01 / 服务器详情
服务器详情
如果你正在使用 Dify 构建复杂的 AI 工作流，那么这个 MCP 工具能让你的 LLM 助手直接‘接管’这些逻辑。它通过 Model Context Protocol 协议，将 Dify 中预设好的工作流（Workflow）封装成标准化的工具接口。简单来说，你不再需要手动复制粘贴数据，而是可以让 Claude 或其他支持 MCP 的客户端直接调用 Dify 里的业务逻辑，实现从‘对话’到‘执行复杂任务’的跨越。对于开发者而言，它的上手难度较低，核心在于打通了模型大脑与 Dify 业务引擎之间的‘最后一公里’，非常适合需要将 AI 聊天能力与企业级自动化流程深度集成的场景。
一个提供 gotoolkits/DifyWorkflow 能力的模型上下文协议服务器，可被兼容 MCP 的 AI 客户端连接和调用。
能力标签GeneralMCP开源
协议Model Context Protocol
开发者生态开源生态
开源协议MIT / 以来源页为准
来源GitHub
收录合集
收录本 MCP 服务的合集
常用MCP2026.03.30已收录
我的MCP2026.03.31已收录
Genie2026.03.30已收录
02 / 工具测试
工具测试
可用工具
可调用gotoolkits-difyworkflow
调用 gotoolkits/DifyWorkflow 提供的 MCP 能力并返回结构化结果。
参数
input根据该 MCP 服务的工具 schema 传入参数。提示：该工具可能会截断响应；使用 start_index 等分页参数可以分块读取较长内容。
03 / 服务配置
连接方式
Remote
{
"mcpServers": {
"gotoolkits/DifyWorkflow": {
"url": "部署后由服务提供方生成 Remote 地址"
}
}
}Remote 地址需要在部署后由服务提供方生成，页面不会伪造不可用的端点。
Stdio · mcp.json
当前记录没有 npm 包，请先打开来源仓库补充 command 和 args。如果当前条目没有登记 npm 包，请以来源仓库的安装方式为准。
03 / 使用方法
如何使用
- 01步骤 1
先检查服务器能力和权限范围。
- 02步骤 2
复制安装命令或 JSON 配置。
- 03步骤 3
在客户端中进行小范围连接测试。
- 04步骤 4
确认数据访问和维护状态后再长期使用。
04 / 讨论
讨论与反馈
这里保留讨论入口，方便继续核对来源、使用体验和维护状态。
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