demon-cry-base

Базовый класс для OSINT-плагинов demon-cry

Установка

pip install demon-cry-base

Использование

Плагин без конфига

Для простых Stateless-плагинов можно использовать PluginConfig напрямую:

from demon_cry_base import BasePlugin, PluginConfig, PluginParameters


async def ping_run(config: PluginConfig, params: PluginParameters) -> dict:
    return {"status": "ok"}


class PingPlugin(BasePlugin):
    name = "ping"
    description = "Check if host is alive"
    category = "utility"
    parameters_model = PluginParameters
    execute_func = "my_package.ping:ping_run"

execute_func — путь к раннеру в формате путь.до.модуля:имя_функции. Раннер — отдельная async-функция (config, params) -> dict, ядро импортирует её через importlib.

Создание плагина

from demon_cry_base import BasePlugin, PluginConfig, PluginParameters


class MyPluginParams(PluginParameters):
    target: str
    query: str | None = None


class MyPluginConfig(PluginConfig):
    timeout: int = 30


class MyPlugin(BasePlugin):
    name = "my_plugin"
    description = "My OSINT plugin"
    category = "custom"
    config_model = MyPluginConfig
    parameters_model = MyPluginParams
    execute_func = "my_package.my_plugin:my_plugin_run"


async def my_plugin_run(config: MyPluginConfig, params: MyPluginParams) -> dict:
    return {"result": f"Scanned {params.target}"}

Два источника данных

Каждый плагин работает с двумя потоками данных:

Config — настройки из БД

PluginConfig — это Pydantic-модель. Наследуйте её и добавляйте поля:

class ReconConfig(PluginConfig):
    deep: bool = False
    ports: list[int] = [80, 443]


class ApiConfig(PluginConfig):
    api_key: str
    rate_limit: int = 100
    timeout: int = 30

Затем укажите config_model в плагине. Ядро загрузит конфиг из БД и передаст в функцию из execute_func:

class ReconParams(PluginParameters):
    target: str


class ReconConfig(PluginConfig):
    deep: bool = False
    ports: list[int] = [80, 443]


class ReconPlugin(BasePlugin):
    name = "recon"
    description = "Network reconnaissance"
    category = "osint"
    config_model = ReconConfig
    parameters_model = ReconParams
    execute_func = "my_package.recon:recon_run"


async def recon_run(config: ReconConfig, params: ReconParams) -> dict:
    if config.deep:
        ...

Parameters — входные данные

PluginParameters — это Pydantic-модель. Наследуйте её и добавляйте поля:

from typing import Literal
from pydantic import Field
from demon_cry_base import PluginParameters


class SearchParams(PluginParameters):
    query: str
    category: Literal["general", "images", "files", "it", "social media", "news"] = (
        "general"
    )
    time_range: Literal["day", "week", "month", "year", "all"] = "all"
    max_results: int = Field(
        default=10, ge=1, le=100, description="Max results to return"
    )

Затем укажите parameters_model в плагине:

class SearchPlugin(BasePlugin):
    name = "search"
    description = "Web search"
    category = "osint"
    parameters_model = SearchParams
    execute_func = "my_package.search:search_run"


async def search_run(config: PluginConfig, params: SearchParams) -> dict:
    # params.query — строка
    # params.category — enum
    # params.max_results — int с валидацией
    ...

Паттерны параметров

Полный пример: плагин с обоими источниками

import asyncio
import aiodns
from typing import Literal
from demon_cry_base import BasePlugin, PluginConfig, PluginParameters


class DnsLookupParams(PluginParameters):
    domain: str
    record_type: list[
        Literal["A", "AAAA", "MX", "NS", "TXT", "CNAME", "SOA", "PTR"]
    ] = ["A"]


class DnsLookupConfig(PluginConfig):
    name_servers: list[str] = ["1.1.1.1", "8.8.8.8"]


class DnsLookup(BasePlugin):
    name = "dns_lookup"
    description = "Finds DNS records"
    category = "network"
    config_model = DnsLookupConfig
    parameters_model = DnsLookupParams
    execute_func = "my_package.dns:dns_lookup_run"


async def dns_lookup_run(config: DnsLookupConfig, params: DnsLookupParams) -> dict:
    resolver = aiodns.DNSResolver(nameservers=config.name_servers)
    # config — настройки из БД (name_servers)
    # params.domain — домен из параметров
    # params.record_type — типы записей
    ...

Подключение к ядру (entry points)

Ядро находит плагины через importlib.metadata.entry_points(group="demon_cry.plugins").

Укажите entry-point в pyproject.toml вашего плагина:

[project.entry-points."demon_cry.plugins"]
my_plugin = "my_package.my_plugin:MyPlugin"

• Ключ слева (my_plugin) — имя для логов/отладки. Регистрирует ядро по instance.name, а не по ключу — держите их одинаковыми, чтобы не путаться.
• Значение справа — импорт-путь:КлассПлагина (например my_package.my_plugin:MyPlugin). Класс должен наследовать BasePlugin и задавать name, description, category, execute_func.

Не путайте два похожих формата модуль:объект:

• entry-point (my_package.my_plugin:MyPlugin) — указывает на класс плагина;
• execute_func (my_package.my_plugin:my_plugin_run) — указывает на async-функцию-раннер (config, params) -> dict.

Как это работает на стороне ядра при discover():

1. ep.load() → инстанцирует класс без аргументов, поэтому конструктор должен быть без обязательных аргументов.
2. Кладёт инстанс в реестр по instance.name.
3. Берёт дефолты из instance.config_model().model_dump() и создаёт запись в БД с enabled=False.

Требования к плагину: уникальное name, конструктор без аргументов, дефолтный конфиг должен быть валидным без секретов в коде.