摘要：本文介绍如何通过社区插件将 Dify 应用快速转换为 MCP Server。通过简单配置，即可将自定义 AI 应用暴露为标准化接口，供 Cursor 等 MCP 客户端直接调用，实现跨平台工具共享与自动化工作流集成。

将你的 Dify 应用转换为 MCP Server

在上一篇文章中，我们介绍了如何使用 MCP 插件让 Dify 充当客户端，接入 Zapier 等外部 MCP 服务器的 7000 多个集成工具。得益于 Dify 的模块化设计和灵活的插件系统，它的作用远不止于客户端。Dify 同样可以轻松充当 MCP Server，让你构建的 AI 应用能够与其他兼容系统共享，拓展更多应用场景。

MCP Server 插件：连接 Dify 与 MCP 客户端

由 Dify 社区贡献的 mcp-server 插件属于扩展型插件。安装后，它可以将任意 Dify 应用转化为符合 MCP 标准的服务端点，供外部 MCP 客户端直接访问。该插件主要实现以下功能：

将 Dify 暴露为 MCP 工具：把你的 Dify 应用封装成单个 MCP 工具。Cursor、Claude Desktop、Cline、Windsurf 甚至其他 Dify 实例均可直接调用。
依托 Dify Endpoint：创建应用端点后，你会获得一个唯一 URL。MCP 客户端可通过该地址建立连接。
运行 MCP 服务：插件会在 Dify 的插件环境中自动启动 HTTP 服务。它通过 HTTP 和 SSE 协议处理客户端请求，涵盖协议握手、能力发现到工具执行的全流程。

如何将 Dify 应用配置为 MCP Server

1. 安装插件

前往 Dify 市场，下载并安装 mcp-server 插件。

安装插件

2. 选择目标 Dify 应用

以“Deep Research”应用为例。该应用接收用户提问后，会调用 Tavily 插件进行多轮搜索（搜索次数由深度参数控制），最后利用 LLM 将结果汇总成研究报告。

选择应用

3. 配置 MCP Server 端点

在 mcp-server 插件的设置页面，填写以下信息：
- Endpoint Name：为端点命名。
- App：选择要发布为 MCP 服务器的 Dify 应用。
- App Type：选择应用类型（Chat 或 Workflow）。
- App Input Schema：使用 JSON 格式定义应用的输入参数，帮助外部系统了解如何与之交互。

配置端点

以下是 deep_research 应用的 JSON 配置示例：

{
  "name": "deep_research",
  "description": "根据用户查询进行深度研究。",
  "inputSchema": {
    "title": "deep_researchArguments",
    "type": "object",
    "properties": {
      "query": {
        "title": "用户查询",
        "description": "用户的主要研究问题或主题。",
        "type": "string"
      },
      "depth": {
        "title": "搜索深度",
        "description": "可选：指定研究的预期深度。",
        "type": "number"
      }
    },
    "required": ["query"]
  }
}

字段说明：
- properties：列出应用接受的所有参数及其数据类型。
- description：向 MCP 客户端说明应用的核心功能，便于其发现和使用。
- required：指定必填参数。对于基于对话的应用（Agent/Chatflow），通常 query 为必填项。

4. 获取端点 URL

保存配置后，插件会生成一个唯一的 Endpoint URL（即你的 MCP 服务器地址）。该地址支持 HTTP 和 SSE 协议，方便 MCP 客户端快速连接与交互。

获取URL

5. 将 Dify MCP Server 添加至 Cursor

现在，你可以将 Dify MCP 服务器接入任意兼容的 MCP 客户端。以 Cursor IDE 为例，在 MCP 服务器配置中填入以下内容（请将 URL 替换为你的实际地址）：

{
  "mcpServers": {
    "dify_deep_research": {
      "url": "https://*******.ai-plugin.io/sse"
    }
  }
}

Cursor配置

配置完成后即可直接使用。下图展示了 Cursor 如何在 Agent 模式下调用 Deep Research 工具。它能在 Dify 插件类型上执行多步研究，提取更深层的洞察，从而显著提升编码效率与代码质量。

Cursor使用示例

总结

借助社区开发的 MCP Server 插件，你可以轻松将 Dify 应用转化为符合 MCP 标准的服务，供外部系统直接调用，大幅提升复用率与集成效率。此外，我们也在推进 Dify 的原生 MCP 支持。未来的更新将支持一键连接外部 MCP 服务器，并一键发布 Dify 应用为 MCP 服务器，让 AI 无缝融入各类场景。敬请期待！

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