Dify MCP Client

dify mcp客户端

MCP Client 作为支持计算机使用代理（UI-TARS-SDK）的代理策略插件。

\[！重要\] Dify不是 MCP Server 但是 MCP Host.

showcase1

运作原理

每 MCP client （ReAct Agent）节点可以连接 MCP servers.

1. Tool, Resource, Prompt 列表转换为Dify工具。
2. 您选择的法学硕士可以查看他们的 name, description, argument type
3. LLM基于ReAct循环调用工具（原因→ Act → 观察）。

\[！注意\] 此存储库中的大多数代码包含以下文件。 #### Dify官方插件/代理策略 https://github.com/langgenius/dify-official-plugins/tree/main/agent-strategies/cot_agent

✅ 我所做的

• 已复制 ReAct.py 并将文件重命名为 mcpReAct.py
• 添加 config_json 通过编辑GUI输入字段 mcpReAct.yaml 和 class mcpReActParams()

在mcpReAct.py中，我添加了

• MCP新增12项功能
• __init__() 用于初始化 AsyncExitStack 和 event loop
• 中的一些代码 _handle_invoke_action() 对于MCP
• MCP设置和清理 _invoke()

\[！重要\] ReAct while循环保持原样

🔄 更新历史

• 添加SSE MCP客户端（v0.0.2）
• 支持多个SSE服务器（v0.0.3）
• 更新python模块并简化其依赖关系（v0.0.4）

- mcp（v1.1.2）→v1.6.0+） - dify-plugin（0.0.1b72→v0.1.0）

• 添加UI-TARS SDK集成，以实现GUI自动化功能（v0.0.5）
• 支持流式HTTP MCP客户端
• SSE参数： /sse?key=value （v0.0.6）

🤖 UI-TARS集成

此插件包括 UI-TARS SDK GUI自动化功能的集成。

\[！警告\] UI-TARS-SDK集成仅支持Dify插件的本地调试部署。 https://github.com/3dify-project/dify-mcp-client#-如何开发和部署插件 正常的difypkg安装不起作用。因为UI-TARS需要操作系统本机API，而Dify-plugin-env是Linux docker容器。 我正在考虑通过Streamable HTTP MCP提供替代解决方案。

主要特点

• 按需GUI自动化：UI-TARS仅在需要时调用，减少代币消耗
• 寿命控制：设置每个任务的最大循环计数，以防止自动化失控

已知限制

• 单显示器支持：UI-TARS目前仅识别主监视器。不支持多显示器设置。
• Mac Retina显示屏问题：在配备Retina显示器的macOS上，UI-TARS要求将显示分辨率设置为“默认”，而不是最高质量设置。否则，将单击错误的（w，h）点。https://github.com/bytedance/UI-TARS-desktop/issues/591

寿命参数

这 life_time 参数控制UI-TARS可以执行的GUI操作的最大数量：

• 默认值：10次迭代
• 用户可配置的最大值 ui_tars_max_life_time_count
• 您选择的LLM可以根据任务复杂性在用户定义的限制内动态调整

\[！注意\] 目前硬编码为使用UI-TARS-1.5-7B模型，以实现最佳的性价比平衡。

🐳 使用预构建的Node.js部署Docker

构建Docker镜像

This pulldown guide is for TypeScript stdio MCP server user

docker build -t dify-mcp-client:latest .

或者使用我们预先构建的图像：

# In your docker-compose.yml
services:
  plugin-daemon:
    image: memedayo/dify-plugin-daemon:latest  # with Pre-built Node.js
    # ... rest of configuration

如果容器中没有Node.js，您将失去TypeScript stdio MCP支持。

UI-TARS配置

有关详细的UI-TARS设置，请参阅 UI-TARS桌面部署指南.

该插件自动将UI-TARS配置为ReAct循环中的工具。您需要提供：

• 拥抱人脸推断端点URL
• API类密钥（hf_xxxxx）
• （可选）调整 ui_tars_max_life_time_count 代理参数

⚠️ 注意和限制

\[！小心\] 此插件可以 不 实施a 人在循环 默认情况下为机制，因此连接 仅限可靠的mcp服务器.

