Dify 可以通過插件實(shí)現(xiàn) MCP 服務(wù)調(diào)用，而被調(diào)用的 MCP 服務(wù)基本可以分為以下兩類：

1. 通用 MCP 服務(wù)（非本地 MCP 服務(wù)）。
2. 本地 MCP 服務(wù)。

本地 MCP 服務(wù)指的是本地通過 Java 或其他語言實(shí)現(xiàn)的 MCP 服務(wù)器端。

當(dāng)你會用 Dify 調(diào)用本地 MCP 服務(wù)，也就意味著你會使用 Dify 調(diào)用通用 MCP 服務(wù)了，因為實(shí)現(xiàn)步驟和原理基本都是一樣。

一、什么是MCP？

MCP 是 Model Context Protocol，模型上下文協(xié)議，它是由 Anthropic（Claude 大模型母公司）提出的開放協(xié)議，用于大模型連接外部“數(shù)據(jù)源”的一種協(xié)議。

它可以通俗的理解為 Java 界的 Spring Cloud Openfeign，只不過 Openfeign 是用于微服務(wù)通訊的，而 MCP 用于大模型通訊的，但它們都是為了通訊獲取某項數(shù)據(jù)的一種機(jī)制，如下圖所示：

圖片

二、為什么需要MCP？

MCP 存在的意義是它解決了大模型時代最關(guān)鍵的三個問題：數(shù)據(jù)孤島、開發(fā)低效和生態(tài)碎片化等問題。

1.打破數(shù)據(jù)孤島，讓AI“連接萬物”

大模型本身無法直接訪問實(shí)時數(shù)據(jù)或本地資源（如數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)），傳統(tǒng)方式需要手動復(fù)制粘貼或定制接口。MCP 通過標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議，讓大模型像“插USB”一樣直接調(diào)用外部工具和數(shù)據(jù)源，例如：

• 查天氣時自動調(diào)用氣象 API，無需手動輸入數(shù)據(jù)。
• 分析企業(yè)數(shù)據(jù)時直接連接內(nèi)部數(shù)據(jù)庫，避免信息割裂。

2.降低開發(fā)成本，一次適配所有場景

在之前每個大模型（如 DeepSeek、ChatGPT）需要為每個工具單獨(dú)開發(fā)接口（Function Calling），導(dǎo)致重復(fù)勞動，MCP 通過統(tǒng)一協(xié)議：

• 開發(fā)者只需寫一次 MCP 服務(wù)端，所有兼容 MCP 的模型都能調(diào)用。
• 用戶無需關(guān)心技術(shù)細(xì)節(jié)，大模型可直接操作本地文件、設(shè)計軟件等。

3.提升安全性與互操作性

• 安全性：MCP 內(nèi)置權(quán)限控制和加密機(jī)制，比直接開放數(shù)據(jù)庫更安全。
• 生態(tài)統(tǒng)一：類似 USB 接口，MCP 讓不同廠商的工具能“即插即用”，避免生態(tài)分裂。

4.推動AIAgent的進(jìn)化

MCP 讓大模型從“被動應(yīng)答”變?yōu)椤爸鲃诱{(diào)用工具”，例如：

• 自動抓取網(wǎng)頁新聞補(bǔ)充實(shí)時知識。
• 打開 Idea 編寫一個“Hello World”的代碼。

MCP 的誕生，相當(dāng)于為AI世界建立了“通用語言”，讓模型、數(shù)據(jù)和工具能高效協(xié)作，最終釋放大模型的全部潛力。

三、MCP組成和執(zhí)行流程

MCP 架構(gòu)分為以下 3 部分：

• 客戶端：大模型應(yīng)用（如 DeepSeek、ChatGPT）發(fā)起 MCP 協(xié)議請求。
• 服務(wù)器端：服務(wù)器端響應(yīng)客戶端的請求，并查詢自己的業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)請求處理和結(jié)果返回。

運(yùn)行流程：

1. 用戶提問 LLM。
2. LLM 查詢 MCP 服務(wù)列表。
3. 找到需要調(diào)用 MCP 服務(wù)，調(diào)用 MCP 服務(wù)器端。
4. MCP 服務(wù)器接收到指令。
5. 調(diào)用對應(yīng)工具（如數(shù)據(jù)庫）執(zhí)行。
6. 返回結(jié)果給 LLM。

四、編寫本地MCP服務(wù)

接下來，我們使用 Spring AI 來實(shí)現(xiàn)本地 MCP 服務(wù)器端，它的主要實(shí)現(xiàn)步驟如下：

• 添加 MCP Server 依賴。
• 設(shè)置 MCP 配置信息。
• 編寫 MCP Server 服務(wù)代碼。
• 將 MCP Server 進(jìn)行暴露設(shè)置。

關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)代碼如下。

4.1 添加 MCP Server 依賴

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webflux</artifactId>
</dependency>
</dependencies>

<repositories>
<repository>
    <name>Central Portal Snapshots</name>
    <id>central-portal-snapshots</id>
    <url>https://central.sonatype.com/repository/maven-snapshots/</url>
    <releases>
      <enabled>false</enabled>
    </releases>
    <snapshots>
      <enabled>true</enabled>
    </snapshots>
</repository>
<repository>
    <id>spring-milestones</id>
    <name>Spring Milestones</name>
    <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
    <snapshots>
      <enabled>false</enabled>
    </snapshots>
</repository>
<repository>
    <id>spring-snapshots</id>
    <name>Spring Snapshots</name>
    <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
    <releases>
      <enabled>false</enabled>
    </releases>
</repository>
</repositories>

