Files
crewAI/docs/edge/ko/guides/tools/publish-custom-tools.mdx
Lucas Gomide a237ebabba feat: adopt directory-based docs versioning with Edge channel (#6202)
* feat: adopt directory-based docs versioning with Edge channel

Switch docs.crewai.com from navigation-only versioning (every version
selector entry rendered the same docs/<lang>/* source files) to
Mintlify's directory-based versioning so each version selector entry
renders its own snapshot. Add an "Edge" channel under docs/edge/<lang>/*
that always reflects main HEAD for unreleased work, eliminating
pre-release leakage onto frozen release labels. External links to
canonical /<lang>/* URLs are preserved via wildcard redirects that
always land on the current default version.

Layout:
- docs/edge/<lang>/*         rolling source (you edit here)
- docs/edge/enterprise-api.*.yaml
- docs/v<X.Y.Z>/<lang>/*     frozen, immutable snapshots
- docs/v<X.Y.Z>/enterprise-api.*.yaml
- docs/images/               shared, append-only
- docs/docs.json             nav + redirects

URLs follow the Mintlify-idiomatic shape: /edge/<lang>/<page> for
Edge, /v<X.Y.Z>/<lang>/<page> for every frozen snapshot. The wildcard
redirects /<lang>/:slug* -> /<default>/<lang>/:slug* keep stale links
working, and every freeze rewrites them (plus all per-section/per-page
redirects) so destinations always resolve to the current default
without depending on a second redirect hop.

Release flow integration (devtools release):
- New module crewai_devtools.docs_versioning.freeze() materialises
  docs/v<X.Y.Z>/ from docs/edge/, rewrites openapi: refs inside the
  snapshot, inserts the version into every language block in
  docs.json, and refreshes all redirect destinations.
- _update_docs_and_create_pr() in cli.py now calls that freeze during
  Phase 2 of devtools release. Edge changelogs are updated first (so
  the snapshot freeze picks them up), then the snapshot is staged
  alongside docs.json, branched as docs/freeze-v<X.Y.Z>, and the PR
  is titled [docs-freeze] docs: snapshot and changelog for v<X.Y.Z>
  — the title prefix the new CI guard reads.
- The PR still gates tag, GitHub release, PyPI publish, and the
  enterprise release as before; no new PRs are added.
- Pre-releases (1.X.YaN, 1.X.YbN, ...) skip the snapshot — they ride
  Edge — and the docs PR title omits the [docs-freeze] prefix.
- docs_check (AI-generated docs scaffolding) writes to
  docs/edge/<lang>/* so newly-generated unreleased docs land in Edge
  and never accidentally touch a frozen snapshot.

Migration scripts (one-shot):
- scripts/docs/freeze_historical_versions.py reconstructs all 16
  historical snapshots (v1.10.0 .. v1.14.7) from git tags via
  git archive | tar, rewriting openapi: MDX refs so each snapshot
  reads its own enterprise-api YAML rather than the live one.
- scripts/docs/prefix_version_paths.py one-shot-migrates docs.json:
  rewrites every page path in 16 versioned blocks to point under
  docs/v<X.Y.Z>/, inserts a new Edge entry per language, tags
  v1.14.7 as Latest (default), prunes pages whose target file
  doesn't exist in the snapshot (e.g. docs/ar/ didn't exist before
  v1.12.0), and writes the wildcard + per-section redirects.
- scripts/docs/freeze_current_edge.py is now a thin CLI wrapper
  around docs_versioning.freeze for manual one-off freezes (e.g.
  retroactively snapshotting a forgotten release).

CI guards (.github/workflows/docs-snapshots.yml):
- Frozen snapshots under docs/v[0-9]*/ are immutable; only PRs whose
  title contains [docs-freeze] (i.e. release-cut PRs generated by
  devtools release or the manual wrapper) may modify them.
- Images under docs/images/ are append-only since snapshots share a
  single image directory. Deleting or renaming an image breaks every
  historical snapshot that still references it.

Restored docs/images/crewai-otel-export.png from PR #3673; it was
deleted in PR #4908 but v1.10.0 / v1.10.1 snapshots still reference
it. Restoring instead of editing the snapshots preserves historical
rendering fidelity and validates the new append-only rule
retroactively.

