Servidor MCP para Dify AI

servidor mcp-dify

Servidor de Protocolo de Contexto de Modelo para Dify AI. Este servidor permite a los LLM interactuar con las funciones de finalización de chat de Dify AI mediante un protocolo estandarizado.

Características

Integración con la API de finalización de chat de Dify AI
Herramienta de recomendación de restaurantes (meshi-doko)
Soporte para contexto de conversación
Soporte de respuesta en streaming
Implementación de TypeScript

Instalación

Usando Docker

# Build the Docker image
make docker

# Run with Docker
docker run -i --rm mcp/dify https://your-dify-api-endpoint your-dify-api-key

Uso

Con Claude Desktop

Agregue la siguiente configuración a su claude_desktop_config.json :

{
  "mcpServers": {
    "dify": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-dify",
        "https://your-dify-api-endpoint",
        "your-dify-api-key"
      ]
    }
  }
}

Reemplace your-dify-api-endpoint y your-dify-api-key con sus credenciales de API de Dify reales.

Herramientas

malla-doko

Herramienta de recomendación de restaurantes que interactúa con Dify AI:

Parámetros:

LOCATION (cadena): Ubicación del restaurante
BUDGET (cadena): Restricciones presupuestarias
query (cadena): Consulta para enviar a Dify AI
conversation_id (cadena, opcional): para mantener el contexto del chat

Desarrollo

# Initial setup
make setup

# Build the project
make build

# Format code
make format

# Run linter
make lint

Licencia

Este proyecto se publica bajo la licencia MIT .

Seguridad

Este servidor interactúa con Dify AI usando la clave API que proporcionaste. Asegúrate de:

Mantenga sus credenciales de API seguras
Utilice HTTPS para el punto final de la API
Nunca envíe claves API al control de versiones

Contribuyendo

¡Agradecemos sus contribuciones! No dude en enviar una solicitud de incorporación de cambios.

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Permite a los LLM interactuar con la API de finalización de chat de Dify AI, incluido el soporte de contexto de conversación y una herramienta de recomendación de restaurantes.

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