为了避免这种情况，请减少 max itereations（默认值：3)to 1，并在Chatflow中重复使用此Agent节点。

但是，代理内存将在工作流结束时重置。

使用 Conversaton Variable 保存历史记录并将其传递给QUERY。\ 别忘了添加一个短语，比如 *“调用工具时请求用户的许可”* 在说明中。

如何使用此插件

🛜从GitHub安装插件

• 输入以下GitHub存储库名称

https://github.com/3dify-project/dify-mcp-client/

• Dify>插件>+安装插件>从GitHub安装

difyUI1

⬇️从.difypkg文件安装插件

• 转到发布https://github.com/3dify-project/dify-mcp-client/releases
• 选择合适的版本 .difypkg
• Dify>插件>+安装插件>安装来源>本地包文件

difyUI2

安装插件时如何处理错误？

问题：如果您遇到错误消息： plugin verification has been enabled, and the plugin you want to install has a bad signature，如何处理这个问题？

解决方案：打开 /docker/.env 并从 true 向 false:

FORCE_VERIFYING_SIGNATURE=false

运行以下命令以重新启动Dify服务：

cd docker
docker compose down
docker compose up -d

添加此字段后，Dify平台将允许安装Dify Marketplace中未列出（因此未验证）的所有插件。

这个插件在哪里显示？

• 安装只需几分钟
• 安装后，您可以将其用作任何工作流的代理节点
• 选择“mcpReAct”策略（否则无MCP）

配置

MCP代理插件节点需要像这样的config.json命令或URL来连接MCP服务器

{
    "mcpServers":{
        "name_of_server1":{
            "url": "http://host.docker.internal:8080/sse"
        },
        "name_of_server2":{
            "url": "http://host.docker.internal:8008/mcp"
        }
    }
}

\[！警告\] - 每个服务器的端口号应该不同，如8080、8008、。.. - 如果你想使用stdio-mcp服务器，有三种方法。 1. 使用mcp代理将其转换为流式HTTP mcp服务器https://github.com/sparfenyuk/mcp-proxy?tab=readme-ov文件#1-stdio-to-sestreamable http 1. 使用源代码部署(非 通过.difypkg或GitHub存储库名称安装）https://github.com/3dify-project/dify-mcp-client/edit/main/README.md#-如何开发和部署插件 1. 在dify插件docker中预安装Node.js（仅限TypeScript stdio服务器）

聊天流示例

showcase2

\[！警告\] - “工具”字段不应为空。所以 选择Dify工具 比如“当前时间”。

我提供这个Dify聊天流 .yml 用于测试此插件。

https://github.com/3dify-project/dify-mcp-client/tree/main/test/chatflow

下载DSL（yml）文件后，将其导入Dify，您可以使用“Everything MCP server”测试MCP

https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/everything

如何将stdio MCP服务器转换为Stremable HTTP（或SSE）

选项1️⃣: 编辑MCP服务器的代码

如果是fastMCP服务器，请按如下方式更改

if __name__ == "__main__":
-    mcp.run(transport="stdio")
+    mcp.run(transport="streamable-http")

选项2️⃣: 通过mcp代理

\[！警告\] 建议使用流式HTTP，而不是弃用的SSE 遵循旧的SSE设置不起作用。阅读https://github.com/sparfenyuk/mcp-proxy相反。

SSE setup (NOT Streamable HTTP)

\mcp-proxy>uv venv -p 3.12
.venv\Scripts\activate
uv tool install mcp-proxy

检查Node.js是否已安装以及npx（.cmd）路径

（Mac/Linux）

which npx

（Windows）

where npx

结果

C:\Program Files\nodejs\npx
C:\Program Files\nodejs\npx.cmd
C:\Users\USER_NAME\AppData\Roaming\npm\npx
C:\Users\USER_NAME\AppData\Roaming\npm\npx.cmd

如果claude_desktop_config.json遵循模式，

{
  "mcpServers": {
    "SERVER_NAME": {
       "command": CMD_NAME_OR_PATH 
       "args": {VALUE1, VALUE2}
    }
  }
}

通过此命令唤醒stdio MCP服务器

mcp-proxy --sse-port=8080 --pass-environment -- CMD_NAME_OR_PATH --arg1 VALUE1 --arg2 VALUE2 ...

