Dify MCP Sunucusu

“dify” MCP Sunucusu ne işe yarar?

dify MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, AI asistanlarını Dify iş akışlarıyla birleştiren ve harici veri kaynakları, API’ler ve servislerle etkileşim kurmalarını sağlayan bir köprüdür. Dify iş akışı araçlarını MCP arayüzü üzerinden sunarak AI ajanlarının Dify iş akışlarını programatik şekilde tetiklemesine ve yönetmesine olanak tanır. Bu, AI sistemlerinin Dify’ı arka uç olarak kullanarak veritabanlarını sorgulamasına, dosya yönetmesine veya API’lerle etkileşime geçmesine imkan verir. Sunucu, ortam değişkenleri veya YAML dosyalarıyla yapılandırılabilir ve hem bulut hem yerel kurulumlar için uygundur.

İsteme Şablonları Listesi

Depoda isteme şablonları hakkında bilgi verilmemiştir.

Kaynaklar Listesi

Depoda veya README’de açık kaynaklar belgelenmemiştir.

Araçlar Listesi

Depoda veya README’de açık bir araç listesi bulunmamaktadır. “MCP’nin araçları"na referans verilmiş ancak belirli araç adı veya açıklaması sunulmamıştır.

Bu MCP Sunucusu’nun Kullanım Alanları

• İş Akışı Orkestrasyonu: AI ajanlarının Dify iş akışlarını uzaktan tetiklemesini ve yönetmesini sağlar; karmaşık iş veya geliştirme süreçlerini otomatikleştirir.
• API Entegrasyonu: Dify üzerinden AI sistemleriyle harici servislere bağlanmayı, API çağrılarını ve veri çekmeyi kolaylaştırır.
• Bulut İş Akışına Erişim: Bulutta barındırılan Dify iş akışlarını MCP uyumlu istemcilere bağlamayı kolaylaştırır; ölçeklenebilirlik ve erişim iyileşir.
• Ortam Tabanlı Yapılandırma: Hem ortam değişkeni hem YAML yapılandırması destekler; hem yerel hem bulut dağıtımlarına uygundur.
• Merkezi İş Akışı Yönetimi: Birden fazla Dify iş akışının tek bir MCP sunucu örneğinden yönetilmesini ve çağrılmasını sağlar.

Nasıl Kurulur

Windsurf

1. Node.js ve uvx/uv gibi ön koşulların kurulu olduğundan emin olun.

2. Ortam değişkenleri veya bir YAML dosyası aracılığıyla yapılandırmayı hazırlayın.

3. Dify MCP Sunucusu’nu yapılandırmanıza ekleyin:

   {
     "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. Kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.

5. Sunucunun çalıştığını ve iş akışlarının erişilebilir olduğunu doğrulayın.

Claude

1. uvx veya uv yükleyin ve ortam değişkenlerini veya bir yapılandırma dosyasını ayarlayın.

2. Aşağıdaki yapılandırmayı Claude MCP istemcisine ekleyin:

   {
     "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. Kaydedin, yeniden başlatın ve kurulumu doğrulayın.

Cursor

1. uvx/uv kurulu olduğundan ve ortam değişkenlerinin ayarlandığından veya config.yaml’ın hazırlandığından emin olun.

2. Sunucu yapılandırmasını Cursor’un MCP yapılandırmasına ekleyin:

   {
     "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. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.

4. Sunucunun çalıştığını onaylayın.

Cline

1. uvx/uv yükleyin ve ortam değişkenlerini ayarlayın veya bir config.yaml sağlayın.

2. Dify MCP Sunucusu’nu MCP yapılandırmasına ekleyin:

   {
     "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. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.

4. Dify iş akışlarının erişilebilir olduğundan emin olun.

API Anahtarlarının Güvenliğini Sağlama

API anahtarı gibi hassas verileri her zaman ortam değişkenlerinde saklayın. Örnek yapılandırma:

{
  "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}"  // Sistem ortam değişkenini kullanın
      }
    }
  }
}

Bu MCP’nin Akışlarda Kullanımı

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, MCP bileşenini akışınıza ekleyip AI ajanınıza bağlayarak başlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümüne aşağıdaki JSON formatında MCP sunucu bilgilerinizi girin:

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

Yapılandırdıktan sonra, AI ajanınız bu MCP’yi bir araç olarak tüm fonksiyon ve yeteneklerine erişebilecek şekilde kullanabilir. “dify-mcp-server” kısmını kendi MCP sunucunuzun ismine, URL’yi ise kendi MCP sunucu adresinize göre değiştirin.

Genel Bakış

Mevcut bilgilere göre, bu MCP sunucusu Dify iş akışlarının MCP uyumlu platformlara temel ama sağlam entegrasyonunu sunuyor. Ancak, isteme, kaynak ve araçlara dair belgelendirme eksik; bu da gelişmiş veya standart LLM etkileşimleri için kullanılabilirliğini azaltıyor.

Bizim görüşümüz

MCP Puanı: 4/10.
dify-mcp-server kurulumu kolay ve bulut/yerel yapılandırma desteği iyi, fakat isteme, kaynak ve araç yetenekleri konusunda dokümantasyon eksikliği daha geniş MCP kullanımı için kısıtlayıcı.

MCP Puan Tablosu