Dify AI智能体开发与集成MCP服务实战代码示例

以下代码演示如何通过Dify平台开发AI智能体并与MCP（模型计算平台）服务集成，实现自然语言处理任务。

环境准备 确保已安装Python 3.8+和必要依赖库：

pip install dify-client mcp-sdk requests openai

初始化Dify客户端与MCP连接

from dify_client import DifyClient
from mcp_sdk import ModelComputePlatform

# 初始化Dify客户端
dify = DifyClient(
    api_key="your_dify_api_key",
    base_url="https://api.dify.ai/v1"
)

# 初始化MCP服务
mcp = ModelComputePlatform(
    endpoint="https://mcp.example.com/api",
    auth_token="your_mcp_token"
)

创建AI智能体工作流

def create_ai_agent_workflow(prompt_template):
    # 在Dify平台创建智能体
    agent = dify.agents.create(
        name="MCP_Integration_Agent",
        description="AI agent with MCP service integration",
        prompt_template=prompt_template
    )
    
    # 配置MCP模型服务
    mcp_model = mcp.deploy_model(
        model_name="gpt-4",
        compute_type="gpu-a100"
    )
    
    # 绑定MCP服务到Dify智能体
    dify.agents.update(
        agent_id=agent.id,
        configuration={
            "mcp_integration": {
                "model_endpoint": mcp_model.endpoint,
                "api_key": mcp_model.api_key
            }
        }
    )
    return agent

实现混合推理逻辑

def hybrid_inference(agent_id, user_input):
    # 从Dify获取智能体配置
    agent = dify.agents.get(agent_id)
    
    # 调用MCP服务进行基础推理
    mcp_response = mcp.inference(
        endpoint=agent.configuration["mcp_integration"]["model_endpoint"],
        input_data={"text": user_input}
    )
    
    # 应用Dify的后处理逻辑
    final_response = dify.post_process(
        agent_id=agent_id,
        raw_output=mcp_response["result"],
        user_context={"input": user_input}
    )
    
    return final_response

完整示例调用流程

if __name__ == "__main__":
    # 创建智能体
    prompt_template = """你是一个集成了MCP服务的AI助手，请根据用户输入和MCP的推理结果生成回答。"""
    agent = create_ai_agent_workflow(prompt_template)
    
    # 执行推理
    user_query = "解释量子计算的基本原理"
    response = hybrid_inference(agent.id, user_query)
    
    print("AI Agent Response:", response)

错误处理与重试机制

def robust_inference(agent_id, user_input, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return hybrid_inference(agent_id, user_input)
        except Exception as e:
            print(f"Attempt {attempt+1} failed: {str(e)}")
            if attempt == max_retries - 1:
                return {"error": "Service unavailable after retries"}
            time.sleep(2 ** attempt)

性能优化建议

# 启用MCP服务的批处理模式
mcp.enable_batch_processing(
    endpoint=agent.configuration["mcp_integration"]["model_endpoint"],
    batch_size=8,
    max_latency=0.5
)

# 缓存常用查询结果
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=100)
def cached_inference(agent_id, user_input):
    return hybrid_inference(agent_id, user_input)

该实现展示了Dify与MCP服务集成的核心模式，包括服务初始化、工作流创建、混合推理和错误处理等关键环节。实际部署时需根据具体业务需求调整参数和处理逻辑。

Dify 开发与集成 MCP 服务实战操作

Dify 是一个开源的 AI 应用开发平台，支持快速构建和部署智能体。MCP（Model Control Plane）服务用于管理模型的生命周期和推理。以下是 Dify 开发与集成 MCP 服务的详细操作指南。

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环境准备

确保系统已安装 Python 3.8+ 和 Docker。克隆 Dify 仓库并安装依赖：

git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify
pip install -r requirements.txt

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配置 MCP 服务

在 config.yml 中配置 MCP 服务的连接信息：

mcp:
  endpoint: "http://your-mcp-service:port"
  api_key: "your-api-key"
  model_name: "your-model-name"

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集成 MCP 到 Dify

在 Dify 的 api/core/model 目录下创建 mcp_integration.py，实现模型调用逻辑：

import requests

class MCPModel:
    def __init__(self, config):
        self.endpoint = config["endpoint"]
        self.api_key = config["api_key"]
    
    def predict(self, input_data):
        headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
        response = requests.post(
            f"{self.endpoint}/predict",
            json={"input": input_data},
            headers=headers
        )
        return response.json()

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部署与测试

启动 Dify 服务并验证 MCP 集成：

docker-compose up -d
curl -X POST http://localhost:5000/api/v1/predict -d '{"input": "test"}'

预期返回 MCP 服务的推理结果。如果出现错误，检查日志：

docker logs -f dify-api

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性能优化

为提高推理效率，可在 MCP 服务端启用批处理：

mcp:
  batch_size: 32
  max_latency: 100

在 Dify 中调整并发请求数：

# api/core/model/mcp_integration.py
class MCPModel:
    def __init__(self, config):
        self.session = requests.Session()
        self.session.mount("http://", requests.adapters.HTTPAdapter(pool_connections=10))

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监控与日志

集成 Prometheus 监控 MCP 服务性能：

# config.yml
monitoring:
  prometheus:
    enabled: true
    port: 9090

通过 Grafana 可视化指标，确保服务稳定性。