部署 Dify Docs MCP 服务，与文档进行对话
学习如何部署本地文档 MCP 服务器，并通过 AI 与文档进行对话。
Model Context Protocol (MCP) 是由 Anthropic 开发的开放标准协议，为 AI 与外部工具和数据源提供标准化交互接口。AI 通过此协议访问软件工具和数据资源。
本文介绍如何基于 dify-docs 仓库 部署本地 MCP 服务器，实现 LLM 与文档的自然对话。
详细了解 MCP 协议，请参考 Model Context Protocol。
前置准备
- Node ≥ 16.0
- Git
- MCP 客户端（如 Claude Desktop、VS Code 等）
安装步骤
1. 拉取仓库
克隆 Dify 文档仓库到本地：
该仓库包含 Dify 完整文档，作为 MCP 服务器的数据源。
2. 初始化 MCP 服务器
进入文档目录，安装并配置 MCP 服务器：
此命令完成以下操作：
- 创建本地 MCP 服务器实例
- 分析和索引文档内容
- 配置必要依赖项
安装过程约需几分钟，时间取决于网络状况。
3. 配置 MCP 服务器
MCP 客户端和服务器关系：
MCP 服务器提供知识和工具，处理查询请求、管理数据资源、执行特定功能。客户端为用户交互界面，通常是 AI 应用或聊天工具，接收用户问题，转发查询至相应 MCP 服务器，整合信息后返回用户。
安装过程中选择 MCP 客户端。以 Claude Desktop 为例，工具生成相应配置信息。
完成安装后，在 Claude Desktop 设置中添加 MCP 服务器。进入设置页面，在 MCP 服务器配置部分添加服务器地址和端口，保存配置并重启应用。
与文档对话
配置完成后即可与 Dify 文档进行对话。该方式支持自然语言查询，无需逐页搜索或精确匹配关键词。
例如询问”我想创建一个客服聊天机器人，应该选择 Workflow 还是 Chatflow？“，系统解释两种应用类型区别，并结合客服场景给出具体建议。
对于技术问题如“如何修改 Dify 端口号”，AI 提供具体操作步骤：
MCP 方式允许用自然语言描述问题，即使不确定具体技术术语，只需描述期望效果即可获取相关信息。
该方案与 RAG 方法对比
| 特性 | RAG (检索增强生成) | MCP (Model Context Protocol) |
|---|---|---|
| 工作原理 | 预先将文档分割成文本块，使用向量嵌入建立索引。用户提问时，系统计算问题与文本块相似度，选择相关块作为上下文生成答案。 | AI 根据问题需求主动生成查询策略，支持多轮交互查询，根据初次结果调整后续搜索。 |
| 优势 | 处理速度快，适合大规模静态文档集合。 | - 可访问完整文档内容，支持跨章节复杂查询 - 文档更新后无需再次进行繁琐处理，重新生成 MCP 服务即可提供查询服务 - 提供连贯完整的答案 |
| 局限性 | - 静态文档分割可能分散相关信息 - 基于向量相似度检索可能遗漏语义相关但词汇不同的内容 - 上下文窗口限制，仅基于特定片段生成答案 | - 需要消耗大量 Tokens，成本较高 - 依赖 LLM 的查询策略生成能力，可能影响检索准确性 - 多轮交互查询可能导致响应时间较长 - 需要额外的 MCP 服务器部署和维护成本 |