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Dify+DeepSeek MCP工作流从入门到精通指南

2026-06-02
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作者 菜鸟AI编辑部
摘要

摘要

将Dify工作流发布为工具,安装MCP服务器插件并配置API端点,确保入参一致,获取MCP链接后

在AI工具链快速迭代的今天,工作流复用是一个绕不开的话题。之前我们聊过怎么在Dify里用DeepSeek搭出各种工作流,比如爬取网页、推送资讯到微信。但问题来了——如果这些工作流只能在Dify内部跑,换个场景就得重新搭一遍,效率就大打折扣了。

今天要聊的,正是把这个瓶颈给打通的方法:把Dify工作流封装成一个MCP工具,让它可以被任何支持MCP协议的应用直接调用。这样一来,你精心搭建的工作流就不再是“一次性的积木”,而是可以随时插拔的标准化模块。

具体分成三步:

  • 将Dify工作流发布为工具
  • 安装配置MCP服务器插件,完成工具映射
  • 获取MCP链接,在第三方应用中调用

1. Dify工作流发布为工具

先选一个你想对外暴露的工作流。这里以之前做的“网页爬取工作流”为例(具体搭建过程可参考往期内容),进入该工作流的编辑页面,确认已经发布过。点击“发布”按钮,在出现的下拉选项中会多出一个“发布为工具”。

在弹出的窗口中,填写“名称”和“工具调用名称”。这里的入参会自动继承工作流的输入参数——比如工作流要求输入URL(必填)和关键词(选填),那么这些字段就会自动出现在工具的入参中。

保存后,这个工作流就完成“工具化”注册了。

2. 安装配置MCP服务器插件

工作流虽然发布成了工具,但还缺一个“桥梁”让它能被外部系统识别。这个桥梁就是Dify官方的MCP Server插件

在Dify的插件市场搜索“MCP”,找到mcp-server插件并安装。

安装完成后,进入插件配置页面,点击API端点右侧的“+”号,打开“设置API端点”页面。填写端点名称,然后在App下拉中选择刚才发布好的工作流。

App Type选择工作流,然后在input schema区域填写工具的元信息。这里有一个极易踩坑的点:inputSchema里的参数名称、类型、必填设置,必须与工作流实际入参完全一致。例如工作流需要输入url(必填,字符串)和keywords(选填,字符串),那么properties里就要有这两个字段,required里要包含url。

一个示例schema如下:

{
  "name": "infospider",
  "description": "from a url extract website link and content",
  "inputSchema": {
    "title": "infospiderurl",
    "type": "object",
    "properties": {
      "url": { "title": "url", "type": "string" },
      "keywords": { "title": "keywords", "type": "string" }
    },
    "required": ["url"]
  }
}

提交后,如果状态显示“服务正常”,底下会生成一个GET链接,这个就是MCP工具地址。

3. 获取链接并进行调用

拿到MCP工具地址后,就可以在外部的MCP客户端中使用了。以Cherry Studio为例:进入设置 → MCP服务器 → 添加服务器,将刚才复制的链接粘贴进去(注意检查链接末尾是否多了多余的字符,比如多了一个“}”)。

保存后提示服务器连接成功,在“工具”标签下就能看到刚才配置好的工具。注意:如果上一步没有将工作流发布为工具,这里会显示空白。

在聊天中选中该MCP工具,输入URL和关键词进行对话调用,工作流就会执行,结果会推送到绑定的个人微信上。

至此,一个完整的Dify工作流就变成了一个可复用的MCP工具。后续还可以继续深挖MCP的更多应用场景,比如多工具编排、复杂任务链等。如果有疑问,欢迎在讨论区交流。

来源:互联网

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