Dify × MCP 实战（三）：结果别再堆字了！用 AntV 插件打造图表可视化工具

原创 于 2025-07-01 21:59:19 发布 · 1.1k 阅读 · 18 ·
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#pytorch #语言模型 #人工智能 #大模型 #AI #dify #mcp

在之前dify插件市场检索mcp的时候，发现了 一个图表可视化插件AntV，很早之前我了解到echarts，功能比较单一，只支持3种图表，看了下就没有深入研究。

antv 是什么？

国内目前主流的图表可视化方案有三家：

  • • ECharts：百度开源，后贡献给 Apache，生态丰富
  • • AntV：蚂蚁集团推出，图表系统性最强，支持 F2/G2/G6 等多种可视化引擎
  • • VChart：字节跳动推出，偏向 BI 场景，支持 vtable

本次体验的 mcp-server-chart 是 AntV 官方发布的图表生成服务，支持自然语言 → 图表，并通过 MCP 协议对接 AI 应用平台（如 Dify、Cherry Studio 等）。

https://github.com/antvis/mcp-server-chart

https://marketplace.dify.ai/plugins/antv/visualization

从github上看，目前已经支持了25种图表，从release的记录可以看到，5月19日发布v0.3以后，一直在迭代中，目前已经更新到了v0.7.1。

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Antv mcp-server-chart 的使用

在 Cherry / Cline 中使用 mcp-server-chart非常简单，比如我们在cline中使用（cherry studio同理）,配置下mcp-server-chart 就可以了

{
  "mcpServers":{
    "mysql":{
      "disabled":true,
      "timeout":60,
      "type":"stdio",
      "command":"uvx",
      "args":[
        "--from",
        "mysql-mcp-server",
        "mysql_mcp_server"
      ],
      "env":{
        "MYSQL_HOST":"10.255.200.214",
        "MYSQL_PORT":"3306",
        "MYSQL_USER":"dev",
        "MYSQL_PASSWORD":"123456",
        "MYSQL_DATABASE":"platform"
      }
    },
    "mcp-server-chart":{
      "timeout":60,
      "type":"stdio",
      "command":"npx",
      "args":[
        "-y",
        "@antv/mcp-server-chart"
      ]
    }
}

结合我之前使用的mysql工具，就可以用自然语言出图表了

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整个流程非常的丝滑。

MCP Server Chart 默认提供免费的图表生成服务，也就是上图中的图片地址。对于需要私有部署的用户，可以尝试使用VIS_REQUEST_SERVER来自定义自己的图表生成服务。

{
  "mcpServers":{
    "mcp-server-chart":{
      "command":"npx",
      "args":[
        "-y",
        "@antv/mcp-server-chart"
      ],
      "env":{
        "VIS_REQUEST_SERVER":"<您的_VIS_REQUEST_SERVER>"
      }
    }
}
}

dify + AntV使用

在dify中使用有两种方案：

  • • 通过在线mcp服务使用
  • • 直接当成工具使用

使用在线mcp服务

https://modelscope.cn/mcp/servers/@antvis/mcp-server-chart

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在魔搭社区，我们可以生成一个24小时有效的mcp服务（这点非常赞）

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然后我们直接复制到dify中配置

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  • • 创建一个工作流

  • • 添加Agent节点

  • • 选择ReAct模式

  • • 添加AntV的在线mcp配置

  • • 一句话提示词你是一个数据分析专家，请根据用户输入的数据，分析并使用mcp-server-chart生成合适的图表

  • • 输入数据执行

    null

    图片直接返回的url，点击查看对应的内容

使用AntV工具

安装插件以后

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  • • 1使用官方的Agent策略，不带mcp
  • • 通过2、3、4添加相应的mcp工具
  • • 添加指令和查询

指令：你是一个数据分析专家，请根据用户输入的数据，使用工具生成柱状图，中文回复

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  • • 在输入的时候，告知要统计什么，并给数据
  • • 效果还不错

数据库+ AntV

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安装数据库查询插件，然后填写好对应的数据库信息（也可以在使用的时候填写）

