未来的MCP Server：实现AI应用无缝一键发布至MCP Server的智能化解决方案

就在今天，扣子悄咪咪更新了，在原先的AI应用里面，支持将workflow发布为MCP Server。

不过目前仅仅支持在AI应用里面的workflow，无法单独发布到扣子空间。

比如找一个AI应用的模板：英语写作练习，​​https://www.coze.cn/template/project/7441985838973698111?​​

点击复制到你的工作空间

然后点开你复刻的AI应用，然后就可以在最后看到MPC服务，可以直接发布到扣子空间扩展库。

选择一个或多个工作流发布到扩展库中使用。只不过部分类型工作流不支持发布为扩展

• 不支持的工作流类型：使用端插件、会话管理类节点、问答节点
• 不支持对话流

另外，如果配置了输出节点，则发布后只会返回最终输出

点击发布即可。

然后在你的扣子空间就可以看到（需要在同一个账号下）

选择之后就可以进行调用了，因为这个demo是英语练习，所以与英语有关的问题就可以。如下所示，需要进一步选择英语练习题的等级。

单测了一个工作流，可以生成对应的题目，目前的功能比较初级。

执行流程：​​https://space.coze.cn/s/-DjVKSX1wkk/​​

回顾一下，其实dify之前也发过这样的一个功能。

得益于Dify Endpoint 的新玩法：AI 应用一键发布为 MCP Server

首先在 Dify Marketplace 中下载并安装 mcp-server 插件。

图片

然后我写了一个文生图的工作流，调试通过之后，可以看到图片和内容。

然后来到 mcp-server 插件的配置页面，

填写以下内容：

• Endpoint Name：Endpoint 名称，这里填写文生图。
• App：选择要发布为 MCP Server 的 Dify 应用。
• App Type：应用类型（Chat 或 Workflow）。
• App Input Schema：定义应用的输入参数，帮助外部系统理解与该应用的交互方式，格式为 JSON。参考如下的示例：

{    "name": "text_to_img",    "description": "使用black-forest-labs/FLUX.1-schnell模型生图",    "inputSchema": {        "properties": {            "query": {"title": "提示词",  "description": "文生图prompt","type": "string"}        },        "required": ["query"],        "title": "text_to_imgArguments",        "type": "object"    }}

Schema 说明：

• properties：列出应用接收的所有参数及其类型。
• description：用于向 MCP Client 说明此应用的主要功能，帮助系统在需要时自动发现并调用。
• required：声明调用应用时必须提供的参数。对于聊天类应用（Agent / Chatflow），query 通常是必需的。

当你看到左下角的蓝色灯（服务正常）亮起来时，就说明成功接入了。

然后将端点 URL 复制到MCP 客户端，例如 Cherry Studio

选项 1：使用最新的 Streamable HTTP 协议（推荐）

选择第四个的链接，如下的官方示例

选项 2：使用旧版 SSE 协议

本文转载自​​​AIGC新知​​​，作者：绛烨