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。これまでも外部ツールとの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API、カレンダー、コードベースなどへのアクセスが格段に容易になりました。

私自身、この機能を実際に試してみて、その可能性の大きさを実感しています。従来であれば複雑なカスタム連携コードを書く必要があった作業が、MCPの標準化により大幅に軽減されるのです。

MCPとは、大型言語モデル（LLM）が外部データソースやツールと標準化された方法で連携するためのプロトコルです。Anthropicが2024年11月に提唱し、現在「AIアプリケーションのUSB-C」と呼ばれるほどの汎用性を持っています。

DifyのMCP対応には、主に3つの活用方法があります：

• MCPサーバーをツールとして設定：外部のMCPサーバーをDify内のツールとして追加
• エージェントにMCPサーバーを賢く呼び出させる：AIエージェントが必要に応じてMCPツールを活用
• MCPサーバーをワークフロー内で利用：複数のMCPツールを組み合わせた複雑な処理

さらに注目すべきは、DifyのエージェントやワークフローをMCP標準のサーバーとして公開し、外部のMCPクライアントから呼び出せるようになったことです。これにより、Difyで構築したAIワークフローを、他のAIツールやアプリケーションから活用できるようになります。

MCPツールをDifyに追加する具体的手順

実際にMCPツールをDifyに追加する手順を、Zapier MCPを例に詳しく解説します。

ステップ1：MCPサーバーの追加

まず、Difyの管理画面で「ツール」セクションに移動します。ここで「MCPで追加」というオプションが新たに利用可能になっています。

• サーバーURL：MCPサーバーのエンドポイント
• ネーム：Dify内での表示名
• サーバーアイデンティファー：設定内での識別子

Zapier MCPの場合、専用のコネクトページからサーバーURLを取得できます。ただし、Zapierのページ構造上、検索から入らないと該当ページが見つけにくいという点は注意が必要です。

ステップ2：利用可能ツールの確認

MCPサーバーを追加すると、そのサーバーが提供する個別のツールが自動的に認識されます。Zapier MCPの場合、以下のようなツールが利用可能になります：

• Slack Send Message：Slackへのメッセージ送信
• Notion Find Database：Notionデータベースの検索
• その他多数のZapierアクション

これらのツールは、Difyの標準ツールと同様に、エージェントやワークフローで活用できます。

エージェントでMCPツールを活用する方法

MCPツールをエージェントで使用する手順は、従来のツール追加と基本的に同じです。しかし、MCPツールならではの特徴もあります。

エージェント設定の実例

実際に作成したエージェントの設定例をご紹介します：

プロンプト設定：
「あなたはユーザーからの要望に対して、Zapier MCPを利用してSlackにメッセージを送信してください。次にNotionにページを作成してください。」

ツール構成：

• Tavily（天気情報取得用）
• Zapier MCP（Slack送信・Notion作成用）

このエージェントに「今日の横浜市の天気を調べて」と指示すると、以下の処理が自動実行されます：

1. Tavilyを使用して横浜市の天気情報を取得
2. 取得した情報をSlackに通知
3. 同じ内容をNotionページとして作成

実際にテストしたところ、Slackへの通知は正常に動作し、期待通りの結果が得られました。Notionについては、データ取得は可能ですが、ページ作成機能の動作には若干の不安定さが見られました。

ワークフローでのMCP活用とオーケストレーション

エージェント以外にも、ワークフローでMCPツールを活用する方法があります。これにより、より細かい制御と複雑な処理の組み合わせが可能になります。

個別ノードとしての活用

ワークフロー内では、MCPツールを個別のノードとして配置できます。例えば：

• 開始ノード：ユーザー入力の受付
• MCPノード（Zapier）：Slack Send Messageの実行
• 処理ノード：結果の加工や次の処理への橋渡し

この方法では、各MCPツールの詳細な設定が可能で、パラメータの細かい調整や条件分岐の設定ができます。

エージェントノードでの統合活用

より柔軟な活用方法として、ワークフロー内にエージェントノードを配置し、そのエージェントにMCPツールを追加する方法があります。

ただし、現在のところ、エージェントストラテジープラグインのバージョンによってはMCP対応していない場合があります。「エージェントストラテジープラグインバージョンダウンサポートMCPツール」というエラーが表示される場合は、プラグインのアップデートが必要です。

エクスプローラーマーケットで最新のエージェントストラテジープラグインを確認すると、新しいバージョンではMCP対応が明記されています。MCPのネイティブ対応が開始されたのが最近のため、まだ一部のプラグインでは対応が追いついていない状況です。

