claude-to-deerflow

DeerFlow スキル

実行中の DeerFlow インスタンスと HTTP API 経由で通信します。DeerFlow は LangGraph を基盤とする AI エージェントプラットフォームで、調査、コード実行、ウェブ閲覧などを行うサブエージェントをオーケストレーションします。

アーキテクチャ

DeerFlow は Nginx リバースプロキシの背後で、2 つの API を公開しています。

サービス	直接ポート	プロキシ経由	用途
Gateway API	8001	$DEERFLOW_GATEWAY_URL	REST エンドポイントと組み込みエージェントランタイム
LangGraph-compatible API	8001	$DEERFLOW_LANGGRAPH_URL	エージェントのスレッド、実行、ストリーミング

環境変数

すべての URL は環境変数で設定できます。リクエストを行う前に、必ずこれらの環境変数を読み取ってください。

変数	デフォルト	説明
DEERFLOW_URL	http://localhost:2026	統合プロキシのベース URL
DEERFLOW_GATEWAY_URL	${DEERFLOW_URL}	Gateway API のベース URL（モデル、スキル、メモリー、アップロード）
DEERFLOW_LANGGRAPH_URL	${DEERFLOW_URL}/api/langgraph	LangGraph API のベース URL（スレッド、実行）

curl を呼び出す場合は、常に次のように URL を解決してください。

# Resolve base URLs from env (do this FIRST before any API call)
DEERFLOW_URL="${DEERFLOW_URL:-http://localhost:2026}"
DEERFLOW_GATEWAY_URL="${DEERFLOW_GATEWAY_URL:-$DEERFLOW_URL}"
DEERFLOW_LANGGRAPH_URL="${DEERFLOW_LANGGRAPH_URL:-$DEERFLOW_URL/api/langgraph}"

利用可能な操作

1. ヘルスチェック

DeerFlow が稼働中であることを確認します。

curl -s "$DEERFLOW_GATEWAY_URL/health"

2. メッセージを送信する（ストリーミング）

これが主な操作です。スレッドを作成し、エージェントの応答をストリーミングします。

ステップ 1：スレッドを作成する

curl -s -X POST "$DEERFLOW_LANGGRAPH_URL/threads" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{}'

応答：{"thread_id": "<uuid>", ...}

ステップ 2：実行をストリーミングする

curl -s -N -X POST "$DEERFLOW_LANGGRAPH_URL/threads/<thread_id>/runs/stream" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "assistant_id": "lead_agent",
    "input": {
      "messages": [
        {
          "type": "human",
          "content": [{"type": "text", "text": "YOUR MESSAGE HERE"}]
        }
      ]
    },
    "stream_mode": ["values", "messages-tuple"],
    "stream_subgraphs": true,
    "config": {
      "recursion_limit": 1000
    },
    "context": {
      "thinking_enabled": true,
      "is_plan_mode": true,
      "subagent_enabled": true,
      "thread_id": "<thread_id>"
    }
  }'

応答は SSE ストリームです。各イベントの形式は次のとおりです。

event: <event_type>
data: <json_data>

主なイベントタイプ：

• metadata — run_id を含む実行メタデータ
• values — messages 配列を含む状態全体のスナップショット
• messages-tuple — メッセージの差分更新（AI のテキストチャンク、ツール呼び出し、ツールの結果）
• end — ストリームの完了

コンテキストモード（context で設定）：

• Flash モード：thinking_enabled: false, is_plan_mode: false, subagent_enabled: false
• Standard モード：thinking_enabled: true, is_plan_mode: false, subagent_enabled: false
• Pro モード：thinking_enabled: true, is_plan_mode: true, subagent_enabled: false
• Ultra モード：thinking_enabled: true, is_plan_mode: true, subagent_enabled: true

3. 会話を続ける

追加メッセージを送信するには、ステップ 2 の同じ thread_id を再利用し、新しいメッセージを指定して別の実行を POST します。

4. モデルを一覧表示する

curl -s "$DEERFLOW_GATEWAY_URL/api/models"

戻り値：{"models": [{"name": "...", "provider": "...", ...}, ...]}

5. スキルを一覧表示する

curl -s "$DEERFLOW_GATEWAY_URL/api/skills"

戻り値：{"skills": [{"name": "...", "enabled": true, ...}, ...]}

6. スキルを有効化／無効化する

curl -s -X PUT "$DEERFLOW_GATEWAY_URL/api/skills/<skill_name>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"enabled": true}'

7. エージェントを一覧表示する

curl -s "$DEERFLOW_GATEWAY_URL/api/agents"

戻り値：{"agents": [{"name": "...", ...}, ...]}

8. メモリーを取得する

curl -s "$DEERFLOW_GATEWAY_URL/api/memory"

ユーザーのコンテキスト、事実、会話履歴の要約を返します。

9. スレッドにファイルをアップロードする

curl -s -X POST "$DEERFLOW_GATEWAY_URL/api/threads/<thread_id>/uploads" \
  -F "files=@/path/to/file.pdf"

PDF、PPTX、XLSX、DOCX に対応しており、自動的に Markdown に変換します。

10. アップロード済みファイルを一覧表示する

curl -s "$DEERFLOW_GATEWAY_URL/api/threads/<thread_id>/uploads/list"

11. スレッド履歴を取得する

curl -s "$DEERFLOW_LANGGRAPH_URL/threads/<thread_id>/history"

12. スレッドを一覧表示する

curl -s -X POST "$DEERFLOW_LANGGRAPH_URL/threads/search" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"limit": 20, "sort_by": "updated_at", "sort_order": "desc"}'

使用スクリプト

メッセージを送信して応答全体を収集するには、ヘルパースクリプトを使用します。

bash /path/to/skills/claude-to-deerflow/scripts/chat.sh "Your question here"

実装については scripts/chat.sh を参照してください。このスクリプトは次の処理を行います。

1. ヘルスチェックを実行します
2. スレッドを作成します
3. 実行をストリーミングし、最終的な AI の応答を収集します
4. 結果を出力します

SSE 出力の解析

ストリームは SSE イベントを返します。values イベントから最終的な AI の応答を抽出するには、次の手順に従います。

• 最後の event: values ブロックを探します
• その data の JSON を解析します
• messages 配列にはすべてのメッセージが含まれており、最後の type: "ai" のメッセージが応答です
• そのメッセージの content フィールドが AI のテキスト応答です

エラー処理

• ヘルスチェックに失敗した場合、DeerFlow は実行されていません。起動する必要があることをユーザーに伝えてください。
• ストリームがエラーイベントを返した場合は、エラーメッセージを抽出して表示してください。
• よくある問題：ポートが開いていない、サービスがまだ起動中、設定エラー。

ヒント

• 簡単な質問には、フラッシュモード（最速で、プランニングなし）を使用してください。
• 調査タスクには、プロモードまたはウルトラモード（プランニングとサブエージェントを利用可能）を使用してください。
• 先にファイルをアップロードしてから、メッセージ内で参照できます。
• スレッド ID は保持されるため、後で会話に戻ることができます。