Dify MCP-server

Hva gjør “dify” MCP-serveren?

dify MCP (Model Context Protocol) serveren er en bro som kobler AI-assistenter med Dify-arbeidsflyter, og lar dem samhandle med eksterne datakilder, API-er og tjenester. Ved å eksponere Dify-arbeidsflytverktøy gjennom MCP-grensesnittet, gjør denne serveren det mulig for AI-agenter å trigge og administrere Dify-arbeidsflyter programmessig. Dette forbedrer utviklingsarbeidsflyter ved å la AI-systemer gjøre databaseforespørsler, håndtere filer eller samhandle med API-er med Dify som backend. Serveren støtter konfigurasjon via miljøvariabler eller YAML-filer, noe som gjør den fleksibel for både sky- og lokale oppsett.

Liste over Prompts

Ingen informasjon om prompt-maler gitt i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser dokumentert i depotet eller README.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitt liste over verktøy funnet i depotet eller README. Det er referanse til “tools of MCP” men ingen spesifikke navn eller beskrivelser er oppgitt.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Arbeidsflytorkestrering: Gjør det mulig for AI-agenter å trigge og styre Dify-arbeidsflyter eksternt, og automatisere komplekse forretnings- eller utviklingsprosesser.
• API-integrasjon: Forenkler tilkoblingen mellom AI-systemer og eksterne tjenester via Dify, slik at API-kall og datainnhenting går sømløst.
• Tilgang til skyarbeidsflyter: Gjør det enkelt å koble skyhostede Dify-arbeidsflyter til MCP-kompatible klienter, og forbedrer skalerbarhet og tilgang.
• Miljøbasert konfigurasjon: Støtter både miljøvariabler og YAML-konfigurasjonsoppsett, og er dermed egnet for både lokale og skybaserte utrullinger.
• Sentralisert arbeidsflytadministrasjon: Lar deg administrere og trigge flere Dify-arbeidsflyter fra én MCP-serverinstans for strømlinjeformet drift.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at nødvendige forutsetninger som Node.js og uvx/uv er installert.

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

3. Legg til Dify MCP-serveren i konfigurasjonen din:

   {
     "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. Lagre og start Windsurf på nytt.

5. Bekreft at serveren kjører og arbeidsflytene er tilgjengelige.

Claude

1. Installer uvx eller uv og sett opp miljøvariabler eller en konfigurasjonsfil.

2. Legg til følgende konfigurasjon i 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. Lagre, start på nytt og bekreft oppsettet.

Cursor

1. Sørg for at uvx/uv er installert og at miljøvariabler er satt eller config.yaml er forberedt.

2. Sett inn serverkonfigurasjonen i Cursors MCP-konfig:

   {
     "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. Lagre og start Cursor på nytt.

4. Bekreft at serveren fungerer.

Cline

1. Installer uvx/uv og sett miljøvariabler eller tilby en config.yaml.

2. Legg til Dify MCP-serveren i MCP-konfigurasjonen:

   {
     "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. Lagre og start Cline på nytt.

4. Sjekk at Dify-arbeidsflytene er tilgjengelige.

Sikring av API-nøkler

Bruk alltid miljøvariabler til å lagre sensitiv data som API-nøkler. Eksempel på konfigurasjon:

{
  "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}"  // Bruk systemets miljøvariabel
      }
    }
  }
}

Slik bruker du denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “dify-mcp-server” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tilgjengelig informasjon tilbyr denne MCP-serveren grunnleggende, men robust integrasjon av Dify-arbeidsflyter i MCP-kompatible plattformer. Imidlertid mangler dokumentasjon om prompts, ressurser og verktøy, noe som svekker brukervennligheten for avanserte eller standardiserte LLM-interaksjoner.

Vår vurdering

MCP-score: 4/10.
dify-mcp-serveren er enkel å sette opp og gir god støtte for sky/lokal konfigurasjon, men mangler dokumentasjon om prompts, ressurser og verktøymuligheter, noe som begrenser dens bredere MCP-nytte.

MCP-score