Dify MCP-server

Vad gör “dify” MCP-servern?

Dify MCP (Model Context Protocol)-servern är en brygga som kopplar AI-assistenter till Dify-arbetsflöden, vilket gör det möjligt för dem att interagera med externa datakällor, API:er och tjänster. Genom att exponera verktyg från Dify-arbetsflöden via MCP-gränssnittet kan servern låta AI-agenter trigga och hantera Dify-arbetsflöden programmatiskt. Detta förbättrar utvecklingsflöden genom att låta AI-system fråga databaser, hantera filer eller interagera med API:er med Dify som backend. Servern kan konfigureras via miljövariabler eller YAML-filer och är anpassningsbar för såväl moln- som lokala miljöer.

Lista över promptar

Ingen information om promptmallar finns i repot.

Lista över resurser

Ingen uttrycklig resursdokumentation finns i repot eller README.

Lista över verktyg

Ingen uttrycklig verktygslista finns i repot eller README. Det finns referens till “verktyg för MCP” men inga specifika namn eller beskrivningar anges.

Användningsområden för denna MCP-server

• Arbetsflödesorkestrering: Gör det möjligt för AI-agenter att trigga och styra Dify-arbetsflöden på distans och automatisera komplexa affärs- eller utvecklingsprocesser.
• API-integration: Underlättar kopplingen mellan AI-system och externa tjänster via Dify, för smidiga API-anrop och datahämtning.
• Åtkomst till molnarbetsflöden: Gör det enkelt att koppla molnhostade Dify-arbetsflöden till MCP-kompatibla klienter, vilket förbättrar skalbarhet och tillgänglighet.
• Miljöbaserad konfiguration: Stöd för både miljövariabler och YAML-konfiguration, vilket gör den lämplig för både lokala och molnbaserade installationer.
• Centraliserad arbetsflödeshantering: Gör det möjligt att hantera och anropa flera Dify-arbetsflöden från en enda MCP-serverinstans för mer strömlinjeformad drift.

Så här sätter du upp den

Windsurf

1. Säkerställ att förutsättningar som Node.js och uvx/uv är installerade.

2. Förbered konfiguration via miljövariabler eller en YAML-fil.

3. Lägg till Dify MCP-servern i 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. Spara och starta om Windsurf.

5. Verifiera att servern körs och att arbetsflöden är tillgängliga.

Claude

1. Installera uvx eller uv och konfigurera miljövariabler eller en konfigurationsfil.

2. Lägg till följande konfiguration 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. Spara, starta om och verifiera installationen.

Cursor

1. Kontrollera att uvx/uv är installerat och att miljövariabler är satta eller att config.yaml är förberedd.

2. Infoga serverkonfigurationen 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. Spara och starta om Cursor.

4. Bekräfta att servern fungerar.

Cline

1. Installera uvx/uv och sätt miljövariabler eller tillhandahåll en config.yaml.

2. Lägg till Dify MCP-servern i 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. Spara och starta om Cline.

4. Kontrollera att Dify-arbetsflöden är åtkomliga.

Säkra API-nycklar

Använd alltid miljövariabler för att lagra känslig data, såsom API-nycklar. Exempel 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}"  // Använd systemets miljövariabel
      }
    }
  }
}

Så använder du denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion klistrar du in dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:

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

När allt är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “dify-mcp-server” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-serveradress.

Översikt

Baserat på tillgänglig information erbjuder denna MCP-server grundläggande men robust integration av Dify-arbetsflöden i MCP-kompatibla plattformar. Dock saknas dokumentation kring promptar, resurser och verktyg, vilket försämrar användbarheten för avancerade eller standardiserade LLM-interaktioner.

Vår bedömning

MCP-poäng: 4/10.
dify-mcp-servern är enkel att sätta upp och erbjuder bra stöd för moln/lokal konfiguration, men saknar dokumentation om promptar, resurser och verktyg, vilket begränsar dess bredare MCP-användbarhet.

MCP-poäng