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工作流

Dify × MCP：让工作流不再是孤岛

Key Takeaway

  • Dify新增“双向MCP”功能，允许用户在Dify中添加MCP服务器，并可将Dify工作流转换为MCP服务器对外输出。
  • 该功能解决了工作流“孤岛”问题，使其能融入日常通用场景，极大扩展了Dify的工具范围。
  • 作者重新关注Dify，认为工作流应原子化，作为组件强化特定场景效果。
  • 文章通过Deep Research工作流的演示，展示了Dify与MCP结合后，AI客户端可调用特定MCP服务器解决特定需求，提升效率。
  • Dify的MCP功能与提示词结合，可实现基于MCP工具和Prompt的工作流自动化，提升个人生产力。

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Dify最近上了个新功能：双向MCP。这是个非常重要的功能。因为它让原本只针对特定场景的工作流可以融合到我们日常的、通用的使用场景中。

什么叫“双向MCP”？

一个方向是进来，也就是你可以在Dify里边添加现成的MCP服务器。这个好处是，可以极大扩展Dify的工具范围，把越来越丰富的MCP服务器纳入进来。

另一个方向是出去，也就是你可以把自己创建的工作流转换成MCP服务器，对外输出。比如我用AI客户端，把工作流MCP添加进去。平时在对话中就可以直接调用。

这样一来，你搭建了半天的工作流不会被限制在某些使用场景和情况下使用，不再是孤岛。这个是非常大的进步。

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回到今天的主题：Dify的MCP功能。

我记得去年就出过视频介绍Dify。但是从那之后，我就不再关注这些工作流平台了。两个原因：

第一，上手难度高。这些工作流看起来好像在画布上随便搭一搭就行，但其实难度挺高的。既要懂技术，还得懂业务。一家公司能有几个这样水平的人？

第二，适用场景窄。每一条工作流都是针对某些场景、解决某些特定问题而存在的。在早期很有用，因为大模型能力不强，所以把人类的经验编排成工作流，去指导模型。但到了今天，你再把固定的工作流硬塞给模型，就有点限制它了。

那我为什么现在会重新捡起Dify，会看中这次的更新？

因为工作流不是变大了，而是变小了。它可以变成一个一个原子化的组件，融入到我的工作流里边来，去强化特定场景下的效果。这个就是MCP服务器应该有的价值。

我给你们演示一下就明白了。

这个是我在Dify里找到的现成工作流，Deep Research。我把里边的模型改成GPT-4.1，然后发布。因为发布之后，才能把MCP服务器功能打开。

点击左边这个按钮，在左下方把这个选项打开，就可以把这个工作流转变成MCP服务器。这一行就是服务器地址。因为我是在本地运行的，所以地址开头是localhost。

打开AI客户端，我这边用的是免费的Cherry Studio。新建一个MCP。连接方式选HTTP。然后把服务器地址填进去就搞定了。

我们来做一个对比。

我先使用模型内置的搜索工具，搜一个问题：什么是Context Engineering？这个是它的回答。

然后我开个新窗口。这次使用刚才接入的Deep Research MCP服务器。还是同样的问题，什么是上下文工程。

稍等几分钟，模型给出了回答。对比两次的输出，可以明显看到，使用了外挂MCP服务器的效果要好得多。

你看，这个就是我刚才说的，到了特定场景、特定需求的时候，你调用特定的MCP服务器去满足、去解决。你不需要换一个工具，还是用原来的AI客户端，这个真的很方便。

我演示用Deep Research是为了让大家好理解。其实工作流是特别定制化的。接下来，我会针对我自己的需求搭好多个工作流，然后统统转化成MCP服务器。

所以，就像我在社群里说的，现在有两套系统可以满足我们的定制化需求：一是提示词，二是基于工作流的MCP服务器。并且，这两套系统还可以用我做的产品——Prompt House进行统一调度。

这样配置下来，我相信，我的个人生产力又会有一次大的提升。

OK，以上就是本期内容。想了解AI，想成为超级个体，想找到志同道合的人，就来我们newtype社群。那咱们下期见！

学习Agent，从dify开始

Key Takeaway

  • Agent平台分为生态流派（如钉钉）和工具流程流派（如dify），dify通过提供知识库和工具来创建Multi-Agent System。
  • 学习Agent应从dify入手，因为它将代码逻辑以直观的流程图形式呈现，便于理解和实践。
  • dify的工作流设计强调逻辑和流程的整体性，大模型仅在需要时介入，而非主导一切。
  • 工作流可以根据用户输入进行条件判断和分支处理，实现更精细化的任务执行。
  • dify的工作流示例（如文本总结）展示了如何结合知识库和Prompt来提升大模型的专业能力。
  • 通过dify实践Agent，有助于建立对Multi-Agent System的基本认知，并为学习其他Agent框架打下基础。