Tests:
- lib/devtools/tests/test_docs_versioning.py covers the freeze: file
  copy, openapi rewrite, version insertion, default demotion, redirect
  upserts, per-section redirect rewriting, idempotency, and invalid
  inputs.

Verified locally with mintlify broken-links: 0 broken links across
the full site (Edge + 16 frozen versions, 4 locales).

AGENTS.md (repo root) is the contributor guide for the new model;
RELEASING.md is the release-cut runbook; README's Contribution
section links to both.

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

* style: resolve linter issues

---------

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
2026-06-17 11:56:59 -04:00

245 lines
7.2 KiB
Plaintext

---
title: 커스텀 도구 배포하기
description: PyPI에 게시할 수 있는 CrewAI 호환 도구를 빌드, 패키징, 배포하는 방법을 안내합니다.
icon: box-open
mode: "wide"
---
## 개요
CrewAI의 도구 시스템은 확장 가능하도록 설계되었습니다. 다른 사용자에게도 유용한 도구를 만들었다면, 독립적인 Python 라이브러리로 패키징하여 PyPI에 게시하고 모든 CrewAI 사용자가 사용할 수 있도록 할 수 있습니다. CrewAI 저장소에 PR을 보낼 필요가 없습니다.
이 가이드에서는 도구 계약 구현, 패키지 구조화, PyPI 게시까지의 전체 과정을 안내합니다.
<Note type="info" title="배포할 계획이 없으신가요?">
프로젝트 내에서만 사용할 커스텀 도구가 필요하다면 [커스텀 도구 생성](/ko/learn/create-custom-tools) 가이드를 참고하세요.
</Note>
## 도구 계약
모든 CrewAI 도구는 다음 두 가지 인터페이스 중 하나를 충족해야 합니다:
### 옵션 1: `BaseTool` 서브클래싱
`crewai.tools.BaseTool`을 서브클래싱하고 `_run` 메서드를 구현합니다. `name`, `description`, 그리고 선택적으로 입력 검증을 위한 `args_schema`를 정의합니다.
```python
from crewai.tools import BaseTool
from pydantic import BaseModel, Field
class GeolocateInput(BaseModel):
"""GeolocateTool의 입력 스키마."""
address: str = Field(..., description="지오코딩할 도로명 주소.")
class GeolocateTool(BaseTool):
name: str = "Geolocate"
description: str = "도로명 주소를 위도/경도 좌표로 변환합니다."
args_schema: type[BaseModel] = GeolocateInput
def _run(self, address: str) -> str:
# 구현 로직
return f"40.7128, -74.0060"
```
### 옵션 2: `@tool` 데코레이터 사용
간단한 도구의 경우, `@tool` 데코레이터로 함수를 CrewAI 도구로 변환할 수 있습니다. 함수에는 반드시 독스트링(도구 설명으로 사용됨)과 타입 어노테이션이 있어야 합니다.
```python
from crewai.tools import tool
@tool("Geolocate")
def geolocate(address: str) -> str:
"""도로명 주소를 위도/경도 좌표로 변환합니다."""
return "40.7128, -74.0060"
```
### 핵심 요구사항
어떤 방식을 사용하든, 도구는 다음을 충족해야 합니다:
- **`name`** — 짧고 설명적인 식별자.
- **`description`** — 에이전트에게 도구를 언제, 어떻게 사용할지 알려줍니다. 에이전트가 도구를 얼마나 잘 활용하는지에 직접적으로 영향을 미치므로 명확하고 구체적으로 작성하세요.
- **`_run`** (BaseTool) 또는 **함수 본문** (@tool) 구현 — 동기 실행 로직.
- 모든 매개변수와 반환 값에 **타입 어노테이션** 사용.
- **문자열** 결과를 반환 (또는 의미 있게 문자열로 변환 가능한 값).
### 선택사항: 비동기 지원
I/O 바운드 작업을 수행하는 도구의 경우 비동기 실행을 위해 `_arun`을 구현합니다:
```python
class GeolocateTool(BaseTool):
name: str = "Geolocate"
description: str = "도로명 주소를 위도/경도 좌표로 변환합니다."
def _run(self, address: str) -> str:
# 동기 구현
...
async def _arun(self, address: str) -> str:
