Dify简介

    Dify 是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在通过低代码方式简化生成式 AI 应用的创建、部署和运维，支持开发者快速构建生产级 AI 应用，如智能客服、内容生成工具等。‌ 它融合了后端即服务（BaaS）和 LLMOps 理念，提供可视化工作流、多模型集成和私有化部署能力，降低 AI 开发门槛。

   核心功能与技术特点：
‌低代码开发‌：通过拖拽式界面设计工作流，无需编码即可组合模型调用、工具集成等节点，支持非技术人员参与应用定义。‌‌
‌多模型支持‌：集成数百种主流开源模型（如 GPT、DeepSeek），支持动态切换模型而无需修改业务代码。‌‌
‌工作流编排‌：提供 Agentic 工作流、RAG Pipeline 等组件，支持变量聚合、迭代、HTTP 请求等节点，实现复杂逻辑处理。‌‌
‌企业级特性‌：包括 RBAC 权限管理、数据加密、审计日志，确保安全合规；支持私有化部署和云原生架构，保障数据隐私。‌‌

一 工作流准备

   Dify是开源的，它支持本地化部署，开源地址：Dify github地址。官方也有云服务，云服务地址：Dify官网。本文使用Dify的Chatflow创建社媒分析助手。

1. 注册登录Dify并准备工具

    注册登录Dify。

2. 创建文案创作工作流

    在Dify 工作室菜单下，创建应用。

二 工作流设置

   工作流全图如下：

1. 开始节点设置

   开始节点可以设置一些系统变量。本次项目中，需要创建一个author 输入字符串变量。

2. LLM节点

   在开始节点后添加LLM节点，系统提示词如下

添加结束节点并保存发布。

3. 安装设置MCP Server 插件

   安装设置MCP Server 插件, App选择上面发布的工作流：

schema 设置如下：

{
	"name": "poem",
	"description": "模仿输入的作者风格写诗歌",
	"inputSchema": {
		"title": "poem",
		"type": "object",
		"properties": {
			"author": {
				"title": "author",
				"description": "作者",
				"type": "string"
			}
		},
		"required": ["author"]
	}
}

保存后复制Get sse请求链接，后面会用到。

4. 安装调用MCP的工具

   安装调用MCP 工作

   设置MCP服务配置参数

   将url参数内容替换成上一步复制Get sse请求链接并保存。

5. 创建智能体，调用MCP服务

   创建智能体，设置提示词，工具设置中添加发现和调用MCP工具，保存发布智能体：

6. 调试预览

三 最后

   以上就是使用Dify搭建写作助手的全部分享，如果对大家有帮助的话，请多多支持关注，点赞。