Dify MCP Server

Hvad gør “dify” MCP Server?

Dify MCP (Model Context Protocol) Server er en bro, der forbinder AI-assistenter med Dify-workflows, så de kan interagere med eksterne datakilder, API’er og tjenester. Ved at eksponere Dify-workflow-værktøjer via MCP-interfacet gør denne server det muligt for AI-agenter at udløse og styre Dify-workflows programmatisk. Dette forbedrer udviklingsarbejdsgange ved at lade AI-systemer forespørge databaser, håndtere filer eller interagere med API’er med Dify som backend. Serveren understøtter konfiguration via miljøvariabler eller YAML-filer, hvilket gør den fleksibel til både cloud og lokale opsætninger.

Liste over Prompts

Ingen information om prompt-skabeloner i depotet.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer dokumenteret i depotet eller README.

Liste over værktøjer

Ingen eksplicit liste over værktøjer fundet i depotet eller README. Der henvises til “værktøjer i MCP”, men ingen specifikke navne eller beskrivelser er givet.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Workflow-orkestrering: Gør det muligt for AI-agenter at udløse og styre Dify-workflows eksternt og automatisere komplekse forretnings- eller udviklingsprocesser.
• API-integration: Understøtter forbindelsen mellem AI-systemer og eksterne tjenester via Dify, så API-kald og datahentning kan ske problemfrit.
• Adgang til cloud-workflows: Gør det let at forbinde cloud-hostede Dify-workflows til MCP-kompatible klienter, hvilket forbedrer skalerbarhed og adgang.
• Miljøbaseret konfiguration: Understøtter både miljøvariabler og YAML-konfiguration, hvilket gør den egnet til både lokale og cloud-implementeringer.
• Central workflow-styring: Muliggør styring og igangsættelse af flere Dify-workflows fra én MCP-serverinstans for mere strømlinet drift.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Sørg for at forudsætninger som Node.js og uvx/uv er installeret.

2. Forbered konfiguration via miljøvariabler eller en YAML-fil.

3. Tilføj Dify MCP Server til din konfiguration:

   {
     "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. Gem og genstart Windsurf.

5. Verificer at serveren kører og at workflows er tilgængelige.

Claude

1. Installer uvx eller uv og opsæt miljøvariabler eller en konfigurationsfil.

2. Tilføj følgende konfiguration til Claude MCP-klienten:

   {
     "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. Gem, genstart og verificér opsætningen.

Cursor

1. Sørg for at uvx/uv er installeret og miljøvariabler er sat eller config.yaml er forberedt.

2. Indsæt serverkonfiguration i Cursors MCP-konfiguration:

   {
     "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. Gem og genstart Cursor.

4. Bekræft at serveren fungerer.

Cline

1. Installer uvx/uv og sæt miljøvariabler eller angiv en config.yaml.

2. Tilføj Dify MCP Server til MCP-konfigurationen:

   {
     "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. Gem og genstart Cline.

4. Tjek at Dify-workflows er tilgængelige.

Sikring af API-nøgler

Brug altid miljøvariabler til at opbevare følsomme data som API-nøgler. Eksempel på konfiguration:

{
  "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}"  // Brug systemets miljøvariabel
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP-serveroplysninger i dette JSON-format:

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

Når dette er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “dify-mcp-server” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på de tilgængelige oplysninger tilbyder denne MCP-server grundlæggende, men robust integration af Dify-workflows i MCP-kompatible platforme. Manglende dokumentation om prompts, ressourcer og værktøjer forringer dog brugbarheden til avancerede eller standardiserede LLM-interaktioner.

Vores vurdering

MCP-score: 4/10.
dify-mcp-server er let at sætte op og giver god cloud/lokal konfigurationsstøtte, men mangler dokumentation om prompts, ressourcer og værktøjsfunktionalitet, hvilket begrænser dens bredere MCP-nytte.

MCP-score