MCP Server 依賴有三種類型：

• 標(biāo)準(zhǔn)輸入/輸出 （STDIO）：spring-ai-starter-mcp-server
• Spring MVC****（服務(wù)器發(fā)送的事件）：spring-ai-starter-mcp-server-webmvc
• Spring WebFlux（響應(yīng)式 SSE）：spring-ai-starter-mcp-server-webflux

4.2 設(shè)置 MCP 配置信息

MCP Server 包含以下配置信息：

其中 MCP Server 又分為以下兩種類型。

服務(wù)器類型

• 同步服務(wù)器：默認(rèn)服務(wù)器類型，它專為應(yīng)用程序中的簡單請求-響應(yīng)模式而設(shè)計。要啟用此服務(wù)器類型，請在您的配置中設(shè)置。 激活后，它會自動處理同步工具規(guī)格的配置，spring.ai.mcp.server.type=SYNC。
• 異步服務(wù)器：異步服務(wù)器實(shí)現(xiàn)使用非阻塞作并針對非阻塞作進(jìn)行了優(yōu)化。要啟用此服務(wù)器類型，請使用配置您的應(yīng)用程序。此服務(wù)器類型會自動設(shè)置具有內(nèi)置 Project Reactor 支持的異步工具規(guī)范，spring.ai.mcp.server.type=ASYNC。

4.3 編寫MCPServer服務(wù)代碼

編寫天氣預(yù)報查詢偽代碼：

import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.Map;

@Service
publicclass WeatherService {

    @Tool(description = "根據(jù)城市名稱獲取天氣預(yù)報")
    public String getWeatherByCity(String city) {
        Map<String, String> mockData = Map.of(
            "西安", "晴天",
            "北京", "小雨",
            "上海", "大雨"
        );
        return mockData.getOrDefault(city, "抱歉：未查詢到對應(yīng)城市！");
    }

}

4.4 將服務(wù)暴露出去

@Bean
public ToolCallbackProvider weatherTools(WeatherService weatherService) {
return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(weatherService).build();
}

這樣 MCP Server 就編寫完成了。

5.Dify調(diào)用本地MCP

Dify 調(diào)用 MCP 主要步驟如下：

• 安裝 MCP 插件。
• 配置 MCP 服務(wù) HTTP 地址。
• 配置 Agent 相關(guān)信息。
• 運(yùn)行測試。

具體配置如下。

5.1 安裝 MCP 插件

安裝 Agent 策略（支持 MCP 工具）如下圖所示：

圖片

“

MCP SSE 選裝，非必須，可以為后續(xù) Agent 提供 MCP 工具列表，方便 LLM 正確理解和調(diào)用工具。

5.2 配置 MCP 服務(wù)地址

Dify 只支持 HTTP 協(xié)議的 MCP 服務(wù)調(diào)用，它的配置格式如下：

{
  "server_name1": {
    "transport": "sse",
    "url": "http://127.0.0.1:8000/sse",
    "headers": {},
    "timeout": 50,
    "sse_read_timeout": 50
  },
"server_name2": {
    "transport": "sse",
    "url": "http://127.0.0.1:8001/sse"
  },
"server_name3": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "http://127.0.0.1:8002/mcp",
    "headers": {},
    "timeout": 50
  },
"server_name4": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "http://127.0.0.1:8003/mcp"
  }
}

支持配置多個 MCP 服務(wù)，或者是以下 JSON 格式也支持：

{
  "mcpServers": {
      "server_name1": {
        "transport": "sse",
        "url": "http://127.0.0.1:8000/sse",
        "headers": {},
        "timeout": 50,
        "sse_read_timeout": 50
      },
      "server_name2": {
        "transport": "sse",
        "url": "http://127.0.0.1:8001/sse"
      },
      "server_name3": {
        "transport": "streamable_http",
        "url": "http://127.0.0.1:8002/mcp",
        "headers": {},
        "timeout": 50
      },
      "server_name4": {
        "transport": "streamable_http",
        "url": "http://127.0.0.1:8003/mcp"
      }
    }
}

5.3 配置 Agent

Agent 需要配置的項目比較多，首先是 Agent 策略：

圖片

圖片

然后是 LLM，選擇合適的大模型即可，之后配置 MCP 工具和 HTTP 地址，如下圖所示：

圖片

之后配置指令和查詢問題：

圖片

5.4 測試 MCP 調(diào)用

我們創(chuàng)建的是一個 ChatFlow，執(zhí)行效果如下：

圖片

執(zhí)行符合預(yù)期。

小結(jié)

Dify 調(diào)用 MCP 服務(wù)主要依靠的是 HTTP 地址和 MCP 協(xié)議，對于用戶來說他面向的是大模型，對于程序來說是大模型調(diào)用了 MCP 服務(wù)，所以大模型端也就是 MCP 的客戶端。我們會調(diào)用本地 MCP 服務(wù)了，那么問題來了，如何調(diào)用通用的 MCP 服務(wù)呢？