摘要：Dify v1.6.0 正式内置双向 MCP 协议支持。开发者可直接调用外部 MCP 服务器，也能将自有 Dify 智能体或工作流发布为标准 MCP 服务。此举大幅简化了 AI 应用与外部数据、API 及代码库的集成流程，助力构建更开放、高效的互联 AI 生态。

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Dify v1.6.0：原生支持双向 MCP 协议

AI 应用正快速超越简单的对话交互。要让智能体高效执行任务，必须能够访问外部数据、API、日历和代码库。过去，开发者通常需要编写大量定制化的胶水代码。这不仅开发成本高，后期也难以扩展。

Model Context Protocol (MCP) 标准规范了 AI 智能体发现和使用外部服务器的方式。此前，调用 MCP 工具必须依赖外部插件。

在 Dify 最新版本中，MCP 已实现双向原生支持：
- 直接从 Dify 调用任意 MCP 服务器。
- 将你的 Dify 智能体或工作流发布为 MCP 服务器，供其他客户端使用。

这一改进带来了更快、更可靠的集成体验，也让后续的功能扩展变得轻而易举。

在 Dify 中使用 MCP 的三种方式

方式一：将 MCP 服务器配置为工具

进入「工具」页面，选择 MCP 并添加服务器。你可以接入 Linear 或 Notion（原生 MCP 应用），也可以接入 Zapier 或 Composio（集成平台）。只需配置一个 Zapier 服务器，即可解锁 8000 多个已授权应用。

注意：当前仅支持基于 HTTP 的 MCP 服务器。协议版本要求为 2025-03-26。

Linear 配置步骤：
1. 路径：工具 > MCP > 添加 MCP 服务器
2. 输入 Linear MCP 的 URL、显示名称和服务器标识符。

完成授权。此时你将获得 22 个 Linear 工具，支持创建、更新和查询项目、问题、评论、文档、团队及用户。

方式二：让智能体智能调用 MCP 工具

在提示词中明确智能体的角色，并挂载 Linear 服务器：

“你是一个连接了 Linear 的智能体，拥有 22 个 API 工具。请根据需要管理问题、项目和文档，并查询团队、用户及周期信息。”

当用户提出“为研发团队创建一个问题”时，智能体会自动识别并调用 get_team、get_user 和 create_issue 工具，随后自动创建并分配任务。

方式三：在工作流中编排 MCP 工具

动态路径：智能体节点
将“Linear Assistant”智能体节点插入工作流。智能体将在运行时动态选择最合适的 Linear 工具。这种方式非常适合处理复杂多变的任务。例如，将用户反馈分流至三个专用智能体：
- 正面反馈智能体：将亮点转发至市场部。
- 技术问题智能体：为客服部创建缺陷任务。
- 产品建议智能体：为产品部生成结构化需求文档。

当反馈进入专属智能体后，智能体会立即对内容进行分类、设定优先级，并利用 Linear 的 MCP API 在正确的团队项目中创建对应的问题。过去缓慢的人工分拣工作现在仅需数秒即可完成。各部门几乎可以实时响应用户需求。

精确路径：独立 MCP 节点
将单个 MCP 工具作为独立的工作流节点添加。你可以完全掌控调用顺序，无需 LLM 参与决策。此方式适用于以下场景：
- 标准化业务流程
- 严格顺序的任务链
- 对延迟或成本有严格限制的场景

你还可以通过添加知识库、通知插件或额外的 MCP 服务器来丰富工作流，轻松实现跨平台协作。

将你的 AI 发布为 MCP 服务器

任何 Dify 智能体或工作流都可以发布为标准 MCP 端点：
- 服务描述：简明扼要地说明工作流的功能。这样外部 LLM 就能清楚何时调用它。
- 参数描述：详细记录「开始」节点上的所有输入参数。确保客户端传递正确的值。

填写完这两个字段后，Dify 会自动生成一个服务器 URL。通过该地址，你的工作流就变成了一个符合 MCP 标准的可复用服务器。Claude、Cursor 或其他任何 MCP 客户端都可以直接调用它。

拥抱互联未来

原生 MCP 集成不仅仅是一个新功能。它代表了对开放标准的坚定承诺。你今天构建的应用，已经为明天互联互通的 AI 生态做好了准备。探索 Dify v1.6.0 的新能力，立即开始构建。

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