前言

在AI领域，大模型的能力日益提升，但与外部数据源、工具和环境的连接一直是一个难题。今天，我们要介绍一项革命性的技术：MCP服务，它能为AI应用带来全新的体验和无限可能。

1. 如何使用Dify集成MCP服务？

为了帮助你更好地理解如何使用MCP服务，我们将通过以下步骤详细展示如何在Dify平台中集成和使用MCP服务：

步骤 1: 安装mcp-server插件

首先，你需要在Dify平台中安装mcp-server插件。这将使你的Dify应用能够作为MCP服务端，允许外部客户端通过MCP协议调用你的应用。

步骤 2: 创建并配置工作流

接下来，你需要在Dify平台上创建一个工作流。例如，创建一个“写诗”工作流，用户输入诗人的名字，系统将生成模仿该诗人风格的七律诗。通过添加输入节点、LLM节点和输出节点，你的工作流就完成了。

此时，你需要定义该工作流的输入参数，例如“诗人名字”（name），并确保能够传递给下游的LLM节点进行处理。

步骤 3: 发布API端点,配置mcp服务

完成工作流设计后，下一步是为工作流发布API端点。通过设置API端点，你将为外部客户端提供一个专用URL，允许它们调用你的应用并传递必要的参数。此时，你可以配置端点名称、应用类型（如“工作流”）等相关信息。

{    "name": "poem",    "description": " 回答问题",    "inputSchema": {        "title": "poem",        "type": "object",        "properties": {            "name": {                "title": "name",                "description": " 问题",                "type": "string"            }        },        " required": [            "name"        ]    }}

name、description、title、properties中的参数名称、required后⾯的值。

步骤 4: 在Dify中调⽤MCP Server

在配置完成后，你可以在Dify平台中进行测试。通过调用mcp-server插件生成的端点URL，你将能够测试MCP服务的调用是否成功，确保所有流程正常运行。下载工具MCP SSE / StreamableHTTP

“url”: "http://192.168.3.143/e/07doshafsewucw8r/sse"这个地址就是mcp服务生成的地址

步骤 5: 使用测试MCP服务

创建一个Agent应用测试，首先要在Agent中配置工具如下图和结果

成功调用MCP服务，其他MCP服务只要配置地址同样可以使用

2. 什么是MCP服务？

在深入了解如何使用MCP服务后，让我们来探讨MCP服务的基本概念、核心架构和运作机制。

MCP的定义

MCP（Model Context Protocol）是“模型上下文协议”的缩写，它为大模型与外部数据源、工具、开发环境之间提供了一个标准化的通信接口。MCP协议使得AI模型能够高效、安全地与外部系统进行双向数据交换。

如果将大模型比作人类的大脑，那么MCP就像是连接“大脑”和“手脚”的神经网络。通过MCP，大模型能够更加智能地获取和处理外部数据，提升创意和处理能力。

MCP的优势：简化集成：

不再需要繁琐的API接口和编写代码，MCP提供了标准化的接口，使得不同系统之间的连接变得更加简单。安全高效：

通过MCP协议，数据和工具的访问变得更加安全，同时可以实现更高效的数据交换。

3. MCP的核心架构

MCP的架构采用了经典的客户端-服务端模式，其主要组成部分包括：

MCP Client（客户端）：

MCP客户端是用户与MCP生态系统的交互入口。用户可以通过各种工具和应用，如聊天应用、编程IDE或自动化任务工具，向MCP服务发送请求。这些客户端可以是：

聊天工具（如智能助手）

编程IDE（如VS Code）

自动化任务工具（如数据处理工具）

MCP Server（服务端）：

MCP服务端则负责接收和处理来自客户端的请求，提供实际的业务功能。这些服务端可以是：

数据库服务（如ClickHouse、Supabase）

设计工具服务（如Figma、Blender）

办公协作工具（如Notion、Obsidian）

本地与远程MCP Server：本地MCP Server

：能够访问本地计算机上的文件、数据库和服务。远程MCP Server

：通过互联网访问外部系统，可以与远程服务进行数据交互。

4. MCP的工作流程

MCP的工作流程非常简单，但却非常高效。以下是一个基本的MCP操作示例：用户输入

：用户通过MCP客户端提出请求（例如：“现在几点钟？”）。MCP客户端选择工具

：客户端选择一个MCP工具（例如get_current_time）来处理请求。MCP服务端返回结果

：MCP服务端根据请求参数返回相应的结果（例如：当前时间）。MCP客户端进一步处理

：客户端接收结果并进行处理，最终将结果返回给用户。

示例请求与响应：

请求：    {       "jsonrpc": "2.0",       "id": 123,       "method": "tools/call",       "params": {         "name": "get_current_time",         "arguments": {           "timeZone": "Asia/Shanghai"         }       }     }    响应：

5. 总结与展望

MCP服务通过提供一个标准化的接口，使得大模型与外部数据源之间的连接变得前所未有的简单和高效。通过Dify平台的mcp-server插件，你可以轻松发布自己的应用作为MCP服务，供外部系统调用。

最后

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