# 비동기 구현
...
```
### 선택사항: `args_schema`를 통한 입력 검증
Pydantic 모델을 `args_schema`로 정의하면 자동 입력 검증과 명확한 에러 메시지를 받을 수 있습니다. 제공하지 않으면 CrewAI가 `_run` 메서드의 시그니처에서 추론합니다.
```python
from pydantic import BaseModel, Field
class TranslateInput(BaseModel):
"""TranslateTool의 입력 스키마."""
text: str = Field(..., description="번역할 텍스트.")
target_language: str = Field(
default="en",
description="대상 언어의 ISO 639-1 언어 코드.",
)
```
배포용 도구에는 명시적 스키마를 권장합니다 — 에이전트 동작이 개선되고 사용자에게 더 명확한 문서를 제공합니다.
### 선택사항: 환경 변수
도구에 API 키나 기타 설정이 필요한 경우, `env_vars`로 선언하여 사용자가 무엇을 설정해야 하는지 알 수 있도록 합니다:
```python
from crewai.tools import BaseTool, EnvVar
class GeolocateTool(BaseTool):
name: str = "Geolocate"
description: str = "도로명 주소를 위도/경도 좌표로 변환합니다."
env_vars: list[EnvVar] = [
EnvVar(
name="GEOCODING_API_KEY",
description="지오코딩 서비스 API 키.",
required=True,
),
]
def _run(self, address: str) -> str:
...
```
## 패키지 구조
프로젝트를 표준 Python 패키지로 구성합니다. 권장 레이아웃:
```
crewai-geolocate/
├── pyproject.toml
├── LICENSE
├── README.md
└── src/
└── crewai_geolocate/
├── __init__.py
└── tools.py
```
### `pyproject.toml`
```toml
[project]
name = "crewai-geolocate"
version = "0.1.0"
description = "도로명 주소를 지오코딩하는 CrewAI 도구."
requires-python = ">=3.10"
dependencies = [
"crewai",
]
[build-system]
requires = ["hatchling"]
build-backend = "hatchling.build"
```
사용자가 자동으로 호환 버전을 받을 수 있도록 `crewai`를 의존성으로 선언합니다.
### `__init__.py`
사용자가 직접 import할 수 있도록 도구 클래스를 re-export합니다:
```python
from crewai_geolocate.tools import GeolocateTool
__all__ = ["GeolocateTool"]
```
### 명명 규칙
- **패키지 이름**: `crewai-` 접두사를 사용합니다 (예: `crewai-geolocate`). PyPI에서 검색할 때 도구를 쉽게 찾을 수 있습니다.
- **모듈 이름**: 밑줄을 사용합니다 (예: `crewai_geolocate`).
- **도구 클래스 이름**: `Tool`로 끝나는 PascalCase를 사용합니다 (예: `GeolocateTool`).
## 도구 테스트
게시 전에 도구가 크루 내에서 작동하는지 확인합니다:
```python
from crewai import Agent, Crew, Task
from crewai_geolocate import GeolocateTool
agent = Agent(
role="Location Analyst",
goal="주어진 주소의 좌표를 찾습니다.",
backstory="지리공간 데이터 전문가.",
tools=[GeolocateTool()],
)
task = Task(
description="1600 Pennsylvania Avenue, Washington, DC의 좌표를 찾으세요.",
expected_output="해당 주소의 위도와 경도.",
agent=agent,
)
crew = Crew(agents=[agent], tasks=[task])
result = crew.kickoff()
print(result)
```
## PyPI에 게시하기
도구 테스트를 완료하고 준비가 되면:
```bash
# 패키지 빌드
uv build
# PyPI에 게시
uv publish
```
처음 게시하는 경우 [PyPI 계정](https://pypi.org/account/register/)과 [API 토큰](https://pypi.org/help/#apitoken)이 필요합니다.
### 게시 후
사용자는 다음과 같이 도구를 설치할 수 있습니다:
```bash
pip install crewai-geolocate
```
또는 uv를 사용하여:
```bash
uv add crewai-geolocate
```
그런 다음 크루에서 사용합니다:
```python
from crewai_geolocate import GeolocateTool
agent = Agent(
role="Location Analyst",
tools=[GeolocateTool()],
# ...
)
```