Dify MCP Server

Was macht der “dify” MCP Server?

Der dify MCP (Model Context Protocol) Server ist eine Brücke, die KI-Assistenten mit Dify-Workflows verbindet und ihnen ermöglicht, mit externen Datenquellen, APIs und Diensten zu interagieren. Indem Dify-Workflow-Tools über die MCP-Schnittstelle verfügbar gemacht werden, können KI-Agenten Dify-Workflows programmatisch auslösen und verwalten. Dies verbessert Entwicklungs-Workflows, indem KI-Systeme Datenbanken abfragen, Dateien verwalten oder über Dify als Backend mit APIs interagieren können. Der Server unterstützt Konfiguration über Umgebungsvariablen oder YAML-Dateien und ist somit sowohl für Cloud- als auch für lokale Setups geeignet.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine Informationen zu Prompt-Vorlagen hinterlegt.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder README sind keine expliziten Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

Im Repository oder README wurde keine explizite Liste von Tools gefunden. Es gibt einen Hinweis auf “Tools of MCP”, aber keine konkreten Namen oder Beschreibungen.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Workflow-Orchestrierung: Ermöglicht KI-Agenten das Auslösen und Steuern von Dify-Workflows aus der Ferne und automatisiert komplexe Geschäfts- oder Entwicklungsprozesse.
• API-Integration: Erleichtert die Verbindung zwischen KI-Systemen und externen Diensten über Dify und ermöglicht nahtlose API-Aufrufe und Datenabfragen.
• Cloud-Workflow-Zugriff: Vereinfacht die Anbindung von Cloud-gehosteten Dify-Workflows an MCP-kompatible Clients und verbessert so Skalierbarkeit und Zugriff.
• Umgebungsbasierte Konfiguration: Unterstützt sowohl Umgebungsvariablen als auch YAML-Konfigurationen und ist damit für lokale wie Cloud-Deployments geeignet.
• Zentrales Workflow-Management: Ermöglicht die Verwaltung und Ausführung mehrerer Dify-Workflows von einer einzigen MCP-Serverinstanz aus für effizientere Abläufe.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Voraussetzungen wie Node.js und uvx/uv installiert sind.

2. Bereiten Sie die Konfiguration über Umgebungsvariablen oder eine YAML-Datei vor.

3. Fügen Sie den Dify MCP Server zu Ihrer Konfiguration hinzu:

   {
     "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. Speichern und Windsurf neu starten.

5. Überprüfen Sie, ob der Server läuft und Workflows erreichbar sind.

Claude

1. Installieren Sie uvx oder uv und richten Sie Umgebungsvariablen oder eine Konfigurationsdatei ein.

2. Fügen Sie die folgende Konfiguration dem Claude MCP Client hinzu:

   {
     "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. Speichern, neu starten und Setup überprüfen.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass uvx/uv installiert ist und Umgebungsvariablen gesetzt oder config.yaml vorbereitet ist.

2. Fügen Sie die Server-Konfiguration in Cursors MCP-Konfiguration ein:

   {
     "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. Speichern und Cursor neu starten.

4. Server-Betrieb bestätigen.

Cline

1. Installieren Sie uvx/uv und setzen Sie Umgebungsvariablen oder stellen Sie eine config.yaml bereit.

2. Fügen Sie den Dify MCP Server zur MCP-Konfiguration hinzu:

   {
     "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. Speichern und Cline neu starten.

4. Überprüfen Sie, dass Dify-Workflows erreichbar sind.

API-Keys absichern

Verwenden Sie immer Umgebungsvariablen, um sensible Daten wie API-Keys zu speichern. Beispielkonfiguration:

{
  "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}"  // System-Umgebungsvariable verwenden
      }
    }
  }
}

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im System-MCP-Konfigurationsbereich Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “dify-mcp-server” auf den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ändern und die URL entsprechend Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Nach den verfügbaren Informationen bietet dieser MCP Server eine grundlegende, aber robuste Integration von Dify-Workflows in MCP-kompatible Plattformen. Allerdings fehlen Dokumentationen zu Prompts, Ressourcen und Tools, was die Nutzbarkeit für fortgeschrittene oder standardisierte LLM-Interaktionen einschränkt.

Unsere Meinung

MCP Score: 4/10.
Der dify-mcp-server ist einfach einzurichten und bietet gute Unterstützung für Cloud-/lokale Konfigurationen, es fehlt jedoch an Dokumentation zu Prompts, Ressourcen und Tool-Fähigkeiten, was seinen allgemeinen MCP-Nutzen einschränkt.

MCP Score