在 Dify 中使用 DeepWiki 官方提供的 MCP 服务

前言

哈咯大家好，这里是三金～

之前几篇文章介绍了 DeepWiki 以及 DeepWiki Open，它们的主要能力是使用 AI 为目标项目生成项目文档，助力开发者快速学习、上手项目。

但如果既想学习开源项目，又想尽快熟悉工作内容（对新人而言），就需要：

打开 DeepWiki 官网（没有魔法还打不开）；
自部署一套 DeepWiki Open（为私有/本地项目服务）；

这就很难受了，有什么办法可以解决这个问题呢？

很简单！我们可以使用 MCP 将二者聚集在一个应用上，这样就可以实现既能又能的效果啦～

而在二合一的方向上，有两个维度：

个人使用：推荐使用 Cherry Studio 实现，方便又快捷；
企业使用：推荐使用 Dify 进行集成，做成 Agent 之后，可分享给团队多人使用。

接下来我先以 DeepWiki 官方 MCP 为例，给大家分别展示一下如何在 Cherry Studio 和 Dify 中接入 DeepWiki MCP Server。

前置知识

在正式进入实战之前，我们需要大概了解一下 DeepWiki MCP Server：

DeepWiki MCP Server 的服务地址是 https://mcp.deepwiki.com/；
该 MCP Server 提供了三种工具，分别是：
- read_wiki_structure - 获取 GitHub 仓库的文档主题列表；
- read_wiki_contents - 查看有关 GitHub 仓库的文档；
- ask_question - 询问有关 GitHub 仓库的任何问题，并获得基于上下文的 AI 驱动的响应；
支持两种协议：
- SSE ：https://mcp.deepwiki.com/sse。可用于大多数应用集成，是 MCP 官方规范版本；
- Streamable ：https://mcp.deepwiki.com/mcp。较新的协议，也支持 /see 版本。

DeepWiki MCP 文档：https://docs.devin.ai/work-with-devin/deepwiki-mcp

接入到 Cherry Studio

还不了解 Cherry Studio 的小伙伴可以看这篇：《内置知识库的 AI 客户端---Cherry Studio》

在 Cherry Studio 的设置中，我们打开 MCP 服务器，选择「添加服务器」：

填入对应信息，这里三金选择使用 Streamsable 流式进行调用（sse 试了下失败了）：

保存之后我们回到对话页面，并开启 MCP 服务器：

来测试一下，我们以前端框架 React 为例：

可以看到它调用了 DeepWiki MCP Server 提供的 ask_question 工具，并返回了对应的信息，非常赞！

不过这个场景只适合个人，如果是公司内部使用，还是推荐 Dify 这种平台，只需要大家访问对应的 AI Agent 网址即可。

接入到 Dify

在 Dify 中要接入 MCP，需要用到对应的插件------MCP SSE / StreamableHTTP。

安装好之后，填写 MCP Server 配置：

json 复制代码

{
  "deepWiki": {   
     "url": "https://mcp.deepwiki.com/sse",
     "headers": {},     
     "timeout": 50,     
     "sse_read_timeout": 50  
  } 
}

在 Dify 中我们使用 SSE 协议进行演示～

创建一个新的 Agent 应用：

添加「发现和调用 MCP 工具」，将其里面的两个 tool 都选上；
设置提示词，这一点很重要，我在调试中发现如果不预设提示词，有的 AI 模型都不会主动调用 MCP 工具。

需要注意的是，输出效果会因为提示词和模型的原因有一些差异，甚至出现幻觉，最好选择稍微牛一点的模型，可以有效地减少幻觉：

测试 OK 之后，我们就可以将 Agent 分享给其他小伙伴进行使用了，非常适合企业内的开发场景！

踩坑

在 MCP 工具调用时，arguments 参数一定要让 AI 提前转义一下，否则会报参数不正确的错误！！