AIワークフローツールのDifyが、ついにMCP（Model Context Protocol）をネイティブサポートしました。
これまでもAPIを使った外部連携は可能でしたが、今回のアップデートにより、外部データやツール、カレンダー、コードベースなどへのアクセスが劇的に簡単になりました。
MCPとは、「AIアプリケーションのUSB-C」とも呼ばれる、Anthropic社が提唱した新しい標準規格です。
この記事では、DifyでのMCPツールの導入方法から、自作ワークフローをMCPサーバーとして公開する手順までを実践的に解説します。
DifyのMCP対応でできる3つのこと
今回のアップデートにより、主に以下の3つの活用が可能になりました。
- MCPサーバーをツールとして追加：Zapierなどの外部MCPサーバーをDifyのツールとして登録できます。
- エージェントによる自動呼び出し：AIエージェントが必要に応じてMCPツールを自律的に使用します。
- Dify自体をMCPサーバー化：Difyで作ったワークフローを、Claude Desktopなどの外部AIから呼び出せるようになります。
実践：MCPツールをDifyに追加する手順
例として、Zapier MCPをDifyに追加し、Slackへのメッセージ送信機能を実装してみましょう。
ステップ1：MCPサーバーの登録
Difyの管理画面から「ツール」→「MCPで追加」を選択します。
- サーバーURL：ZapierのMCP設定ページから取得したURLを入力。
- 名前：管理しやすい名前（例：Zapier MCP）を入力。
- 識別子：システム内でのIDを設定。
ステップ2：エージェントでの活用
ツールを追加したら、AIエージェントに組み込みます。
例えば、「天気情報を調べてSlackに通知する」エージェントを作成する場合：
- ツール1： Tavily（天気情報の検索用）
- ツール2： Zapier MCP（Slackへのメッセージ送信機能）
プロンプトで「今日の天気を調べてSlackに送って」と指示するだけで、エージェントが自律的にツールを使い分けてタスクを完了させます。
革新的機能：Difyワークフローを外部公開する
Difyで作った高度なワークフローを、MCPサーバーとして外部に公開できる機能も実装されました。
これにより、Claude DesktopなどのMCP対応クライアントから、あなたが作ったDifyアプリを直接呼び出せるようになります。
設定時の注意点
現状（リリース直後）では、以下の点に注意が必要です。
- 名称と説明は英語で記述する： 日本語が含まれていると、外部クライアントからの呼び出し時にエラーが発生することがあります。
- プラグインのバージョン： 一部のプラグイン（Agent Strategyなど）は、最新版にアップデートしないとMCPに対応していない場合があります。
まとめ：AI連携の未来が変わる
DifyのMCP対応は、単なる機能追加にとどまらず、AIツール同士が共通言語でつながるエコシステムへの第一歩です。
まだベータ版的な挙動も見られますが、Zapier連携などの基本機能はすでに実用的です。
ぜひDify×MCPの可能性を、あなたのビジネスシステムに取り入れてみてください。
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