如果您的操作系统是Windows，请使用npx.cmd而不是npx。以下是通过MCP代理将stdio“everything MCP server”转换为SSE的示例命令。

mcp-proxy --sse-port=8080 --pass-environment -- C:\Program Files\nodejs\npx.cmd --arg1 -y --arg2 @modelcontextprotocol/server-everything

同样，在另一个命令行上（如果您在v0.0.3中使用示例Chatflow）

pip install mcp-simple-arxiv
mcp-proxy --sse-port=8008 --pass-environment -- C:\Users\USER_NAME\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python.exe -m -mcp_simple_arxiv

以下是mcp代理设置日志。

(mcp_proxy) C:\User\USER_NAME\mcp-proxy>mcp-proxy --sse-port=8080 --pass-environment -- C:\Program Files\nodejs\npx.cmd --arg1 -y --arg2 @modelcontextprotocol/server-everything
DEBUG:root:Starting stdio client and SSE server
DEBUG:asyncio:Using proactor: IocpProactor
DEBUG:mcp.server.lowlevel.server:Initializing server 'example-servers/everything'
DEBUG:mcp.server.sse:SseServerTransport initialized with endpoint: /messages/
INFO:     Started server process [53104]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8080 (Press CTRL+C to quit)

🔨 如何开发和部署插件

官方插件开发指南

https://github.com/3dify-project/dify-mcp-client/blob/main/GUIDE.md

Dify插件SDK守护进程

如果你的操作系统是Windows，CPU是Intel或AMD，你需要下载最新的 dify-plugin-windows-amd64.exe

在此处选择您的操作系统兼容版本：

https://github.com/langgenius/dify-plugin-daemon/releases

1. 为方便起见，将其重命名为dify.exe
2. mkdir“C\\User\\User\\.local\\bin”（Windows）并将其注册为系统路径。
3. 复制 dify.exe 转为dify mcp客户/

\[！提示\] 以下指南很有帮助。 https://docs.dify.ai/plugins/quick-start/develop-plugins/initialize-development-tools

参考

https://docs.dify.ai/plugins/quick-start/develop-plugins/initialize-development-tools

\[！注意\] 如果您提取或下载此仓库的代码，则可以跳过此阶段 `` dify plugin init `` 初始设置如下 InitialDifyPluginSetting

更改目录

cd dify-mcp-client

安装python模块

Python3.12+是兼容的。这 venv 和 uv 不是必需的，但建议。

uv venv -p 3.12
.venv\Scripts\activate

安装python模块进行插件开发

uv pip install -r requirements.txt

仅限UI-TARS-SDK用户（安装Node.js v22 LTS后）

npm install

复制 env.example 并将其重命名为 .env

我变了 REMOTE_INSTALL_HOST 从 debug.dify.ai 向 localhost （Docker Compose环境） 点击🪲bug图标按钮查看这些信息

激活Dify插件

python -m main

（按ctrl+C停止）

\[！提示\] .env的REMOTE_INSTALL_KEY经常发生变化。 如果您遇到以下错误消息 handshake failed, invalid key，续订。

包装成.difypkg

./dify-mcp-client 是我的默认根名称

dify plugin package ./ROOT_OF_YOUR_PROJECT

对开发人员有用的GitHub存储库

Dify插件SDK

https://github.com/langgenius/dify-plugin-sdks

MCP Python SDK

https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

\[！提示\] MCP客户端示例

https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk/blob/main/examples/clients/simple-chatbot/mcp_simple_chatbot/main.py

\[！注意\] Dify插件有 requirements.txt 它会自动安装python模块。

我包括最新 mcp 因此，您不需要单独下载MCP SDK。