Dify 集成自定义 MCP 插件实战

摘要：Dify平台新增对MCP协议的原生支持，开发者可通过该协议扩展大语言模型能力，实现调用外部服务或自定义函数。本文详细介绍了如何从零开发MCP插件：使用fastmcp库创建包含问候和加法功能的MCP服务，测试服务连通性，最终在Dify工作流中集成调用。通过图文展示了在Dify平台添加MCP服务、配置工作流节点的完整流程，验证了模型成功调用MCP工具并返回计算结果。该方案为开发者提供了标准化接口

青衫客36

1335人浏览 · 2025-10-27 19:19:12

青衫客36 · 2025-10-27 19:19:12 发布

随着 Dify 平台 引入对 MCP（Model Context Protocol）插件 的原生支持，开发者可以轻松扩展系统能力，使大语言模型能够直接调用外部服务或自定义函数。本文将带大家从零开始实现一个自定义 MCP 插件、测试连接，并最终在 Dify 工作流（Workflow）中调用它。

一、背景介绍：什么是 MCP？

MCP（Model Context Protocol） 是由 Anthropic 提出的开放协议，用于让模型安全、高效地调用外部能力（tools/resources）。通过 MCP，我们可以：

让 LLM 调用自定义 Python 函数或 HTTP API
使用标准化接口注册工具
实现安全的工具访问与调用上下文隔离
与多种 LLM 平台（如 Dify、Claude、LangGraph 等）兼容

在 Dify 的最新版本中，已支持通过 MCP 协议集成外部工具服务，这意味着我们可以直接让工作流节点调用本地或远程 MCP 服务，实现高度可扩展的自动化。

二、开发自定义 MCP 插件

我们使用官方的 fastmcp 库来快速创建一个 MCP Server。以下示例定义了两个简单工具：一个是问候函数 say_hello，另一个是加法计算器 add。

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# create an MCP server
mcp = FastMCP("MyServer", host="0.0.0.0", port=8080, stateless_http=True)


# mcp = FastMCP("MyServer", host="127.0.0.1", port=8080)


# simple tool
@mcp.tool()
def say_hello(name: str) -> str:
    """Say hello to someone

    Args:
        name: The person's name to greet

    """
    return f"Hello, {name}! Nice to meet you!"


@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers together

    Args:
        a: The first number
        b: The second number

    """
    return a + b


if __name__ == "__main__":
    # Run with SSE transport on port 8080
    mcp.run(transport="streamable-http")

启动后，MCP 服务将在 8080 端口监听请求。
此时，我们的自定义工具就可以被任何 MCP 客户端（包括 Dify）调用。

三、测试 MCP 服务是否正常运行

在接入 Dify 前，我们可以使用官方 mcp SDK 编写一个客户端进行测试：

import asyncio

from mcp import ClientSession
from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client


async def main():
    # Connect to the server using Streamable HTTP
    async with streamablehttp_client("http://<your_ip>:<port>/mcp") as (read_stream, write_stream, get_session_id):
        async with ClientSession(read_stream, write_stream) as session:
            # Initialize the connection
            await session.initialize()

            # List available tools
            tools_result = await session.list_tools()
            print("Available tools:")
            for tool in tools_result.tools:
                print(f"- {tool.name}: {tool.description}")

            # Call our calculator tool
            result = await session.call_tool("add", arguments={"a": 1, "b": 2})
            print(f"1 + 2 = {result.content[0].text}")


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

运行结果示例：

Available tools:
- say_hello: Say hello to someone

    Args:
        name: The person's name to greet

    
- add: Add two numbers together

    Args:
        a: The first number
        b: The second number

    
1 + 2 = 3

说明 MCP 服务已成功启动并能正确响应调用。