dify-mcp-client

dify-mcp-client

将 MCP Client 作为 Agent 策略插件，并支持 Computer Using Agent（UI-TARS-SDK）。

重要

Dify 不是 MCP Server，而是 MCP Host。

工作原理

每个 MCP client（ReAct Agent）节点都可以连接 MCP servers。

1. Tool、Resource、Prompt 列表会转换为 Dify 工具。
2. 你选择的 LLM 可以查看它们的 name、description、argument type
3. LLM 基于 ReAct 循环调用工具（推理 → 执行 → 观察）。

说明

此仓库中的大部分代码包含在以下文件中。

Dify 官方插件 / Agent 策略

https://github.com/langgenius/dify-official-plugins/tree/main/agent-strategies/cot_agent

✅ 我做了什么

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

在 mcpReAct.py 中，我添加了

• 新增 12 个 MCP 函数
• 用于初始化 AsyncExitStack 和 event loop 的 __init__()
• 在 _handle_invoke_action() 中添加了一些 MCP 代码
• 在 _invoke() 中设置和清理 MCP

重要

ReAct 的 while 循环保持不变

🔄 更新历史

• 添加 SSE MCP 客户端（v0.0.2）
• 支持多个 SSE 服务（v0.0.3）
• 更新 Python 模块并简化其依赖项（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，支持 GUI 自动化（v0.0.5）
• 支持 Streamable HTTP MCP 客户端
• 新增 SSE 参数：/sse?key=value（v0.0.6）

🤖 UI-TARS 集成

此插件集成了 UI-TARS SDK，支持 GUI 自动化。

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#-how-to-develop-and-deploy-plugin

常规 difypkg 安装无法使用。因为 UI-TARS 需要操作系统原生 API，而 Dify 插件环境是 Linux Docker 容器。

我正在考虑通过 Streamable HTTP MCP 实现替代方案。

主要功能

• 按需执行 GUI 自动化：仅在需要时调用 UI-TARS，减少 token 消耗
• 生命周期控制：为每项任务设置最大循环次数，防止自动化过程失控

已知限制

• 仅支持单显示器：UI-TARS 目前只能识别主显示器，不支持多显示器设置。
• Mac Retina 显示屏问题：在配备 Retina 显示屏的 macOS 上，UI-TARS 要求将显示分辨率设为“默认”，而不是最高画质设置。否则会点击错误的（w，h）坐标点。https://github.com/bytedance/UI-TARS-desktop/issues/591

生命周期参数

life_time 参数用于控制 UI-TARS 可执行的 GUI 操作的最大次数：

• 默认：10 次迭代
• 用户可通过 ui_tars_max_life_time_count 配置最大次数
• 你选择的 LLM 可以根据任务复杂度，在用户定义的限制范围内动态调整次数

说明

为了取得最佳性价比，目前已硬编码为使用 UI-TARS-1.5-7B 模型。

🐳 使用预构建的 Node.js 进行 Docker 部署

构建 Docker 镜像

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

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

UI-TARS 配置

有关 UI-TARS 设置的详细信息，请参阅 UI-TARS Desktop 部署指南。

插件会自动将 UI-TARS 配置为 ReAct 循环中的工具。你需要提供：

• Hugging Face Inference Endpoint URL
• API Key，例如（hf_xxxxx）
• （可选）在 Agent 参数中调整 ui_tars_max_life_time_count

⚠️ 注意与限制

注意

此插件默认不实现人在回路机制，因此请只连接可靠的 MCP 服务。
为避免此问题，可将 max itereations（默认值：3）调低为 1，并在 Chatflow 中重复使用此 Agent 节点。
但是，工作流结束时，Agent 记忆会重置。
使用 Conversaton Variable 保存历史记录，并将其传递给 QUERY。
别忘了在 INSTRUCTION 中添加类似 “调用工具时征求用户许可” 的短语。

如何使用此插件

🛜从 GitHub 安装插件

• 输入以下 GitHub 仓库名称

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

• Dify > PLUGINS > + Install plugin > INSTALL FROM > GitHub

⬇️从 .difypkg 文件安装插件

• 前往 Releases https://github.com/3dify-project/dify-mcp-client/releases
• 选择合适版本的 .difypkg
• Dify > PLUGINS > + Install plugin > INSTALL FROM > Local Package File

