如何在 Workflow 中灵活编排 MCP 工具？

我们今天用的案例非常简单。要实现的功能是，用户可以自由跟 AI 对话，AI 调取高德 MCP 服务，提供最佳的出行方案。

为了简化演示，就只有三个节点：开始、策略和结束；

核心在于中间的 Agent 节点，配置 FunctionCalling 策略。这里的策略使得Agent 会根据用户输入的智能分析需求，动态选择并调用合适的 MCP 工具。非常适合处理复杂任务，让 AI 自主决策最佳执行路径。

一、工作流编排

1-Agent 策略配置

开始节点之后，选择 Agent 节点。

然后，为 Agent 节点配置 AGENT 策略。

2-安装 Dify Agent 策略插件

这里需要留意，策略插件需要到插件市场上下载和安装最新的Dify Agent 策略版本。

Agent 策略安装地址如下，我当前的版本是：0.0.23。

3-配置MCP 工具

然后，将 MCP 配置成工具列表。

这里省略了配置 MCP 工具的步骤，详细过程可以看我上一篇在 Dify 中调用高德 MCP 服务的这篇文章了解。

完成配置后，可以看到这里的工具箱是满的。

接下来，把几个核心的重要配置项做一下说明。

Dify 官方内置的 Function Calling 策略的配置项包括：

1. 1. 模型： 选择驱动 Agent 的大语言模型。本次案例选择的是 Qwen235B。

2. 2. 工具： 工具的使用方式由 Agent 策略定义，点击 ”+” 添加并配置 Agent 可调用的工具。前面演示的是配置 MCP 为工具。

3. 3. 指令： 定义 Agent 的任务目标和上下文。支持使用 Jinja 语法引用上游节点变量。

4. 4. 查询： 接收用户输入。

5. 5. 最大迭代次数： 设定 Agent 的最大执行步数。可以默认。

6. 6. 输出变量： 提示节点输出的数据结构。如果对输出格式没有要求，也可以默认。

我的配置参考如下：

4-添加结束节点

最后，添加一个结束节点，引用：Agent 输出的 text。

OK，测试一下。

5-效果测试

输入：

佛山千灯湖地铁站到磨碟沙地铁站的路线

我看一下执行情况：

二、Dify 的 Agent 模式策略拆解

我们详细拆解一下策略节点发生了什么事情。从历史执行记录中，我们可以调取Agent 策略。

为了方便大家理解，我整理了一下整个 Agent 策略过程，发生了什么。大概是这样的 4 个步骤。

1-流程起点：【任务理解】

Agent借助自然语言理解，把“佛山千灯湖地铁站 → 磨碟沙地铁站怎么走？”这句模糊提问，精准转化为内部可执行目标：“规划从佛山千灯湖地铁站到广州磨碟沙地铁站的公共交通路线。”

2-核心中枢：【思考规划】

• 先获取两站坐标与城市归属 • 再用跨城公共交通规划工具计算路线 • 最终生成清晰换乘方案

3-能力执行：【工具调用】

• 第 1 次调用 maps_geo：解析“佛山千灯湖地铁站” → 坐标 + 佛山 • 第 2 次调用 maps_geo：解析“磨碟沙地铁站” → 坐标 + 广州

• 第 3 次调用 maps_direction_transit_integrated：输入两组坐标与城市，返回地铁/公交换乘方案

4-闭环终点：【结果反馈】

Agent整合三次调用结果，输出： “佛山千灯湖站 → 广州磨碟沙站：先乘广佛线至西塱站，换乘广州 8 号线至磨碟沙站，全程约 55 分钟。”

这样的策略，足够 AI 能够根据任务情况，自行规划和判断任务的执行情况。

好了，在 Dify 中手搓一个极简的 AIAgent 应用已经完成了。

我们可以看到在 Agent 策略和 MCP 工具的支持下，我们就能进行各种各样 AIAgent 应用的开发了！

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