write-connector

tarafından langchain-ai

Yeni bir yerleşik OpenWiki kaynak bağlayıcısı ekle. Bir kullanıcı OpenWiki bağlayıcısı oluşturmak veya uygulamak istediğinde kullan.

npx skills add https://github.com/langchain-ai/openwiki --skill write-connector

Write An OpenWiki Connector

OpenWiki connectors are built-in TypeScript modules in the OSS repository. Do not create a plugin marketplace, dynamic connector package, or runtime-loaded untrusted connector. Add normal source files and tests.

Prefer Custom MCP For Arbitrary Servers

If the knowledge source already exposes a read-only MCP server (HTTP or stdio), use the built-in custom-mcp connector instead of adding a new ConnectorId:

  • Configure ~/.openwiki/connectors/custom-mcp/config.json with enabled, transport, optional allowedTools, and optional readOnlyOperations.
  • Put secrets in ~/.openwiki/.env and reference them as ${ENV_NAME} in transport headers/env.
  • Agent tools openwiki_list_mcp_tools / openwiki_call_mcp_tool accept custom-mcp.

Add a dedicated built-in connector only when you need provider-specific auth, scoping UI, or deterministic API pulls that MCP cannot express.

Required Shape

  • Add the connector to src/connectors/types.ts and src/connectors/registry.ts.
  • Implement the connector under src/connectors/sources/.ts.
  • The connector must expose a ConnectorRuntime with id, displayName, description, backend, requiredEnv, supportsAgenticDiscovery, and ingest().
  • Ingestion writes raw JSON/manifests under ~/.openwiki/connectors//raw//.
  • State lives in ~/.openwiki/connectors//state.json.
  • Config lives in ~/.openwiki/connectors//config.json.
  • Secrets live in ~/.openwiki/.env and are referenced only by env var name.

Security Rules

  • Never read, print, log, return, or hardcode secret values.
  • Do not store credentials in connector config, raw files, state, logs, or tests.
  • Validate connector IDs and raw file paths so reads and writes stay inside ~/.openwiki/connectors//.
  • Use deterministic ingestion code for credentialed external fetching.
  • If wrapping MCP, treat the MCP server as read-only and call only allowlisted read/dump operations from connector config.
  • Do not let untrusted connector manifests instantiate arbitrary commands or arbitrary network endpoints without explicit built-in code review.
  • For custom-mcp, users configure a reviewed built-in wrapper; still require allowedTools and/or MCP readOnlyHint before agentic tool calls (no mutating-tool heuristics beyond Notion's hosted endpoint).

Ingestion Rules

  • Git/local repos should write compact manifests and let the agent inspect the local repo as the source of truth.
  • Sources with timestamps should store per-stream cursors.
  • Sources with object metadata should store IDs, last edited timestamps, and content hashes.
  • Sources with pagination should store enough state to continue without refetching everything.
  • Raw dumps should preserve source IDs, timestamps, URLs, authors, and enough provenance for citations.

User-Facing Finish

When done, tell the user:

  • which connector files changed,
  • which env vars to set in ~/.openwiki/.env,
  • what config file to create or edit,
  • how to run openwiki personal --update to trigger ingestion,
  • which scopes/permissions the source provider requires.

langchain-ai tarafından daha fazla skill

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
Yerel Deep Agents Code SQLite oturum deposundaki konuşmaları inceleyin ve açıklayın. LangSmith trace araçları kullanılamadığında yedek olarak kullanın, için…
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
Python'da resmi hızlı başlangıç kılavuzunu izleyerek minimal bir yerel Deep Agent oluşturun, Tavily yerine sağlayıcıya özgü web araması kullanın. Kullanıcı şu durumlarda kullanın…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
Resmi hızlı başlangıç kılavuzunu izleyerek TypeScript'te minimal bir yerel Deep Agent iskeleti oluşturun, Tavily yerine sağlayıcıya özgü web araması kullanın. Kullanıcı… olduğunda kullanın.
eval-engineering
langchain-ai
Yinelemeli olarak bir ajan deposunu ve kullanıcı tarafından sağlanan isteğe bağlı izleri inceleyin, kullanıcıyla görüşün ve Harbor evals'larını tek tek oluşturun, çalıştırın ve denetleyin. Şunlar için kullanın…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
Herhangi bir bilgi getirmeli üretim (RAG) sistemi oluştururken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Belge yükleyicileri, RecursiveCharacterTextSplitter, gömme vektörleri (OpenAI),… kapsar.
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — AI ajanları için yüklenebilir bir beceri, langchain-ai/langchain-skills tarafından yayımlanmıştır.
LangSmith Datasets
langchain-ai
Bu beceriyi, izleme kayıtlarından değerlendirme veri kümeleri oluştururken VEYA LangSmith'e veri kümeleri yüklerken VEYA veri kümelerini sorgularken ÇAĞIRIN. Veri kümesi türlerini kapsar (final_response,…
langsmith-evaluator
langchain-ai
LangSmith için değerlendirme hatları oluştururken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Üç temel bileşeni kapsar: (1) Değerlendirici Oluşturma - LLM-as-Judge, özel kod; (2)…