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Agent平台有两大流派：

一是生态。比如钉钉这种。

在钉钉上边，已经承载了大量企业的部分业务，沉淀了很多内部数据。这时候你在原有生态基础上添加Agent，让企业能调用大模型的能力，并且围绕这个能力去构建智能化的工作流，是非常顺理成章的事儿。

二是工具流程。比如dify这种。

dify提供了创建Multi-Agent System需要的两个基础：

知识库和工具。其中，工具你可以用现成的，也可以自己创建。在这两个基础上，你再去搭建Chatbot、Agent，或者一大套工作流。

很多小伙伴看了我前几期视频，跑来私信问我该怎么学习Agent。我的建议是，通过擅长工具和流程的dify来上手。两个原因：

第一，之前在知识星球newtype里反复讲的——Agent最核心的，不是技术，而是工作流，是你想让它们具体怎么做。

dify在这方面做得特别直观——它把代码的逻辑，用流程的方式，在画板上呈现出来。你一用就明白。我待会儿会演示。

第二，也是我之前总强调的，Learning by Doing，边做边学。

对咱们来说，AI不是一个理论问题，而是一个实操问题。而dify特别适合拿来拆卸和组装。你就把它当作玩具、当作积木。当你把一个Workflow跑通了，不仅能学到点东西，而且还挺有成就感的。

那么，具体该怎么上手好呢？很简单：

先看看人家是怎么做的。dify官方提供了好多现成的工作流，你随便挑一个感兴趣的，拆开研究研究。然后再自己亲自动手，搭建一个简单的试试。

我带大家过一遍官方提供的工作流Sample，这个叫“文本总结工作流”。

一般来说，一套工作流是以用户的输入作为起点的。在这个文本总结工作流里，它要求用户输入需要总结的文本，并且选择总结之后是个概述，还是技术摘要：

如果只是概述的话，那很简单，直接让大模型搞就好；如果是技术摘要的话，就会涉及到很多专业的概念和表述，这就需要用到知识库，毕竟大模型的预训练资料中不包含这些Domain Knowledge。

第一步让用户二选一，那么在第二步，就需要根据用户的选择，做一个条件判断，用到if、else——这个对有编程经验的小伙伴来说，应该非常亲切。

因为有了条件判断，所以在第三步出现分叉，就像前边说的：

如果用户要的东西会涉及到专业内容，那么就去知识库里检索一下。然后把用户要总结的文本，以及从知识库里找到的相关内容一起给到GPT-3.5。

如果用户单纯只是要一个文本的概述，那就直接把需要总结的文本给到GPT-3.5，省掉知识库检索的步骤，速度会快一些。

当分叉的第四步完成之后，第五步就是把两个分支进行合并。不管是哪种情况，反正把结果拿过来，给到第六步，套进一个模板，最后全部完成。

这就是一个典型的工作流。我之所以拿出来介绍，是希望大家能理解人家的思路：

第一，大模型并不是全部，而是在一些需要它发挥作用的环节才出手。最重要的还是逻辑、流程，是一个整体性的东西，需要你有全局观。

就像刚才那个分叉，你如果在一开始没有特意让用户帮你做一个选择，以及后边不加条件判断环节的话，那你只能不管三七二十一都去知识库里做检索，这样速度会慢很多。

第二，如果涉及到知识库的话，需要给大模型提供两个东西：知识库里检索到的信息，和最初用户的需求。这一步跟RAG里的流程是一样的。

这两个输入，可以在大模型的Prompt里交代清楚。你愿意的话，可以在这边把你期望的格式也告诉大模型，其实也就是CrewAI里的expected output。

除了我刚演示的官方Sample，其它的也建议大家看看，就知道一般都有哪些玩法了。举个例子：

如果需要根据用户的输入来判断后边怎么执行的话，除了刚才那个if、else的条件判断，还可以用“问题分类条件”——根据不同的内容，去对应的知识库里找参考资料，然后再给大模型回答。

