difymcp-strandsagent-demo

Name: difymcp-strandsagent-demo
Availability: InStock
Author: wanglx858

将dify工作流作为mcp接入stands agent，构建一个患者接收分诊agent。基于Strands Web UI开发，使用Python MCP SDK 实现 Dify workflow mcp server

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Patient Intake Chatbot with Dify MCP Server and Strands Agent 🤖🩺

本项目将 Dify 工作流 作为 MCP 接入到 Strands Agent，构建一个患者接收分诊的智能 Agent。
基于 Strands Web UI 开发，使用 Python MCP SDK 实现 Dify workflow 的 MCP Server。

项目简介 📝

该项目通过将 Dify 工作流封装为 MCP 服务，并集成到 Strands Agent 平台，实现患者接收与分诊的智能对话交互。
通过 Strands Web UI 进行交互界面展示，支持配置多种模型和工具，方便快速部署和扩展。

本项目整合自两个开源仓库，基于 AWS MCP Server 示例和 Strands Web UI 项目进行集成开发，用于 Dify MCP Agent 的演示场景。

📎 代码来源与致谢

本项目基于以下两个开源项目整合而成：

感谢原作者的开源贡献！本项目遵循与原项目相同的开源协议，详见 LICENSE。

前置条件 ✅

Python 3.10 或更高版本
已配置 AWS 凭证，支持 Bedrock 和 Transcribe 服务
Streamlit >= 1.30.0
Strands Agents SDK >= 0.1.1
MCP >= 0.1.0

快速开始 🚀

克隆项目仓库：

git clone https://github.com/wanglx858/difymcp-strandsagent-demo.git

cd difymcp-strandsagent-demo

MCP 服务器安装与运行 ⚙️

cd aws-mcp-servers-samples

安装依赖：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
pip install -r dify_mcp_servers/requirements.txt

配置 Dify API Key：

可在dify的探索应用里找到公开模版应用程序Patient Intake Chatbot

打开 dify_mcp_server.py，找到如下代码并替换为你的 API Key：

DIFY_API_BASE = "https://api.dify.ai/v1"   # Dify 控制台可获取
DEFAULT_API_KEY = "你的API_KEY"  # 请填写你的 Dify API Key

启动 MCP 服务器：

uv init
uv venv
source .venv/bin/activate
uv add "mcp[cli]" httpx
uv run dify_mcp_servers/dify_mcp_server.py

Strands Web UI 安装与配置 🖥️

进入 Strands Web UI 目录：

cd strands-web-ui

安装依赖：

pip install -r requirements.txt
pip install -e .

安装strands-agents-tools

pip install strands-agents-tools

导入 MCP 服务 🔌

编辑 config/mcp_config.json，添加或修改如下配置：

"patient_intake_chatbot": {
  "command": "uv",
  "args": [
    "--directory",
    "/你的项目路径/aws-mcp-servers-samples/dify_mcp_servers", 
    "run",
    "dify_mcp_server.py"
  ],
  "description": "A chatbot for patient intake.",
  "status": 1
}

⚠️ 请将路径修改为你的 dify_mcp_server.py 文件所在的绝对路径。

AWS 配置 ☁️

确保 AWS 凭证已正确配置以使用 Bedrock 和 Transcribe 服务。

aws configure

或者通过环境变量配置：

export AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_key
export AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1

首次运行 ▶️

启动应用：

streamlit run app.py

在浏览器访问：

http://localhost:8501

在侧边栏中配置你的模型和参数。

# PROMPT
You are a patient receiving chatbot assistant, and you need to call the patient_intake_chatbot tool to collect patient information and match it with the appropriate triage path or healthcare provider based on the patient’s symptoms, urgency, and medical history.

在工具配置区启用所需功能。
开始与患者接收分诊 Agent 聊天！💬

如果有任何问题，欢迎提 Issue 或联系维护者。📩

祝你使用顺利！🚀✨

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