本文原文地址 mp.weixin.qq.com Dify.AI@Dify 2025年04月03日 14:29
2025 年可谓"Agent 元年"。随着 AI Agent 的快速发展，如何让 LLM 以统一、标准的方式与外部应用交互已成为关键议题。在这之前，Anthropic 于 2024 年底推出了模型上下文协议（MCP）。作为一项新兴的开放协议，MCP 为 LLM 与外部应用之间构建了双向通信通道，就像是 AI 的"USB-C"接口，帮助模型发现、理解并安全调用各种外部工具或 API。这意味着：
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开发者不再需要为对接每一个外部服务而编写复杂的定制接口。
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用户可以体验到 AI 轻松调用海量第三方应用的能力，无论是处理日常办公任务、分析数据，还是执行营销自动化，AI 正从"智能对话"迈向"高效行动"。
图片源自：What is Model Context Protocol (MCP)? How it simplifies AI integrations compared to APIs (norahsakal.com/blog/mcp-vs...)
Dify 社区贡献的 MCP 插件
在 Dify 社区里，MCP 同样备受关注。社区开发者在插件市场贡献了多个 MCP 插件，让 Dify 用户可以更简单地把外部 MCP 服务，接入到自己的 Agent 应用或工作流中。
- MCP SSE
一种可与一个或多个 MCP Server 通信的工具类型插件，用于在 Agent 类型应用中实现外部工具的"发现"与"调用"能力，采用 HTTP + Server-Sent Events (SSE) 传输机制。
- MCP Agent Strategy
通过 Agent 策略将 MCP 协议直接整合进 Workflow 的 Agent 节点，使 Agent 能根据 MCP 协议逻辑自由调用外部工具，实现"AI 自主决策 + 动态调用工具"的能力。
在 Dify 中调用 Zapier MCP 服务
Zapier 的 MCP Server 将其已有的 7000+ 应用和 30,000+ 操作（Action）统一封装到了一个 MCP Server URL 中。用户可以在 Zapier 后台，自主选择和配置需要的工具及操作，比如发邮件、在 CRM 中创建记录、在 Slack 中发送通知等。只需将 MCP Server URL 填入 Dify MCP 插件的配置，就能让 LLM 在对话或流程中，自动调用这些工具完成各类任务。
快速开始
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访问 Zapier MCP 设置页面：
https://actions.zapier.com/settings/mcp/ -
复制 MCP Server URL，稍后在 Dify 插件配置中使用。
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点击链接下方的 "Edit MCP Actions" ，进入工具和操作的添加页面。
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点击 "Add a new action"。以 Gmail 为例进行搜索和选择。
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Gmail 可能提供多种操作，例如"Send Email"和"Reply to Email"，它们是独立的操作。根据你的需求选择并配置。
- 以"发送邮件"为例：
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在 Gmail 账户下方点击 "Connect"，然后登录并授权你的 Gmail 邮箱。
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对于邮件的收件人 (To)、主题 (Subject) 和正文 (Body) 等字段，可以选择 "Have AI guess a value for this field" ，具体内容将由 Agent 根据实际对话和场景动态决定。
- 设置完成后，你还可以继续添加不同的 Action，丰富 Agent 可用的工具集。
在 Dify Agent 中使用 MCP SSE 插件
在 Dify Marketplace 中安装 MCP SSE 插后，进入插件配置页面。将以下 JSON 结构作为模板，其中 url 替换为 Zapier MCP Server 地址，然后将修改后的完整 JSON ，复制粘贴到插件配置框内：
go