当你把这些现成的工作流都吃透了，就可以自己上手组装一个了。一旦跑通了，你对Multi-Agent System的基本认知就有了。

假如你之后学了某个Agent框架（比如AutoGen）就会发现，逻辑都是一样的。而有了在dify上建立起来的理解，你再用Agent框架应该会顺手得多。

OK，以上就是本期内容。有什么想聊的，来知识星球newtype找我，我都在。咱们下期见！

用提示词组成工作流

Key Takeaway

  • Prompt House是一款用于提示词管理和调用的工具，通过MCP协议实现模型自动获取和使用提示词，从而串联组成工作流。
  • 作者通过Mac版Prompt House演示了如何在一个提示词中嵌套多个MCP工具和提示词，实现复杂任务的自动化。
  • Prompt House的核心价值在于将MCP工具和提示词结合，形成基于Workflow的自动化能力。
  • Mac版Prompt House相比网页版具有数据本地存储、更强大的AI润色功能（支持本地模型或自定义API Key）和更快的速度。
  • 文章强调了AI时代产品应“水涨船高”，通过产品传递方法论，并持续开发新功能以满足用户需求。

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我终于把Mac版的Prompt House做出来了。

搞这个Mac版可比开发网页版麻烦多了。花了我小一周的时间，两百美元成本，用目前最先进的编程模型Claude Opus 4怼出来的。

我老婆说我鬓角多了两根白头发。我说，白头发OK，没秃就行。

过程中的困难我在这边就不多说了。之前在社群内发过好长的一段总结，大家可以自己去看。那么，我之所以废了这么大力气搞出网页版和Mac版，是因为我有一套提示词进阶用法，但是市面上没有这样的工具能实现。那我就自己做咯。

我给你们演示一下，你们就明白它的价值了。

我在Prompt House里事先准备了两份提示词：

1、深度研究：明确要求使用两个MCP工具——Sequential Thinking和Tavily进行至少三轮的轮拆解、分析、搜集。当完成后，使用另一份提示词“总结报告”完成最终输出。

2、总结报告：要求逻辑清晰、结构合理、表达简洁等，并且每个小结都必须有明确结论和支撑。

来到客户端（我这边用的是ChatWise），我@prompthouse，要求进行深度研究。

于是，模型知道两点：第一，要使用Prompt House MCP；第二，要获取关于深度研究的提示词。

所以，模型先调用第一个工具获取Prompt House上所有提示词的列表，从中找到“深度研究”提示词，然后获取这份提示词的完整内容。

因为在这份提示词里，我明确要求组合使用两个MCP工具进行多轮研究，所以模型开始调用Sequential Thinking和Tavily，一个分析、一个搜集，把需要的资料收集齐。

当资料都搞定之后，就该输出最终的报告了。

因为我在“深度研究”这份提示词的结尾明确要求了，如果要输出报告，就必须使用另外一份“总结报告”提示词。于是，模型再次调用Prompt House MCP，拿到“总结报告”提示词，根据里边的详细要求，完成整份报告的输出。

你看，在Prompt House的串联下，模型自动跑完了一整个工作流，里边涉及到多个MCP工具的调用，还涉及到多份提示词。

今天有那么多的MCP工具。那么，什么时候用什么工具？工具之间如何组合使用？这些都可以在一份提示词里交代清楚。

你也不需要在一份提示词里把所有工作都交代完成。完全可以拆成小的子任务，放在多份提示词里边。然后根据需要，灵活挑选几份、组合使用。

有了Prompt House作为调度枢纽，我们就有了一个基于MCP tools + Prompts的Workflow，足以自动化完成一些复杂任务。

我之前在社群内说过，所有工具、所有SaaS的核心，是方法论。通过Prompt House这个产品，我把我关于提示词的方法论充分表达，分享给大家。

模型调用工具的能力越强、上下文长度越大，这套方法论和工具能实现的价值就越大。我坚信，AI时代，一定要做水涨船高的产品。

如果你get到了，欢迎登录prompthouse.app这个网站使用。网页版免费。

如果你想长期使用，建议购买Mac版。点击网页左下角的Purchase就可以购买，9.98美元。我想了一下，还是不搞订阅制了。采用买断制，大家都舒服。

为什么要花这9.98美元呢？使用Mac版有这三个好处：

第一，数据全都存在本地，你不用担心隐私的问题。

第二，“AI润色”功能更强大。网页版用的是我的API Key。为了节省成本，我选择GPT-4o mini。性能差一些，但是白菜价。

到了Mac版这边，大家有两个选择：可以使用Ollama调用开源模型。或者，用自己的API Key，选择更好的模型，比如GPT-4.1。

“AI润色”功能不仅可以帮你润色提示词内容，还可以生成标题和标签。这样你就不用花心思去想这些了。对模型来说，准确的标题、丰富的标签能显著提升它的筛选效率和准确率。

