> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.niadra.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Dify > Um plugin do Dify com um provedor de ferramentas: o contexto para o prompt, a resposta registrada, as três do histórico e a busca nas notas do agente. O plugin em `integrations-extras/dify` no repositório do SDK de Python é um provedor de ferramentas com seis ferramentas: | Ferramenta | O que faz | Quem preenche | | ----------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------- | | Get context | Registra a mensagem do cliente e devolve o contexto para o prompt: as notas do próprio agente (com **Agent memory** ligado), o contexto do cliente e o que mudou em outros canais | o app | | Record reply | Registra a resposta do agente | o app | | Search customer history | O histórico inteiro do cliente, por pergunta e período (`when`) | o modelo | | Customer timeline | As conversas e ações de agentes do cliente, das mais novas para as mais antigas | o modelo | | Open history item | Uma conversa ou objeto de negócio vindo de uma busca ou da linha do tempo | o modelo | | Search agent memory | As notas de trabalho do próprio agente: procedimentos, ferramentas, armadilhas; nada sobre clientes | o modelo | O cliente (tipo e id), o id da conversa e o canal são definidos por quem monta o app, em geral a partir das variáveis do app (`sys.user_id`, `sys.conversation_id`), e nunca pelo modelo. ## Instalar 1. Gere o pacote a partir do repositório (`pip install dify_plugin niadra` e `dify plugin package ./dify` produzem o `.difypkg`), instale-o no seu Dify e adicione o provedor com uma chave de fonte da Niadra (do Console). O campo de endereço da API fica vazio; ele só serve para o emulador local. 2. Num chatflow: um nó Get context antes do nó LLM (mensagem do cliente = `sys.query`, id da conversa = `sys.conversation_id`), o texto dele no prompt de sistema do LLM depois das suas instruções, e um nó Record reply depois do LLM. 3. Num agente: acrescente as ferramentas do histórico; as descrições são as mesmas que o modelo recebe de todo SDK da Niadra. ## As cinco primitivas | Primitiva | Como o plugin liga | | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | Contexto | Get context, com a view (`chat`, `voice`, `brief`, `full`), ligado ao prompt de sistema depois das suas instruções | | Turnos | Get context registra a mensagem do cliente; Record reply, a resposta do agente | | Ferramentas | Search customer history, Customer timeline, Open history item e Search agent memory, com as descrições do kit | | Verificação | Fora do plugin; use o SDK ou a API | | Transbordo | Fora do plugin; use o SDK ou a API | ## Limites * As seis recebem os mesmos campos de conexão: o tipo e o id do cliente, o id da conversa e o canal, mapeados das variáveis do app. * Com a Niadra lenta ou fora, o contexto sai vazio e uma ferramenta diz que o histórico está indisponível; o app nunca para. * O plugin não guarda nada; `PRIVACY.md` no pacote lista o que ele envia à Niadra (o handle do cliente, o id da conversa, as mensagens de cada turno e as consultas do modelo). * Testado com o SDK de plugins do Dify (`dify-plugin` 0.10.2) e a Niadra no emulador, em `integrations-extras/dify/test_niadra_plugin.py`. ## Próximos passos os três componentes do Langflow. a biblioteca que o plugin usa.