {Your-API-Endpoint}

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ヘッダー

HeaderValueDesc
Content-Typeapplication/jsonリクエスト内容はJSON形式です。
AuthorizationBearer {api_key} APIキーはトークン形式で送信されます。api_keyを解析し、提供されたAPIキーと一致するか確認してください。

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リクエストボディ 

{
    "point":  string, //  エクステンションポイント、異なるモジュールは複数のエクステンションポイントを含む可能性があります
    "params": {
        ...  // 各モジュールのエクステンションポイントに渡すパラメータ
    }
}

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APIレスポンス 

{
    ...  // APIレスポンスの内容、異なるエクステンションポイントのレスポンスは各モジュールの仕様に従います
}

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検証

DifyがAPIベースのエクステンションを設定する際、DifyはAPIエンドポイントにリクエストを送り、APIの有効性を確認します。 APIエンドポイントがpoint=pingを受信した場合、インターフェースはresult=pongを返す必要があります。具体的には次の通りです：

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ヘッダー 

Content-Type: application/json
Authorization: Bearer {api_key}

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リクエストボディ 

{
    "point": "ping"
}

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API期待レスポンス 

{
    "result": "pong"
}

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例

ここでは外部データツールを例にとり、地域に基づいて外部の天気情報を取得するシナリオを示します。

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API例 

POST https://fake-domain.com/api/dify/receive
ヘッダー 
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer 123456
リクエストボディ 
{
    "point": "app.external_data_tool.query",
    "params": {
        "app_id": "61248ab4-1125-45be-ae32-0ce91334d021",
        "tool_variable": "weather_retrieve",
        "inputs": {
            "location": "London"
        },
        "query": "How's the weather today?"
    }
}
APIレスポンス 
{
    "result": "City: London\nTemperature: 10°C\nRealFeel®: 8°C\nAir Quality: Poor\nWind Direction: ENE\nWind Speed: 8 km/h\nWind Gusts: 14 km/h\nPrecipitation: Light rain"
}

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コード例

コードはPython FastAPIフレームワークに基づいています。
  1. 依存関係をインストールする 
    pip install fastapi[all] uvicorn
  2. インターフェース仕様に従ってコードを書く 
    from fastapi import FastAPI, Body, HTTPException, Header
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class InputData(BaseModel):
    point: str
    params: dict = {}


@app.post("/api/dify/receive")
async def dify_receive(data: InputData = Body(...), authorization: str = Header(None)):
    """
    DifyからのAPIクエリデータを受信します。
    """
    expected_api_key = "123456"  # TODO このAPIのAPIキー
    auth_scheme, _, api_key = authorization.partition(' ')

    if auth_scheme.lower() != "bearer" or api_key != expected_api_key:
        raise HTTPException(status_code=401, detail="Unauthorized")

    point = data.point

    # デバッグ用
    print(f"point: {point}")

    if point == "ping":
        return {
            "result": "pong"
        }
    if point == "app.external_data_tool.query":
        return handle_app_external_data_tool_query(params=data.params)
    # elif point == "{point name}":
        # TODO その他のポイントの実装

    raise HTTPException(status_code=400, detail="Not implemented")


def handle_app_external_data_tool_query(params: dict):
    app_id = params.get("app_id")
    tool_variable = params.get("tool_variable")
    inputs = params.get("inputs")
    query = params.get("query")

    # デバッグ用
    print(f"app_id: {app_id}")
    print(f"tool_variable: {tool_variable}")
    print(f"inputs: {inputs}")
    print(f"query: {query}")

    # TODO 外部データツールクエリの実装
    # 返り値は"result"キーを持つ辞書でなければならず、その値はクエリの結果でなければならない
    if inputs.get("location") == "London":
        return {
            "result": "City: London\nTemperature: 10°C\nRealFeel®: 8°C\nAir Quality: Poor\nWind Direction: ENE\nWind "
                      "Speed: 8 km/h\nWind Gusts: 14 km/h\nPrecipitation: Light rain"
        }
    else:
        return {"result": "Unknown city"}
  3. APIサービスを起動する。デフォルトポートは8000で、APIの完全なアドレスは：http://127.0.0.1:8000/api/dify/receive、設定されたAPIキーは123456です。 uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0
  4. DifyにこのAPIを設定します。
APIの設定
  1. アプリでこのAPIエクステンションを選択します。
エクステンションの選択 アプリのデバッグ時、Difyは設定されたAPIにリクエストを送り、以下の内容（例）を送信します： 
{
    "point": "app.external_data_tool.query",
    "params": {
        "app_id": "61248ab4-1125-45be-ae32-0ce91334d021",
        "tool_variable": "weather_retrieve",
        "inputs": {
            "location": "London"
        },
        "query": "How's the weather today?"
    }
}
APIレスポンスは以下の通りです： 
{
    "result": "City: London\nTemperature: 10°C\nRealFeel®: 8°C\nAir Quality: Poor\nWind Direction: ENE\nWind Speed: 8 km/h\nWind Gusts: 14 km/h\nPrecipitation: Light rain"
}

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ローカルデバッグ

Difyクラウド版は内網APIサービスにアクセスできないため、ローカルでAPIサービスをデバッグするために、Ngrokを使用してAPIサービスのエンドポイントをパブリックに公開し、クラウドでローカルコードをデバッグすることができます。操作手順は次の通りです：
  1. https://ngrok.comの公式サイトにアクセスし、登録してNgrokファイルをダウンロードします。 ダウンロード
  2. ダウンロードが完了したら、ダウンロードディレクトリに移動し、以下の説明に従って圧縮ファイルを解凍し、初期化スクリプトを実行します。 
    • $ unzip /path/to/ngrok.zip
$ ./ngrok config add-authtoken あなたのトークン
  3. ローカルAPIサービスのポートを確認します：
ポートの確認 次に以下のコマンドを実行して開始します： 
  • $ ./ngrok http ポート番号
    成功例は以下の通りです：
Ngrokの起動
  1. Forwardingで示されるように、上の図ではhttps://177e-159-223-41-52.ngrok-free.app（これは例のドメインです。自分のドメインに置き換えてください）がパブリックドメインとなります。
  • 上記の例に従って、ローカルで既に起動しているサービスエンドポイントを公開し、コード例のインターフェース：http://127.0.0.1:8000/api/dify/receiveをhttps://177e-159-223-41-52.ngrok-free.app/api/dify/receiveに置き換えます。
これで、このAPIエンドポイントはパブリックアクセス可能となります。これで、DifyでこのAPIエンドポイントを設定してローカルデバッグコードを実行できます。設定手順については、external-data-tool.mdを参照してください。

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Cloudflare Workersを使用したAPIエクステンションのデプロイ

Cloudflare Workersを使用してAPIエクステンションをデプロイすることをお勧めします。Cloudflare Workersは簡単にパブリックアドレスを提供でき、無料で使用できます。 cloudflare-workers.md。
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