第三，速度更快，体验更好。毕竟是一款软件，用起来肯定比网页顺畅。而且MCP服务器是在本地，所以连接速度也更快。

目前功能都是Prompt House的MVP功能。在此基础上，从下周开始，我还有好几个功能会陆续开发。比如，提示词的推荐功能。我会持续搜集好用的提示词，通过产品推送给用户。用户点个收藏就能保存进自己的提示词仓库里。

让AI自动生成工作流

Key Takeaway

  • 作者分享了如何利用AI（特别是Claude）自动生成n8n工作流的方法。
  • n8n是一个开源的工作流程自动化工具，具有高度灵活性和广泛集成，并支持JSON格式的工作流导入导出。
  • n8n的MCP Trigger功能可以将工作流转化为可被外部系统调用的服务，实现“工作流即服务”。
  • 通过配置n8n MCP，Claude可以生成JSON格式的工作流，实现AI生成、AI使用的闭环。
  • 即使是复杂的工作流，如果出现错误，也可以通过将错误信息反馈给Claude进行修改。

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不会搭建工作流也没有关系，完全可以让AI自动生成。

你看这是我让Claude帮我搭建n8n的工作流。它会直接生成JSON文件。完成之后，我把文件里的代码复制，回到空白的n8n工作流里粘贴。最后把一些节点配置一下，这个工作流就可以使用了。

国内的小伙伴可能没怎么听过n8n。它是一个开源的工作流程自动化工具。n8n的灵活度非常高，而且集成非常广泛，从常见的Slack到各种数据库、CRM，它几乎是无所不包，所以在国外非常受欢迎。

对我来说，如果要用工作流的话，我首选就是n8n。除了刚才说的灵活性和高度集成之外，还有两个原因：

第一，n8n支持JSON格式的导入和导出。也就是说，整个工作流，包括节点、配置和连接，都可以被导出为一个JSON文件。同样，你也可以直接把将一个JSON文件导入进去，从而完整地复现一个工作流。

第二，n8n支持把工作流转化成MCP服务器。它在三个月前推出MCP Trigger功能。你只需要在开头添加一个MCP Server Trigger节点，工作流就变成了一个可以被外部系统通过MCP调用的服务，也就是：工作流即服务。

这两点结合在一起，就是一套AI“自产自销”的用法。就像我开头演示的那样，Claude可以直接生成JSON文件。把JSON文件导入，一个工作流就有了。然后，再把这个工作流转成MCP服务器输出给AI客户端使用。

AI生成，AI使用。这不就闭环了吗？

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回到今天的主题：让AI自动生成工作流。

要实现让Claude自动生成n8n工作流，需要安装n8n MCP。你可以把它理解为就是一个超大型n8n攻略。给Claude配上之后，它具备所有背景知识了。

要配置这个MCP非常简单，有手就行。

第一步，运行npx n8n-mcp这行命令。

第二步，在Claude的配置文件里，把几行贴进去。其中，链接和API Key替换成你自己的。

第三步，到Claude里创建一个项目。在Project Instructions里边，把这一大坨都复制粘贴进去。它的作用是，告诉Claude该怎么搭建工作流。

这三步完成之后，我们就可以开始生成了。为了演示，我直接从官方的Template里边挑了一个简单的工作流：

用户输入YouTube链接；通过Apify的服务获取Transcript；最后调用一个大模型对Transcript做总结。

回到Claude这边，把需求贴进去。Claude会先分析，并且提出问题，让咱们补充。等它获得所有信息之后，就会把项目的架构搭建好，然后开始生成JSON文档。

基本上简单的工作流一次就能搞定。复杂的工作流，如果出现报错的话，就把报错贴回来，让Claude修改。

等Claude生成和验证完毕之后，可以点击右上角的Copy按钮。回到n8n，直接粘贴，一个工作流就导入完成了。

而我们需要做的，就是把里边某些节点的配置完善了。比如Apify和OpenAI的节点，需要配置Credential才能运行。

你看，整个过程就是这么简单、直接。这就跟AI编程一样，只有你的需求清晰，Claude都可以搞定。我这边用的是Sonnet模型。大家还可以试试Opus模型，会更给力。

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