dify使用mcp
时间: 2025-07-16 11:30:03 浏览: 3
在 Dify 中使用 MCP(Model Control Protocol)可以通过插件机制实现强大的功能扩展,例如调用外部服务、执行自定义逻辑等。以下是详细的步骤和方法:
### 配置 MCP 插件
1. **下载 MCP 插件**
在 Dify 的插件市场中,可以找到并下载 MCP SSE 或 StreamableHTTP 插件。该插件允许将 SEE MCP 服务集成到工作流中,从而增强 AI 的能力。
2. **配置 MCP 插件参数**
根据需求配置 MCP 插件的参数,包括 URL、请求头、超时时间等。如果有多个 MCP 应用,可以在 JSON 文件中添加多个服务器配置,示例:
```json
{
"server_name1": {
"url": "http://127.0.0.1:8000/sse",
"headers": {},
"timeout": 60,
"sse_read_timeout": 300
},
"server_name2": {
"url": "http://127.0.0.1:8001/sse"
}
}
```
### 创建工作流
1. **创建工作流节点**
在 Dify 工作流编辑器中,添加 MCP 插件作为节点。通过拖拽操作,将 MCP 插件连接到其他工作流节点。
2. **设置 MCP 调用逻辑**
在工作流中配置 MCP 调用的具体逻辑。例如,在客服场景中,当用户询问订单配送日期时,可以触发 MCP 调用获取相关信息。工具调用示例:
```python
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_delivery_date",
"description": "Get the delivery date for a customer's order.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"order_id": {
"type": "string",
"description": "The customer's order ID."
}
},
"required": ["order_id"],
"additionalProperties": False
}
}
}
]
```
当用户提供订单 ID 时,后台会执行 `get_delivery_date(order_id="XXX")`,返回结果后向用户展示配送日期信息。
3. **测试与调试**
完成工作流配置后,进行测试以确保 MCP 调用正常工作。可以通过模拟输入数据来验证输出是否符合预期。
### 使用 MCP 提升 AI 能力
MCP 接口使得 AI 不再局限于文本生成,而是能够通过调用外部服务或工具实现更复杂的功能。例如,在游戏开发中,AI 可以通过 MCP 接口自主开发游戏内容;在电商领域,AI 可以实时查询订单状态和物流信息[^2]。这种能力的提升不仅让 AI 更加智能,还显著提高了工作效率和用户体验。
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