Cosa fa il server “dify” MCP?

Il dify MCP (Model Context Protocol) Server è un ponte che collega gli assistenti AI ai workflow Dify, permettendo loro di interagire con fonti dati esterne, API e servizi. Esponendo gli strumenti dei workflow Dify tramite l’interfaccia MCP, questo server consente agli agenti AI di attivare e gestire i workflow Dify in modo programmato. Ciò migliora i workflow di sviluppo permettendo ai sistemi AI di interrogare database, gestire file o interagire con API utilizzando Dify come backend. Il server supporta la configurazione tramite variabili d’ambiente o file YAML, rendendolo adattabile sia per ambienti cloud che locali.

Elenco dei Prompt

Nessuna informazione fornita sui template prompt nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicitamente documentata nel repository o nel README.

Elenco degli Strumenti

Nessun elenco esplicito di strumenti trovato nel repository o nel README. È presente un riferimento a “tools of MCP” ma non sono forniti nomi o descrizioni specifici degli strumenti.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Orchestrazione Workflow: Permette agli agenti AI di attivare e controllare workflow Dify da remoto, automatizzando processi aziendali o di sviluppo complessi.
• Integrazione API: Facilita la connessione tra sistemi AI e servizi esterni tramite Dify, consentendo chiamate API e recupero dati in modo trasparente.
• Accesso a Workflow Cloud: Rende semplice collegare workflow Dify ospitati in cloud a client compatibili MCP, migliorando scalabilità e accessibilità.
• Configurazione basata su ambiente: Supporta sia variabili d’ambiente che file di configurazione YAML, rendendolo adatto sia a deployment locali che cloud.
• Gestione centralizzata dei workflow: Consente la gestione e l’invocazione di più workflow Dify da una singola istanza MCP server per operazioni semplificate.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che i prerequisiti come Node.js e uvx/uv siano installati.

2. Prepara la configurazione tramite variabili d’ambiente o un file YAML.

3. Aggiungi il Dify MCP Server alla tua configurazione:

   {
     "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. Salva e riavvia Windsurf.

5. Verifica che il server sia in esecuzione e che i workflow siano accessibili.

Claude

1. Installa uvx o uv e configura variabili d’ambiente o un file di configurazione.

2. Aggiungi la seguente configurazione al client 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. Salva, riavvia e verifica la configurazione.

Cursor

1. Assicurati che uvx/uv sia installato e che le variabili d’ambiente siano impostate o che config.yaml sia pronto.

2. Inserisci la configurazione del server nel config MCP di 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. Salva e riavvia Cursor.

4. Conferma il funzionamento del server.

Cline

1. Installa uvx/uv e imposta le variabili d’ambiente o fornisci un config.yaml.

2. Aggiungi il Dify MCP Server alla configurazione 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. Salva e riavvia Cline.

4. Controlla che i workflow Dify siano raggiungibili.

Proteggere le chiavi API

Usa sempre variabili d’ambiente per memorizzare dati sensibili come le chiavi API. Esempio di configurazione:

{
  "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 la variabile d'ambiente di sistema
      }
    }
  }
}

Come utilizzare questo MCP all’interno dei flow

Uso di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione della configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI può ora usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “dify-mcp-server” con il nome reale del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

In base alle informazioni disponibili, questo MCP server offre un’integrazione basilare ma robusta dei workflow Dify su piattaforme compatibili MCP. Tuttavia, la documentazione relativa a prompt, risorse e strumenti manca, riducendone l’usabilità per interazioni avanzate o standardizzate con LLM.

La nostra opinione

Punteggio MCP: 4/10.
Il dify-mcp-server è facile da configurare e offre un buon supporto a configurazioni cloud/locali, ma manca della documentazione su prompt, risorse e capacità degli strumenti, il che ne limita l’utilità MCP più ampia.

Punteggio MCP