Servidor Dify MCP

¿Qué hace el Servidor “dify” MCP?

El servidor dify MCP (Model Context Protocol) es un puente que conecta asistentes de IA con flujos de trabajo Dify, permitiendo que interactúen con fuentes de datos externas, APIs y servicios. Al exponer herramientas de flujo de trabajo Dify a través de la interfaz MCP, este servidor permite a los agentes de IA desencadenar y gestionar flujos de trabajo Dify de manera programática. Esto mejora los flujos de desarrollo permitiendo que los sistemas de IA consulten bases de datos, gestionen archivos o interactúen con APIs usando Dify como backend. El servidor soporta configuración mediante variables de entorno o archivos YAML, lo que lo hace adaptable tanto para entornos en la nube como locales.

Lista de Prompts

No hay información proporcionada sobre plantillas de prompts en el repositorio.

Lista de Recursos

No se documentaron recursos explícitos en el repositorio ni en el README.

Lista de Herramientas

No se encontró una lista explícita de herramientas en el repositorio ni en el README. Se hace referencia a “herramientas de MCP”, pero no se proporcionan nombres ni descripciones específicas.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Orquestación de flujos de trabajo: Permite que los agentes de IA activen y controlen flujos de trabajo Dify de forma remota, automatizando procesos empresariales o de desarrollo complejos.
• Integración de API: Facilita la conexión entre sistemas de IA y servicios externos a través de Dify, permitiendo llamadas a APIs y recuperación de datos sin complicaciones.
• Acceso a flujos en la nube: Permite conectar flujos de trabajo Dify alojados en la nube con clientes compatibles con MCP, mejorando la escalabilidad y el acceso.
• Configuración basada en entorno: Admite configuraciones tanto por variables de entorno como por archivos YAML, lo que lo hace adecuado para despliegues locales o en la nube.
• Gestión centralizada de flujos: Permite gestionar y activar múltiples flujos Dify desde una sola instancia del servidor MCP para operaciones más ágiles.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que los prerrequisitos como Node.js y uvx/uv estén instalados.

2. Prepara la configuración mediante variables de entorno o un archivo YAML.

3. Agrega el Servidor Dify MCP a tu configuración:

   {
     "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. Guarda y reinicia Windsurf.

5. Verifica que el servidor esté en funcionamiento y los flujos de trabajo sean accesibles.

Claude

1. Instala uvx o uv y configura variables de entorno o un archivo de configuración.

2. Agrega la siguiente configuración al cliente 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. Guarda, reinicia y verifica la configuración.

Cursor

1. Asegúrate de que uvx/uv esté instalado y las variables de entorno estén configuradas o config.yaml esté preparado.

2. Inserta la configuración del servidor en el archivo de configuración MCP de 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. Guarda y reinicia Cursor.

4. Confirma el funcionamiento del servidor.

Cline

1. Instala uvx/uv y configura variables de entorno o proporciona un config.yaml.

2. Agrega el Servidor Dify MCP a la configuración 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. Guarda y reinicia Cline.

4. Verifica que los flujos de trabajo Dify sean accesibles.

Asegurar las claves API

Utiliza siempre variables de entorno para almacenar datos sensibles como claves API. Ejemplo de configuración:

{
  "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}"  // Usa variable de entorno del sistema
      }
    }
  }
}

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “dify-mcp-server” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL con la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la información disponible, este servidor MCP ofrece integración básica pero robusta de flujos de trabajo Dify en plataformas compatibles con MCP. Sin embargo, falta documentación sobre prompts, recursos y herramientas, lo que reduce su utilidad para interacciones avanzadas o estandarizadas con LLM.

Nuestra opinión

Puntuación MCP: 4/10.
El dify-mcp-server es fácil de configurar y brinda buen soporte para configuraciones en la nube o local, pero carece de documentación sobre prompts, recursos y capacidades de herramientas, lo que limita su utilidad MCP en general.

Puntuación MCP