超实用！Dify快速接入本地MCP服务
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：[*]通用 MCP 服务（非本地 MCP 服务）。
[*]本地 MCP 服务。
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：
[*]查天气时自动调用气象 API，无需手动输入数据。
[*]分析企业数据时直接连接内部数据库，避免信息割裂。
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：
[*]开发者只需写一次 MCP 服务端，所有兼容 MCP 的模型都能调用。
[*]用户无需关心技术细节，大模型可直接操作本地文件、设计软件等。
3.提升安全性与互操作性
[*]安全性：MCP 内置权限控制和加密机制，比直接开放数据库更安全。
[*]生态统一：类似 USB 接口，MCP 让不同厂商的工具能“即插即用”，避免生态分裂。
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：
[*]自动抓取网页新闻补充实时知识。
[*]打开 Idea 编写一个“Hello World”的代码。
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：大模型应用（如 DeepSeek、ChatGPT）发起 MCP 协议请求。
[*]服务器端：服务器端响应客户端的请求，并查询自己的业务实现请求处理和结果返回。
运行流程：
[*]用户提问 LLM。
[*]LLM 查询 MCP 服务列表。
[*]找到需要调用 MCP 服务，调用 MCP 服务器端。
[*]MCP 服务器接收到指令。
[*]调用对应工具（如数据库）执行。
[*]返回结果给 LLM。
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：
[*]添加 MCP Server 依赖。
[*]设置 MCP 配置信息。
[*]编写 MCP Server 服务代码。
[*]将 MCP Server 进行暴露设置。
关键实现代码如下。
4.1 添加 MCP Server 依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
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>MCP Server 依赖有三种类型：
[*]标准输入/输出 （STDIO）：spring-ai-starter-mcp-server
[*]Spring MVC****（服务器发送的事件）：spring-ai-starter-mcp-server-webmvc
[*]Spring WebFlux（响应式 SSE）：spring-ai-starter-mcp-server-webflux
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TRUEstdio启用/禁用 stdio 传输FALSEname用于标识的服务器名称mcp-serverversion服务器版本1.0.0type服务器类型 （SYNC/ASYNC）SYNCresource-change-notification启用资源更改通知TRUEprompt-change-notification启用提示更改通知TRUEtool-change-notification启用工具更改通知TRUEtool-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-endpointWeb 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：默认服务器类型，它专为应用程序中的简单请求-响应模式而设计。要启用此服务器类型，请在您的配置中设置。 激活后，它会自动处理同步工具规格的配置，spring.ai.mcp.server.type=SYNC。
[*]异步服务器：异步服务器实现使用非阻塞作并针对非阻塞作进行了优化。要启用此服务器类型，请使用配置您的应用程序。此服务器类型会自动设置具有内置 Project Reactor 支持的异步工具规范，spring.ai.mcp.server.type=ASYNC。
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！");
}
}4.4 将服务暴露出去
@Bean
public ToolCallbackProvider weatherTools(WeatherService weatherService) {
return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(weatherService).build();
}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：
[*]安装 MCP 插件。
[*]配置 MCP 服务 HTTP 地址。
[*]配置 Agent 相关信息。
[*]运行测试。
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"
}
}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"
}
}
}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：
https://img2024.cnblogs.com/blog/172074/202506/172074-20250603111424221-1579104037.png
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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作者： 王磊的博客
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