Dify调用MCP服务实例(含外部MCP服务及自身) - AI创想

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "$env:UV_INSTALL_DIR = 'D:\Program\Work\uv';irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

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setx UV_HOME "D:\Program\Work\uv" # 替换为安装时选择的目录
setx UV_CACHE_DIR "%UV_HOME%\cache"
setx UV_CONFIG_FILE "%UV_HOME%\uv.toml"
setx UV_INSTALL_DIR "%UV_HOME%\bin"
setx UV_PYTHON_BIN_DIR "%UV_HOME%\bin"
setx UV_PYTHON_CACHE_DIR "%UV_HOME%\cache"
setx UV_PYTHON_INSTALL_DIR "%UV_HOME%\python"
setx UV_TOOL_BIN_DIR "%UV_HOME%\bin"
setx UV_TOOL_DIR "%UV_HOME%\tools"

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打开目录D:\Program\Work\uv
新建uv.toml，设置如下内容：
[[index]]
name = "tsinghua" # 清华源
url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
default = true
[[index]]
name = "aliyun" # 阿里云源
url = "https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple"

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uv init pythonprac# 项目初始化
uv python install 3.13 # 安装指定版本
uv python pin 3.13 # 固定python版本

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uv venv # 创建虚拟环境，默认生成.venv虚拟环境

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.venv\Scripts\activate

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uv add "mcp[cli]"

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编写MCP服务python代码，该文件名为server.py。该服务的主要功能为统计knowledge库所有md文件数量、查看knowledge库内所有md文件的内容、按照文件名及内容生成md文件。
import os
import glob
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("mcp_server_1", "mcp server example",port=8095)
# 从环境变量中获取 Obsidian 根目录路径，默认为当前目录
KNOWLEDGE_ROOT = os.environ.get("_PATH", ".")
@mcp.tool()
def count_markdown_files():
"""获取 knowledge库中所有 Markdown 文件的数量"""
md_files = glob.glob(os.path.join(KNOWLEDGE_ROOT, "**/*.md"), recursive=True)
return len(md_files)
@mcp.tool()
def get_all_markdown_contents():
"""获取 knowledge库中所有 Markdown 文件的内容"""
md_files = glob.glob(os.path.join(KNOWLEDGE_ROOT, "**/*.md"), recursive=True)
result = []
for file_path in md_files:
try:
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
# 获取相对路径作为文件标识符
relative_path = os.path.relpath(file_path, KNOWLEDGE_ROOT)
result.append({
"file": relative_path,
"content": content
})
except Exception as e:
result.append({
"file": os.path.relpath(file_path, KNOWLEDGE_ROOT),
"error": str(e)
})
return result
@mcp.tool()
def create_markdown_file(filename, content=""):
"""在 knowledge库中创建一个新的 Markdown 文件
Args:
filename: Markdown 文件名 (不需要 .md 后缀，会自动添加)
content: 文件的初始内容 (可选)
"""
# 确保有 .md 后缀
if not filename.endswith('.md'):
filename += '.md'
# 创建完整路径
file_path = os.path.join(KNOWLEDGE_ROOT, filename)
# 检查文件是否已存在
if os.path.exists(file_path):
return {"success": False, "error": f"文件 {filename} 已存在"}
try:
# 确保目录存在
os.makedirs(os.path.dirname(file_path), exist_ok=True)
# 创建文件
with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(content)
return {"success": True, "path": os.path.relpath(file_path, KNOWLEDGE_ROOT)}
except Exception as e:
return {"success": False, "error": str(e)}
if __name__ == "__main__":
print(f"knowledge MCP 服务已启动，使用路径: {KNOWLEDGE_ROOT}")
mcp.run(transport="sse")

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python server.py

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新建聊天应用。
拖动开始，拖动Agent策略插件。
配置相关内容：
1、模型选择在模型列表里的预先配置的，当前是 qwen3:8B
2、MCP服务配置见下：
{
"mcp_server_1": {
"url": "http://host.docker.internal:8095/sse", #当前Dify是本地宿主机内。
"headers": {},
"timeout": 60,
"sse_read_timeout": 300
}
}
3、指令：
你是一个工具助手，支持通过 MCP 协议获取可用工具，并执行工具调用。根据用户的问题，选择合适的工具调用，请根据用户的问题和工具执行的结果回复用户。
4、查询：
用户查询语句。

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