前言
AI智能体通过感知环境、自主决策和执行任务，突破传统大模型仅限于语言交互的局限。然而，智能体的开发长期受制于接口碎片化与工具兼容性难题。开发者需为不同数据源编写适配代码，这一痛点催生了MCP协议的诞生。MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）由Anthropic于2024年底开源，其核心是通过标准化接口实现大模型与外部工具的“即插即用”。
Dify在最新的1.6.0版本实现了对MCP协议的原生双向集成，无需安装额外的插件(例如： MCP SSE / StreamableHTTP)。除了能直接调用外部MCP服务，还可以将Dify的AI应用发布为MCP服务供外部客户端调用，提升集成效率和稳定性。
本文将介绍如下内容：
- 基于Dify原生MCP构建出行助手智能体
- 分析为何原生MCP比安装插件方式更高效
申请高德地图api key
- 注册并登录高德地图开放平台网址为：https://console.amap.com
- 创建应用进入【应用管理】，点击右上角【创建新应用】，填写表单即可创建新应用
- 添加key进入【应用管理】，选择需要创建Key的应用，点击【添加 Key】，表单中的服务平台选择【Web 服务】
- 创建成功后，可查看创建的key
Dify添加MCP工具
Dify需要升级到1.6.0版本。进入Dify MCP工具配置页面, 点击【添加MCP服务】
在页面中填入服务端点URL，值为https://mcp.amap.com/mcp?key=高德官网上申请的key，点击【添加并授权】
添加成功后，选择新创建的MCP服务，在右侧可以看到该MCP包含的工具
Dify添加二维码工具
这个例子需要将高德地图生成的专属地图链接显示为二维码，方便用户通过高德地图APP扫码查看。
在插件市场搜索qrcode，安装插件【二维码工具】
创建出行助手智能体
- 创建一个空白应用，类型为Agent
- 添加二维码工具和高德MCP工具
- 设置提示词
- 模型选择doubao-1.5-pro-32k
- Agent设置适当调整最大迭代次数。Agent完成一项任务可能需要迭代多次调用工具，最大迭代次数设置过小可能导致无法正常完成任务。
- 调试预览并发布应用输入“生成到广州南站的导航链接”，Agent最终会输出一个二维码。但目前Dify有bug，在预览模式时，图片显示一下就消失了。发布应用后，点击【运行】，在打开的页面中执行是不会出现图片消失的问题
分析为何原生MCP比安装插件方式更高效
原生MCP在Agent编排阶段，已经把MCP的工具信息添加到工具列表。在执行阶段，省掉MCP插件获取工具列表的过程，无疑可以获得更高的性能。
用dbeaver(一款开源免费数据库工具)打开Dify的postgres数据库。
在tool_mcp_providers表中可以看到添加的服务。
包含的字段有：
- server_identifier: 服务ID
- server_url: 加密的服务端点URL
- tools: 该MCP包含的工具列表。每个工具的信息包含工具名，描述，参数定义
在app_model_configs可以看到agent应用的信息。
包含的字段有：
- pre_prompt: 系统提示词
- agent_mode:
a.agent模式(function call/react)
b.最大迭代次数
c.工具列表
agent_mode的工具包含的信息有：
- provider_id: 服务ID，关联到tool_mcp_providers表的server_identifier
- tool_name: 工具名
- tool_parameters: 工具参数列表
总结
基于Dify原生MCP搭建的智能体案例，不仅展示了从语义理解到工具调用的完整决策链路，更印证了MCP协议在降低开发成本和加速应用落地方面的工程意义。另外，原生MCP相比插件方式，提升集成效率和稳定性。
