import { tool } from "@opencode-ai/plugin";

const internalBaseUrl =
  process.env.TJWATER_AGENT_INTERNAL_BASE_URL ?? "http://127.0.0.1:8787";
const internalToken = process.env.TJWATER_AGENT_INTERNAL_TOKEN ?? "";

export default tool({
  description:
    "将本地 JSON 渲染数据文件存储到受控路径，返回可供 render_junctions 使用的 render_ref（res-...）。前置步骤：先准备好符合 render_junctions 数据结构的 JSON 文件 { node_area_map, area_ids?, area_colors? }，写入本地路径后再调用本工具传入该路径，获取 render_ref 后传给 render_junctions 完成前端渲染。",
  args: {
    reason: tool.schema
      .string()
      .describe(
        "为何需要将此本地渲染数据持久化为 render_ref，以便后续通过 render_junctions 渲染到前端。",
      ),
    file_path: tool.schema
      .string()
      .describe(
        "本地 JSON 文件的绝对路径，内容为 render_junctions 所需的数据结构 { node_area_map, area_ids?, area_colors? }。",
      ),
  },
  async execute(args, context) {
    const response = await fetch(
      `${internalBaseUrl}/internal/tools/store-render-ref`,
      {
        method: "POST",
        headers: {
          "Content-Type": "application/json",
          "x-agent-internal-token": internalToken,
        },
        body: JSON.stringify({
          session_id: context.sessionID,
          file_path: args.file_path,
        }),
      },
    );

    const text = await response.text();
    if (!response.ok) {
      throw new Error(text);
    }
    return text;
  },
});