`{` `"server_name": {` `"url": "https://actions.zapier.com/mcp/*******/sse",` `"headers": {},` `"timeout": 5,` `"sse_read_timeout": 300` `}``}`
如果你使用其他 MCP 服务（如 Composio），则需要连接多个 Servers：
go
`{` `"server_name1": {` `"url": "http://127.0.0.1:8000/sse",` `"headers": {},` `"timeout": 5,` `"sse_read_timeout": 300` `},` `"server_name2": {` `"url": "http://127.0.0.1:8001/sse"` `}``}`配置完成后，创建一个新的 Agent 应用，在"工具"部分添加并启用 MCP SSE 插件。Agent 会根据识别到的用户意图，自动调用相应工具。例如，当使用集成了 Gmail 的 Zapier MCP Server 时，只需通过与 Agent 对话，即可自动生成邮件草稿，并发送给指定收件人。
当然，你也可以将联系人 Excel 文件上传到 Dify 的知识库中。这样，在发送邮件时，只需告知 Agent 收件人姓名和邮件内容，Agent 就会自动从知识库中，匹配对应的邮箱地址，并生成邮件草稿。同时，你还可以设置具体的提示词，确保邮件在发送前由用户确认，从而实现更智能、可控的邮件发送流程。如下图所示：
以 GPT-4o 为例，示例提示词如下：
javascript
`# 角色``你是一个邮件发送助手。``# 能力```1. 能够使用名为 `gmail_send_email` 的工具来发送邮件。```2. 能够自动在知识库中查找联系人的邮箱地址。``# 工作流程``1. 用户{{user_name}} 是发件人，根据用户的请求，确定邮件的收件人、主题和正文。如果需要，在知识库中查找收件人邮箱。``2. 在调用工具发送邮件之前，必须向用户 {{user_name}} 展示完整的邮件内容（收件人、主题、正文），并请求确认。``3. 得到用户确认后，准备调用工具发送邮件。``# 工具调用要求 (核心指令)```1. 必须调用且仅调用名为 `gmail_send_email` 的工具来发送邮件。````2. 调用 `gmail_send_email` 工具时，你需要构造一个 JSON 对象，该对象必须包含以下三个键 (key)，且仅包含这三个键：`` ``* `to`: 值为收件人的邮箱地址 (字符串)。`` ``* `subject`: 值为邮件的主题 (字符串)。`` ``* `body`: 值为邮件的正文内容 (字符串)。````3. 然后，将这个完整的 JSON 对象序列化为一个符合 JSON 标准的字符串，并将这个字符串作为 `arguments` 参数传递给 `gmail_send_email` 工具。```示例工具调用格式 (使用 gmail_send_email)：`` ```json``{` `"mcp_sse_call_tool": {` `"tool_name": "gmail_send_email",` `"arguments": "{\"to\":\"邮箱地址\",\"subject\":\"邮件主题\",\"body\":\"这里是邮件的正文内容。\"}"` `}``}`在 Workflow 中配置 MCP Agent Strategy
除了将 MCP SSE 插件作为工具添加到 Agent 外，你还可以在 Workflow 中使用 MCP Agent Strategy 插件。安装完成后，在对应的 Agent 节点内进行配置，具体操作如下：
将以下 JSON 结构作为模板，其中 url 值替换为 MCP Server 地址，然后将修改后的完整 JSON，复制粘贴到 MCP SERVER URL 配置框内：
go
`{` `"server_name": {` `"url": "https://actions.zapier.com/mcp/*******/sse",` `"headers": {},` `"timeout": 5,` `"sse_read_timeout": 300` `}``}`
配置完成后，当 Workflow 运行到该 Agent 节点时，就能够根据 Prompt 指令，利用配置好的 Zapier MCP Server 来执行任务。如下图所示，调用 Gmail 发送邮件：
写在最后
目前，在 Dify 上实现 MCP 功能主要依赖社区开发者贡献的插件，在此向所有贡献者表示衷心感谢！与此同时，我们也在积极探索和研发内置支持，让用户直接在 Dify 平台里一键配置并使用各种外部 MCP 服务，如 Zapier MCP、Composio 等，结合 Dify 插件市场上的插件一起，提供更丰富、多元的解决方案。
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