خادم Dify MCP

ما الذي يفعله خادم “dify” MCP؟

يعد خادم dify MCP (بروتوكول سياق النماذج) بمثابة جسر يربط بين المساعدين الذكيين وتدفقات عمل Dify، مما يمكّنهم من التفاعل مع مصادر البيانات الخارجية وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) والخدمات. من خلال إتاحة أدوات تدفق عمل Dify عبر واجهة MCP، يتيح هذا الخادم لوكلاء الذكاء الاصطناعي تشغيل وإدارة تدفقات عمل Dify برمجياً. يعزز ذلك سير عمل التطوير من خلال تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من الاستعلام عن قواعد البيانات، أو إدارة الملفات، أو التفاعل مع APIs باستخدام Dify كخلفية. يدعم الخادم التكوين عبر متغيرات البيئة أو ملفات YAML، مما يجعله قابلاً للتكيف لكل من الإعدادات السحابية والمحلية.

قائمة المحفزات

لا توجد معلومات حول قوالب المحفزات في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد موثقة صراحة في المستودع أو في ملف README.

قائمة الأدوات

لا توجد قائمة أدوات صريحة في المستودع أو README. هناك إشارة إلى “أدوات MCP” لكن لم يتم تقديم أسماء أو أوصاف محددة للأدوات.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• تنسيق تدفقات العمل: يتيح لوكلاء الذكاء الاصطناعي تشغيل والتحكم في تدفقات عمل Dify عن بُعد، ما يؤدي إلى أتمتة عمليات العمل أو التطوير المعقدة.
• تكامل API: يسهل الربط بين أنظمة الذكاء الاصطناعي والخدمات الخارجية عن طريق Dify، ما يسمح باستدعاءات API وجلب البيانات بسلاسة.
• الوصول إلى تدفقات العمل السحابية: يجعل من السهل ربط تدفقات عمل Dify المستضافة سحابياً مع عملاء متوافقة مع MCP، مما يحسن من قابلية التوسع والوصول.
• تكوين معتمد على البيئة: يدعم الإعدادات عبر متغيرات البيئة أو ملفات YAML، ما يجعله مناسباً للنشر المحلي والسحابي على حد سواء.
• إدارة مركزية لتدفقات العمل: يسمح بإدارة واستدعاء عدة تدفقات عمل Dify من مثيل واحد لخادم MCP لتبسيط العمليات.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت المتطلبات الأساسية مثل Node.js و uvx/uv.

2. جهّز التكوين عبر متغيرات البيئة أو ملف YAML.

3. أضف خادم Dify MCP إلى تكوينك:

   {
     "mcpServers": {
       "dify-mcp-server": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--from", "git+https://github.com/YanxingLiu/dify-mcp-server", "dify_mcp_server"
         ],
         "env": {
           "DIFY_BASE_URL": "https://cloud.dify.ai/v1",
           "DIFY_APP_SKS": "app-sk1,app-sk2"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Windsurf.

5. تحقق من أن الخادم يعمل وأن تدفقات العمل متاحة.

Claude

1. ثبّت uvx أو uv وقم بضبط متغيرات البيئة أو ملف الإعدادات.

2. أضف التكوين التالي إلى عميل Claude MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "dify-mcp-server": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--from", "git+https://github.com/YanxingLiu/dify-mcp-server", "dify_mcp_server"
         ],
         "env": {
           "DIFY_BASE_URL": "https://cloud.dify.ai/v1",
           "DIFY_APP_SKS": "app-sk1,app-sk2"
         }
       }
     }
   }
   

3. احفظ، أعد التشغيل، وتحقق من الإعداد.

Cursor

1. تأكد من تثبيت uvx/uv وضبط متغيرات البيئة أو تجهيز config.yaml.

2. أدخل تكوين الخادم في إعداد MCP الخاص بـ Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "dify-mcp-server": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--from", "git+https://github.com/YanxingLiu/dify-mcp-server", "dify_mcp_server"
         ],
         "env": {
           "DIFY_BASE_URL": "https://cloud.dify.ai/v1",
           "DIFY_APP_SKS": "app-sk1,app-sk2"
         }
       }
     }
   }
   

3. احفظ وأعد تشغيل Cursor.

4. أكد تشغيل الخادم.

Cline

1. ثبّت uvx/uv واضبط متغيرات البيئة أو قدّم ملف config.yaml.

2. أضف خادم Dify MCP إلى تكوين MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "dify-mcp-server": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--from", "git+https://github.com/YanxingLiu/dify-mcp-server", "dify_mcp_server"
         ],
         "env": {
           "DIFY_BASE_URL": "https://cloud.dify.ai/v1",
           "DIFY_APP_SKS": "app-sk1,app-sk2"
         }
       }
     }
   }
   

3. احفظ وأعد تشغيل Cline.

4. تحقق من أن تدفقات عمل Dify قابلة للوصول.

تأمين مفاتيح API

دائماً استخدم متغيرات البيئة لتخزين البيانات الحساسة مثل مفاتيح API. مثال على التكوين:

{
  "mcpServers": {
    "dify-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from", "git+https://github.com/YanxingLiu/dify-mcp-server", "dify_mcp_server"
      ],
      "env": {
        "DIFY_BASE_URL": "https://cloud.dify.ai/v1",
        "DIFY_APP_SKS": "${DIFY_APP_SKS}"  // استخدم متغير البيئة من النظام
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في تدفق عملك على FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى تدفقك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة التكوين. في قسم تكوين النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق JSON:

{
  "dify-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بمجرد التكوين، يصبح بإمكان وكيل الذكاء الاصطناعي الآن استخدام هذا الـ MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “dify-mcp-server” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استناداً إلى المعلومات المتوفرة، يوفر هذا الخادم MCP تكاملاً أساسياً لكنه قوي لتدفقات عمل Dify مع منصات تدعم MCP. ومع ذلك، يفتقر التوثيق المتعلق بالمحفزات والموارد والأدوات، ما يقلل من فائدته لحالات الاستخدام المتقدمة أو القياسية مع LLM.

رأينا

تقييم MCP: 4/10.
يعد dify-mcp-server سهل الإعداد ويوفر دعماً جيداً لتكوين السحابة/المحلي، لكنه يفتقر إلى توثيق للمحفزات والموارد وقدرات الأدوات، مما يحد من فائدته ضمن MCP بشكل أوسع.

تقييم MCP