三步让Dify工作流秒变智能插件！MCP Server插件实操指南

一、引言：当Dify工作流遇见MCP协议

通过MCP协议，我们大大简化了AI Agent编写的门槛，原来很多工作流实现的复杂操作，通过一个dify Agent 提示词 各种MCP工具，就可以把Agent培养成一个超级助手。

那么，我们在Dify里实现的各种工作流，是不是也可以作为一个MCP Server，对外输出工具能力呢？？

这样，我们本地实现的这些工作流及其能力，无需进行二次开发，可以被高效复用到别的MCP Client工具和应用场景里。

今天就让我们一起来看看如何实现。（不过需要注意的是，为避免潜在的数据安全风险，官方也仅建议做私有网络环境中使用MCP Server插件）

---

二、准备：提前需要准备什么？

在开始前，请确保：

· 已部署Dify实例（如需要可参考部署教程一文解锁，Dify Deepseek 构建本地知识库与 Agent 应用）

· 待发布的dify工作流（建议选择已跑通流程）

· 支持MCP协议的客户端（如Cursor，Cherry Studio）

---

三、手把手实战：从工作流到智能插件的蜕变

1️⃣ 插件安装：给你的Dify装上'万能转换头'

1. 进入Dify控制台 -> 插件市场

2. 搜索'mcp-server'

3. 点击安装，等待系统完成

这相当于给Dify配备了一个随身翻译，让本来说方言的工作流都能通过它说普通话（MCP）。

2️⃣ 端点配置：为工具添加一份说明书

进入插件配置界面，点击“ ”新增工具

设置API端点：

• Endpoint Name：Endpoint 名称=文生图助手
• App：选择要发布为 MCP Server 的 Dify 应用，选择之前发布过的“智能绘画大师”。
• App Type：应用类型=Workflow。
• App Input Schema：定义应用的输入参数，帮助外部系统理解与该应用的交互方式，格式为 JSON。

接下来，重点介绍的是 Schema 这段json格式如何构造。

name=你要对外暴露的应用名称；

description：描述这个工具的用户，

inputSchema：定义需要输入的参数，在properties里定义参数。

如下，我这个工作流的目标是简单输入一段话，让AI帮你进行提示词生成并且调用Flux生成一张高质量的图片。

因此，输入为“想要的图片的文字描述”，类型是“文本”。

{'name': 'drawing master”,'description': “generate the image based on the input description of the user”,'inputSchema': {'title': “drawing master description ”,'type': 'object','properties': {'query': {'title': 'User Query','description': 'The user's description of the image to be generated by drawing master.”,'type': 'string'},},'required': ['query']}}

3️⃣ 服务发布：

完成配置后，点击保存系统会自动生成端点URL

安全提示：该URL相当于你家门禁密码，建议妥善保存，敏感数据工作流建议内网部署。

---

四、应用测试：Cursor

打开Cursor，在设置- MCP 里添加配置：

{   'mcpServers': {     'drawing master': {       'url':'https:/localhost/v1/e/mxxxxx/sse'     }   } }

目前，有个服务器连接错误提示，还没解决掉，后续在留言里更新下处理过程。