安装插件时如何处理错误？

问题：如果遇到错误消息：plugin verification has been enabled, and the plugin you want to install has a bad signature，该如何处理？
解决方案：打开 /docker/.env，并将 true 改为 false：

FORCE_VERIFYING_SIGNATURE=false

运行以下命令以重启 Dify 服务：

cd docker
docker compose down
docker compose up -d

添加此字段后，Dify 平台将允许安装所有未列出（因此未经过验证）的插件。

此插件会显示在哪里？

• 安装需要几分钟
• 安装完成后，可在任何工作流中将其用作 Agent 节点
• 选择“mcpReAct”策略（否则不会使用 MCP）

配置

MCP Agent 插件节点需要如下格式的 config_json，用于指定连接 MCP 服务的命令或 URL

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

警告

• 每个服务的端口号都应不同，例如 8080、8008……
• 如果要使用 stdio MCP 服务，有 3 种方法。
  1. 使用 mcp-proxy 将其转换为 Streamable HTTP MCP 服务 https://github.com/sparfenyuk/mcp-proxy?tab=readme-ov-file#1-stdio-to-ssestreamablehttp
  2. 使用源代码部署（不要通过 .difypkg 或 GitHub 仓库名称安装）https://github.com/3dify-project/dify-mcp-client/edit/main/README.md#-how-to-develop-and-deploy-plugin
  3. 在 dify-plugin docker 中预先安装 Node.js（仅适用于 TypeScript stdio 服务）

Chatflow 示例

警告

• Tools 字段不能为空。因此，请选择 Dify 工具，例如“current time”。

我提供了此 Dify ChatFlow .yml 文件，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，即可使用“Everything MCP server”测试 MCP。

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

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

选项 1️⃣：编辑 MCP 服务的代码

如果是 fastMCP 服务，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-proxy

警告

建议使用 Streamable HTTP，而不是已弃用的 SSE 以下旧版 SSE 配置无法使用。请阅读 https://github.com/sparfenyuk/mcp-proxy。

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

which npx

where npx

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

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

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

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

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

(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，且 CPU 为 Intel 或 AMD，则需要下载最新的 dify-plugin-windows-amd64.exe
在此处选择与你的操作系统兼容的版本：
https://github.com/langgenius/dify-plugin-daemon/releases

1. 将其重命名为 dify.exe，以便使用
2. mkdir "C\User\user\.local\bin"（Windows），并将其注册为系统路径。
3. 将 dify.exe 复制到 dify-mcp-client/ 目录下

提示

以下指南会有所帮助。 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

说明

如果你拉取或下载了此仓库的代码，可以跳过此阶段

dify plugin init

初始设置如下

切换目录

cd dify-mcp-client

安装 Python 模块

兼容 Python 3.12 及更高版本。venv 和 uv 并非必需，但建议使用。

uv venv -p 3.12
.venv\Scripts\activate

安装用于插件开发的 Python 模块

uv pip install -r requirements.txt

仅适用于 UI-TARS-SDK 用户（安装 Node.js v22 LTS 后）

npm install

复制 env.example 并将副本重命名为 .env

我将 REMOTE_INSTALL_HOST 从 debug.dify.ai 改成了 localhost （Docker Compose 环境） 点击 🪲虫子图标按钮即可查看这些信息

激活 Dify 插件

python -m main

（按 Ctrl+C 停止）

提示

.env 中的 REMOTE_INSTALL_KEY 经常会变化。 如果遇到 handshake failed, invalid key 之类的错误消息，请更新它。

打包为 .difypkg

./dify-mcp-client 是我的默认根目录名称

dify plugin package ./ROOT_OF_YOUR_PROJECT

开发者可用的 GitHub 仓库

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

说明

Dify 插件包含 requirements.txt，可自动安装 Python 模块。
我在其中加入了最新版本的 mcp，因此你无需单独下载 MCP SDK。