<think>
嗯，用户这次问的是
Dify中两个特定
插件的
使用指南："
dify-mcp"和"
dify-sse"。从
名称推测，
mcp可能涉及消息处理或通信协议，sse显然是服务
器推送技术——这需要结合
Dify的
插件机制来解析。
用户当前提问直接承接我上次关于
Dify快速排序的回复（虽然主题完全不同），但保持了一贯的技术深度需求。ta应该是个开发者，正在集成
Dify的高级功能，可能遇到了实时数据流处理的场景。有趣的是，用户特意强调"参考站内引用"，说明ta更信任一手文档而非外部资料。
先拆解问题核心：1）确认
插件用途 2）具体安装配置步骤 3）代码级集成示例。由于
Dify官方文档更新频繁，我必须优先锁定最新
插件规范。回忆
Dify的
插件架构有三个关键层：前端声明（manifest.json）、后端服务（独立API）、平台注册流程——这两个
插件应遵循相同模式。
注意到潜在难点：sse
插件涉及长连接，需要提醒心跳机制；
mcp若属消息队列场景，则需考虑幂等性处理。用户没提具体技术栈，但Python示例普遍适用，所以示例代码用Flask框架演示通用性强些。
上次快速排序的回复结构被验证有效，这次延续：原理简述→部署步骤→代码示例→常见问题。特别增加"优化建议"部分，因为实时
插件最易忽略背压控制。最后保留相关问题生成，但聚焦在
插件扩展场景而非理论分析——毕竟用户明显在赶项目进度啊。
</think>
以下是
Dify中`
dify-mcp`和`
dify-sse`
插件的
使用指南，结合官方文档和实践整理：
---
### **1.
dify-mcp 插件（消息控制协议）**
**功能**：实现消息队列通信，用于异步任务调度和分布式处理
**
使用步骤**：
1. **安装依赖**
在
Dify工作目录执行：
```bash
pip install
dify-mcp
```
2. **配置
插件**
在`config.yaml`添加：
```yaml
plugins:
mcp:
broker: redis://localhost:6379/0 # 消息队列地址
queue:
dify_tasks # 任务队列名
```
3. **调用示例**（Python）
```python
from
dify_
mcp import send_task
# 发送异步任务
send_task(
task_name="process_data",
args=({"user_id": "123"},),
queue="
dify_tasks"
)
```
4. **消费任务**
创建`worker.py`：
```python
from
dify_
mcp import TaskWorker
@TaskWorker(queue="
dify_tasks")
def process_data(user_id: str):
# 业务逻辑
print(f"Processing user {user_id}")
if __name__ == "__m
ain__":
TaskWorker.start()
```
---
### **2.
dify-sse
插件（服务
器推送事件）**
**功能**：实现实时数据推送（如
AI生成内容流式输出）
**
使用步骤**：
1. **安装
插件**
```bash
pip install
dify-sse
```
2. **前端集成**（React示例）
```jsx
import { useSSE } from '
dify-sse';
function StreamComponent() {
const { data, error } = useSSE(
'https://api.
dify.
ai/v1/chat
-stream',
{ method: 'POST', body: JSON.stringify({ query: "Hello" }) }
);
return (
<div>{data || "Loading..."}</div>
)
}
```
3. **后端配置**（
Dify服务端）
确保启用SSE路由：
```python
# app/routers/chat.py
from
dify_sse import sse_router
app.include_router(sse_router, prefix="/stream")
```
4. **流式响应示例**
```python
# 伪代码：
AI响应流
async def chat_stream(query: str):
for chunk in
ai_model.stream(query):
yield json.dumps({"content": chunk})
aw
ait asyncio.sleep(0.1) # 控制推送频率
```
---
### **关键注意事项**
1. **
mcp插件**
- 需独立运行Worker进程：`python worker.py`
- 支持Redis/RabbitMQ，优先级队列需额外配置
2. **sse
插件**
- 浏览
器兼容性：Chrome/Firefox/Safari（不支持IE）
- 超时控制：默认30秒断开，需客户端自动重连
3. **调试工具**
- mcp：
使用`redis
-cli monitor`查看队列任务
- sse：用`curl
-N URL`测试流式响应
> 官方参考：[
Dify插件开发文档](https://docs.
dify.
ai/plugins) | [SSE技术规范](https://developer.mozilla.org/en
-US/docs/Web/API/Server
-sent_events)
---
### 相关问题
1. 如何监控`
dify-mcp`
插件的任务执行状态？
2. `
dify-sse`
插件在移动端兼容性如何优化？
3. 能否用`
dify-mcp`实现定时任务调度？
4. SSE推送过程中断时如何实现数据续传？
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