DifyワークフローをMCPサーバーとして外部公開する方法

DifyのMCP対応で最も革新的な機能の一つが、自分で作成したワークフローをMCPサーバーとして外部に公開できることです。これにより、Difyで構築したAI機能を、他のAIツールから呼び出せるようになります。

MCPサーバー公開の設定手順

ワークフローをMCPサーバーとして公開するには、以下の設定が必要です：

1. ワークフロー名は英語に
現状、ワークフローは英語で64文字以内にする必要があります。ワークフロー名が日本語になっているとエラーがでます。

2. サービスの説明とパラメータの説明
外部のLLMがワークフローを呼び出すタイミングを理解できるよう、ワークフローが何を行うかを簡潔に記述します。ここも日本語で書くとエラーになり、日本語にする必要があります。

外部クライアントでの利用方法

公開されたMCPサーバーは、Claude等の対応クライアントから利用できます。Claudeの場合、以下の手順で接続します：

1. Claude設定画面の「開発者」セクションに移動
2. 「コネクタ」でカスタムコネクタを追加
3. Difyから取得したMCPサーバーURLを入力
4. 接続名を設定（例：「Dify Mappify」）

ただし、実際の運用ではいくつかの注意点があります：

現在の制限事項と安定性について

DifyのMCP対応は非常に期待できる機能ですが、リリース直後ということもあり、いくつかの制限事項や不安定な部分があります。

確認された課題

1. 接続の不安定性
MCPサーバーとして公開したワークフローが、外部クライアントから正常に呼び出せない場合があります。接続は確立されるものの、実際のツール実行でエラーが発生することがあります。

2. 日本語サポートの不完全性
前述の通り、日本語での説明文が正常に処理されない問題があります。

3. プラグインバージョンの互換性
一部のプラグインでMCP対応が追いついておらず、機能制限が発生する場合があります。

MCPがもたらすAIワークフローの未来

DifyのMCP対応は、単なる新機能の追加以上の意味を持っています。これは、AIワークフローツール間の相互運用性を実現する重要な一歩と言えるでしょう。

実用的な活用シーン

現在でも、以下のような実用的な活用が可能です：

営業支援の自動化
Zapier MCPを活用して、CRMデータの更新、メール送信、Slack通知を組み合わせた営業プロセスの自動化が実現できます。

コンテンツ制作の効率化
外部データソースから情報を取得し、AIが内容を生成して、複数のプラットフォームに自動投稿するワークフローが構築できます。

カスタマーサポートの強化
顧客からの問い合わせを自動分析し、適切な回答を生成して、チケットシステムに登録するまでの一連の流れを自動化できます。

今後の発展可能性

MCPの標準化が進むことで、AIエージェント同士の協調作業や、複数のAIサービスを組み合わせた高度なワークフローの構築が可能になるでしょう。

特に、DifyのワークフローをMCPサーバーとして公開できる機能は、AIワークフローのマーケットプレイスのような概念を実現する可能性を秘めています。優秀なワークフローを作成した開発者が、それを他の開発者と共有・販売できるエコシステムの構築も期待できます。

まとめ：DifyのMCP対応で広がる可能性

DifyのMCPネイティブサポートは、AIワークフローの可能性を大きく広げる画期的なアップデートです。現在確認できる主要な機能と特徴をまとめると：

• MCPツールの簡単導入：Zapier等の外部MCPサーバーを数クリックでDifyに統合可能
• エージェントでの柔軟な活用：AIエージェントが必要に応じてMCPツールを自動選択・実行
• ワークフローでの詳細制御：個別ノードとしてMCPツールを配置し、細かい設定が可能
• 外部公開機能：自作ワークフローをMCPサーバーとして他のAIツールから利用可能
• 標準化による効率化：カスタム連携コードが不要になり、開発・保守コストが大幅削減

現在は一部の不安定さや制限事項がありますが、これらは新機能特有の課題であり、今後のアップデートで改善されることが期待できます。特に、基本的なMCPツールの追加と活用については、すでに実用レベルで利用可能です。

MCPという標準プロトコルの採用により、DifyはAIワークフローツールとしての地位をさらに強固なものにしました。今後、より多くのサービスがMCP対応を進めることで、AIツール間の相互運用性が飛躍的に向上し、これまで不可能だった高度な自動化ワークフローの構築が現実のものとなるでしょう。

AIワークフローの未来を切り開くDifyのMCP対応。ぜひ実際に試して、その可能性を体感してみてください。

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