使用说明

项目简介

Dify MCP Server 是 Dify 生态系统中的一个后端组件，它实现了 Model Context Protocol (MCP) 协议，旨在为基于大型语言模型（LLM）构建的应用提供标准化的上下文服务。该服务器负责管理和托管各种资源，注册和执行工具，并支持 Prompt 模板的定义和渲染，从而帮助开发者更高效、安全地构建和扩展 LLM 应用。

主要功能点

资源管理: 集中托管和管理应用所需的各种资源，例如数据集、知识库等，并提供统一的数据访问接口。
工具注册与执行: 允许开发者注册自定义工具，扩展 LLM 的能力边界，例如调用外部 API、访问数据库等。LLM 客户端可以请求服务器执行这些工具。
Prompt 模板: 支持定义和渲染灵活的 Prompt 模板，实现可定制的 LLM 交互模式，优化对话效果。
标准化协议: 采用 Model Context Protocol (MCP) 进行客户端与服务器通信，保证了交互的标准化和互操作性。
多种传输协议支持: 理论上支持 Stdio, SSE, WebSocket 等多种传输协议，为不同应用场景提供灵活性。（仓库信息中未明确指出，需查看 'AI-FE/dify-mcp-server' 仓库确认）
会话管理和能力声明: 服务器端负责会话管理，并向客户端声明自身的能力，便于客户端了解和使用服务器提供的功能。

安装步骤

由于本仓库 'dify-dev' 主要是 Dify 生态系统的索引和文档，实际的 MCP Server 实现代码位于其引用的子仓库 'AI-FE/dify-mcp-server' 中。

访问 MCP Server 仓库: 请访问 AI-FE/dify-mcp-server 仓库获取更详细的安装和运行指南。
根据 'AI-FE/dify-mcp-server' 仓库的 README 或文档进行安装: 通常可能包含以下步骤：
- 克隆 'AI-FE/dify-mcp-server' 仓库到本地。
- 安装必要的依赖（例如 Node.js, Python, Docker 等，根据仓库技术栈而定）。
- 构建服务器代码（如果需要）。
- 配置服务器运行参数（例如端口号、资源路径等）。

服务器配置

MCP 服务器启动后，LLM 客户端需要配置连接信息才能与之通信。以下是一个通用的 MCP 客户端配置示例（JSON 格式），您需要根据 'AI-FE/dify-mcp-server' 仓库的实际情况进行调整：

{
  "serverName": "dify-mcp-server",
  "command": "path/to/dify-mcp-server",
  "args": [
    "--port", "8080",
    "--resources-path", "/path/to/resources"
  ],
  "protocol": "stdio"
}

参数注释:

'serverName': MCP 服务器的名称，可以自定义。
'command': 启动 MCP 服务器的可执行文件路径或命令。请替换为 'AI-FE/dify-mcp-server' 仓库提供的实际启动命令。
'args': 启动命令的参数列表。
- '--port': 指定服务器监听的端口号，例如 '8080'。请根据实际情况修改。
- '--resources-path': 指定资源文件存放的路径。请根据您的资源文件位置进行配置。
- 其他参数: 可能包含日志配置、安全配置等，请参考 'AI-FE/dify-mcp-server' 仓库的文档。
'protocol': 指定客户端与服务器通信的协议，例如 'stdio', 'websocket'。请根据 'AI-FE/dify-mcp-server' 仓库支持的协议进行配置。

请务必参考 AI-FE/dify-mcp-server 仓库的官方文档，获取最准确的安装、配置和运行信息。

基本使用方法

启动 MCP Server: 根据 'AI-FE/dify-mcp-server' 仓库的说明启动服务器。
配置 MCP 客户端: 在您的 LLM 客户端应用中，配置上述 JSON 格式的服务器连接信息。
客户端与服务器交互: 客户端应用通过 MCP 协议向 Dify MCP Server 发送请求，例如：
- 请求读取资源
- 请求调用已注册的工具
- 请求获取 Prompt 模板
处理响应: 客户端接收服务器返回的 JSON-RPC 响应，并根据响应内容进行后续处理。

更详细的使用方法和 API 文档，请参考 AI-FE/dify-mcp-server 仓库。

关键词