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在Agent中添加sql查询。

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在实际体验中sql查询并组装成图标的功能不不太好用，

  • • 数据库查询插件必须自己输入sql，你得在Agent之前用LLM生成sql
  • • 非mcp的方式，需要靠提示词来组织流程

prometheus+AntV

在dify插件市场有个Prometheus查询的插件，安装以后，可以通过

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  • • 和mysql一样，需要提供具体的查询语句

后记

  • • dify中原生并没有支持mcp，mcp的支持是通过外部扩展来的

  • • 必须使用在线mcp服务，

    • • 使用魔搭这种现成的mcp server，对应的服务需要提供外网访问端点，安全性不可控
    • • 使用内网搭建的mcp server

  • • 图文混排功能时好时坏，这个需要注意点，提示词得好好的斟酌下

  • • 用习惯了cline和cherry studio ，用dify感觉好笨

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### Dify MCP 工具的使用说明 Dify 是一个强大的开源项目，支持多种工具集成和扩展功能。MCP（Multi-Cloud Platform）工具是其生态系统中的一个重要组成部分，主要用于连接外部服务或工具以增强模型的功能[^1]。以下是关于如何使用 Dify 和 MCP 工具的详细说明： #### 1. 安装与配置 要开始使用 Dify 的 MCP 工具，首先需要确保 Dify 环境已正确安装并运行。如果尚未安装 Dify，请参考官方文档完成环境搭建[^3]。 对于 MCP 工具的支持，Dify 提供了 `dify-plugin-tools-mcp_sse` 插件[^1]。此插件可以通过 GitHub 下载并安装到本地环境。以下是一个简单的安装步骤示例： ```bash git clone https://github.com/junjiem/dify-plugin-tools-mcp_sse.git cd dify-plugin-tools-mcp_sse pip install -r requirements.txt ``` #### 2. 配置 MCP 服务器 在 Dify 中使用 MCP 工具时，需要先配置 MCP 服务器信息。可以访问 MCP 平台（如 mcp.so），搜索相关应用，并提取 Connect Server with SSE URL 信息。例如，从平台获取的 JSON 数据可能如下所示[^3]： ```json { "mcpServers": { "time": { "url": "https://router.mcp.so/sse/t4gugvm8g1c5k1" } } } ``` 如果有多个 MCP 应用，则可以在配置文件中添加多个服务器信息[^5]： ```json { "server_name1": { "url": "http://127.0.0.1:8000/sse", "headers": {}, "timeout": 60, "sse_read_timeout": 300 }, "server_name2": { "url": "http://127.0.0.1:8001/sse" } } ``` #### 3. 在 Dify 中集成 MCP 工具 完成 MCP 服务器配置后，接下来需要在 Dify 中集成 MCP 工具。具体操作包括以下几个方面： - **创建 Agent 应用**：在 Dify 中新建一个 Agent 应用。 - **添加工具**：在工具列表中选择 `mcp_sse` 类型，并填写之前配置的 MCP 服务器 URL[^4]。 - **测试工具**：通过输入特定问题来测试 MCP 工具的功能。例如，在聊天框中输入“请预测广州市未来的天气情况”，Dify 将调用 MCP 工具获取天气预报信息并返回结果[^4]。 #### 4. 示例代码 以下是一个简单的 Python 脚本，展示如何通过 Dify 调用 MCP 工具[^1]： ```python from dify_plugin_tools_mcp_sse import MCPClient # 初始化 MCP 客户端 mcp_client = MCPClient( url="https://router.mcp.so/sse/t4gugvm8g1c5k1", headers={}, timeout=60, sse_read_timeout=300 ) # 调用 MCP 工具 response = mcp_client.call_tool("weather", {"city": "Guangzhou"}) print(response) ``` ### 注意事项 尽管 Dify 对 MCP 工具的支持逐渐完善，但在实际使用中可能会遇到一些兼容性问题[^2]。建议在使用过程中参考官方文档或社区资源，及时更新插件版本以获得更好的体验。
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