超实用！Dify快速接入本地MCP服务

渊影若凡虹 · 发表于 2 小时前

作者：CSDN博客
Dify 可以通过插件实现 MCP 服务调用，而被调用的 MCP 服务基本可以分为以下两类：

本地 MCP 服务指的是本地通过 Java 或其他语言实现的 MCP 服务器端。

当你会用 Dify 调用本地 MCP 服务，也就意味着你会使用 Dify 调用通用 MCP 服务了，因为实现步骤和原理基本都是一样。
1.什么是MCP？

MCP 是 Model Context Protocol，模型上下文协议，它是由 Anthropic（Claude 大模型母公司）提出的开放协议，用于大模型连接外部“数据源”的一种协议。
它可以通俗的理解为 Java 界的 Spring Cloud Openfeign，只不过 Openfeign 是用于微服务通讯的，而 MCP 用于大模型通讯的，但它们都是为了通讯获取某项数据的一种机制，如下图所示：

2.为什么需要MCP？

MCP 存在的意义是它解决了大模型时代最关键的三个问题：数据孤岛、开发低效和生态碎片化等问题。
1.打破数据孤岛，让AI“连接万物”

大模型本身无法直接访问实时数据或本地资源（如数据库、文件系统），传统方式需要手动复制粘贴或定制接口。MCP 通过标准化协议，让大模型像“插USB”一样直接调用外部工具和数据源，例如：

2.降低开发成本，一次适配所有场景

在之前每个大模型（如 DeepSeek、ChatGPT）需要为每个工具单独开发接口（Function Calling），导致重复劳动，MCP 通过统一协议：

3.提升安全性与互操作性

安全性

生态统一

4.推动AIAgent的进化

MCP 让大模型从“被动应答”变为“主动调用工具”，例如：

MCP 的诞生，相当于为AI世界建立了“通用语言”，让模型、数据和工具能高效协作，最终释放大模型的全部潜力。
3.MCP组成和执行流程

MCP 架构分为以下 3 部分：

客户端

服务器端

运行流程：

4.编写本地MCP服务

接下来，我们使用 Spring AI 来实现本地 MCP 服务器端，它的主要实现步骤如下：

关键实现代码如下。
4.1 添加 MCP Server 依赖

<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>

复制代码

MCP Server 依赖有三种类型：

标准输入/输出（STDIO）

Spring MVC****（服务器发送的事件）

Spring WebFlux（响应式 SSE）

4.2 设置 MCP 配置信息

MCP Server 包含以下配置信息：

配置项	描述	默认值
enabled	启用/禁用 MCP 服务器	TRUE
stdio	启用/禁用 stdio 传输	FALSE
name	用于标识的服务器名称	mcp-server
version	服务器版本	1.0.0
type	服务器类型（SYNC/ASYNC）	SYNC
resource-change-notification	启用资源更改通知	TRUE
prompt-change-notification	启用提示更改通知	TRUE
tool-change-notification	启用工具更改通知	TRUE
tool-response-mime-type	（可选）每个工具名称的响应 MIME 类型。例如，将 mime 类型与工具名称相关联spring.ai.mcp.server.tool-response-mime-type.generateImage=image/pngimage/pnggenerateImage()	-
sse-message-endpoint	Web 传输的 SSE 终端节点路径	/mcp/message

其中 MCP Server 又分为以下两种类型。
服务器类型

同步服务器

异步服务器：

4.3 编写MCPServer服务代码

编写天气预报查询伪代码：

import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.Map;
@Service
public class WeatherService {
@Tool(description = "根据城市名称获取天气预报")
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：未查询到对应城市！");
}
}

复制代码

4.4 将服务暴露出去

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

复制代码

这样 MCP Server 就编写完成了。
5.Dify调用本地MCP

Dify 调用 MCP 主要步骤如下：

具体配置如下。
5.1 安装 MCP 插件

安装 Agent 策略（支持 MCP 工具）如下图所示：

MCP SSE 选装，非必须，可以为后续 Agent 提供 MCP 工具列表，方便 LLM 正确理解和调用工具。

5.2 配置 MCP 服务地址

Dify 只支持 HTTP 协议的 MCP 服务调用，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"
}
}

复制代码

支持配置多个 MCP 服务，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"
}
}
}

复制代码

5.3 配置 Agent

Agent 需要配置的项目比较多，首先是 Agent 策略：

然后是 LLM，选择合适的大模型即可，之后配置 MCP 工具和 HTTP 地址，如下图所示：

之后配置指令和查询问题：

5.4 测试 MCP 调用

我们创建的是一个 ChatFlow，执行效果如下：

执行符合预期。
小结

Dify 调用 MCP 服务主要依靠的是 HTTP 地址和 MCP 协议，对于用户来说他面向的是大模型，对于程序来说是大模型调用了 MCP 服务，所以大模型端也就是 MCP 的客户端。我们会调用本地 MCP 服务了，那么问题来了，如何调用通用的 MCP 服务呢？
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