
Tích Hợp Máy Chủ ModelContextProtocol (MCP)
Máy chủ ModelContextProtocol (MCP) hoạt động như một cầu nối giữa các tác nhân AI và các nguồn dữ liệu, API, dịch vụ bên ngoài, cho phép người dùng FlowHunt xây...
Kết nối trợ lý AI với quy trình Dify để tự động hóa, điều phối và quản lý các quy trình trên môi trường đám mây và cục bộ với Dify MCP Server.
Máy chủ dify MCP (Model Context Protocol) là cầu nối kết nối các trợ lý AI với quy trình Dify, cho phép chúng tương tác với nguồn dữ liệu ngoài, API và các dịch vụ. Bằng cách cung cấp các công cụ quy trình Dify qua giao diện MCP, máy chủ này cho phép các tác vụ AI kích hoạt và quản lý quy trình Dify một cách lập trình. Điều này giúp nâng cao quy trình phát triển bằng cách cho phép hệ thống AI truy vấn cơ sở dữ liệu, quản lý tệp hoặc tương tác với API sử dụng Dify làm backend. Máy chủ hỗ trợ cấu hình qua biến môi trường hoặc tệp YAML, phù hợp cho cả môi trường đám mây và cục bộ.
Không có thông tin về template prompt trong kho lưu trữ.
Không có tài nguyên cụ thể nào được ghi lại trong kho lưu trữ hoặc README.
Không có danh sách công cụ cụ thể nào trong kho lưu trữ hoặc README. Có đề cập đến “tools of MCP” nhưng không có tên hoặc mô tả cụ thể.
Đảm bảo đã cài đặt các yêu cầu như Node.js và uvx
/uv
.
Chuẩn bị cấu hình qua biến môi trường hoặc tệp YAML.
Thêm Dify MCP Server vào cấu hình của bạn:
{
"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"
}
}
}
}
Lưu và khởi động lại Windsurf.
Kiểm tra máy chủ đã chạy và các quy trình làm việc có thể truy cập được.
Cài đặt uvx
hoặc uv
và thiết lập biến môi trường hoặc tệp cấu hình.
Thêm cấu hình sau vào khách hàng 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"
}
}
}
}
Lưu, khởi động lại và kiểm tra thiết lập.
Đảm bảo đã cài đặt uvx
/uv
và thiết lập biến môi trường hoặc đã chuẩn bị config.yaml.
Chèn cấu hình máy chủ vào cấu hình MCP của 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"
}
}
}
}
Lưu và khởi động lại Cursor.
Xác nhận máy chủ đã hoạt động.
Cài đặt uvx
/uv
và thiết lập biến môi trường hoặc cung cấp config.yaml.
Thêm Dify MCP Server vào cấu hình 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"
}
}
}
}
Lưu và khởi động lại Cline.
Kiểm tra các quy trình Dify có thể truy cập được.
Luôn sử dụng biến môi trường để lưu thông tin nhạy cảm như API key. Ví dụ cấu hình:
{
"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}" // Sử dụng biến môi trường hệ thống
}
}
}
}
Sử dụng MCP trong FlowHunt
Để tích hợp các máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào luồng và kết nối nó với tác vụ AI của bạn:
Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn dưới dạng JSON như sau:
{
"dify-mcp-server": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Sau khi cấu hình, tác vụ AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Lưu ý đổi “dify-mcp-server” thành tên thực tế của máy chủ MCP và thay URL bằng URL máy chủ MCP của bạn.
Mục | Khả dụng | Chi tiết/Ghi chú |
---|---|---|
Tổng quan | ✅ | |
Danh sách Prompt | ⛔ | Không tìm thấy prompt/template |
Danh sách Tài nguyên | ⛔ | Không có tài nguyên cụ thể |
Danh sách Công cụ | ⛔ | Không có công cụ cụ thể |
Bảo mật API Key | ✅ | Hỗ trợ biến môi trường & config.yaml |
Sampling Support (ít quan trọng khi đánh giá) | ⛔ | Không đề cập |
Theo thông tin đã có, máy chủ MCP này cung cấp tích hợp cơ bản nhưng mạnh mẽ quy trình Dify vào các nền tảng tương thích MCP. Tuy nhiên, tài liệu về prompt, tài nguyên và công cụ bị thiếu, làm giảm khả năng sử dụng cho các tương tác LLM nâng cao hoặc tiêu chuẩn hóa.
Điểm MCP: 4/10.
dify-mcp-server dễ thiết lập, hỗ trợ tốt cho cấu hình đám mây/cục bộ, nhưng thiếu tài liệu về prompt, tài nguyên và khả năng công cụ, hạn chế ứng dụng MCP rộng hơn.
Có LICENSE | ⛔ (không phát hiện tệp LICENSE) |
---|---|
Có ít nhất một công cụ | ⛔ |
Số lượng Fork | 31 |
Số lượng Star | 238 |
Dify MCP Server hoạt động như một cổng kết nối giữa trợ lý AI và quy trình Dify, cho phép tự động hóa và điều phối các lệnh gọi API bên ngoài, quản lý tệp và thực thi quy trình làm việc thông qua giao thức MCP.
Máy chủ này dùng để điều phối quy trình làm việc, tích hợp API, truy cập quy trình đám mây và quản lý tập trung nhiều quy trình Dify từ một phiên bản máy chủ MCP.
Luôn sử dụng biến môi trường để lưu trữ thông tin nhạy cảm như API key. Bạn có thể tham chiếu các biến này trong cấu hình máy chủ để bảo vệ thông tin đăng nhập của mình.
Không có template gợi ý hay danh sách công cụ cụ thể nào được cung cấp trong tài liệu hiện tại, điều này có thể hạn chế các trường hợp sử dụng LLM nâng cao.
Thêm thành phần MCP vào luồng của bạn trong FlowHunt, sau đó cấu hình với thông tin Dify MCP Server của bạn. Điều này giúp tác vụ AI truy cập tất cả chức năng quy trình do máy chủ cung cấp.
Tăng tốc cho các tác vụ AI của bạn bằng cách kết nối chúng với quy trình Dify thông qua Dify MCP Server. Tự động hóa các quy trình phức tạp và gọi API dễ dàng.
Máy chủ ModelContextProtocol (MCP) hoạt động như một cầu nối giữa các tác nhân AI và các nguồn dữ liệu, API, dịch vụ bên ngoài, cho phép người dùng FlowHunt xây...
Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) kết nối các trợ lý AI với nguồn dữ liệu ngoài, API và dịch vụ, giúp tích hợp quy trình phức tạp và quản lý bảo mật các ...
Máy chủ Apify MCP kết nối các trợ lý AI với nền tảng Apify, cho phép tự động hóa liền mạch, trích xuất dữ liệu và điều phối quy trình làm việc thông qua các côn...