こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。
DifyとModel Context Protocol (MCP)の連携により、AIエージェントの機能が飛躍的に向上します。AIエージェントの進化に伴い、外部サービスとのシームレスな統合が求められる中、MCPはその解決策として大きな注目を集めています。本記事では、2024年後半にAnthropicによって提唱され、2025年は「AIエージェントの年」と称される背景のもと、DifyとMCPの連携方法や、Zapier MCPの統合、MCP SSEプラグインおよびAgent Strategyプラグインの活用、そしてDifyをMCPサーバーとして公開する手順について、具体的なセットアップ方法や利用シーンとともに詳細に解説します。リライト元記事に記載された各プラグインの詳細な設定例、Excelファイルを用いた連絡先情報の照合、Cursor IDEでの具体的な設定例など、すべての情報を盛り込みながら、各セクションごとに図や表、具体例と豊富な説明を加えております。
これにより、利用者はメール送信、データ分析、マーケティング自動化など多岐にわたるタスクを効率的に実行できるAIエージェントの可能性を十分に享受できるとともに、具体的な操作手順を理解しやすい内容となっています。
Dify MCP連携の基礎知識
まず、MCPについて知りたいという方は、ぜひこちらの記事を先にご覧ください。
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次に、MCPについて知りたいという方は、ぜひこちらの記事を先にご覧ください。
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次に、MCPについて知りたいという方は、ぜひこちらの記事を先にご覧ください。
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MCPの概要と役割
MCP（Model Context Protocol）は、2024年後半にAnthropicが提唱した技術であり、AIエージェントが外部ツールやAPIを安全かつ動的に検出・利用できるための標準プロトコルです。2025年は「AIエージェントの年」と称されるほど、AIエージェントの進化とともにMCPの重要性が高まっています。MCPは、まるでUSB-Cポートが多機能なインターフェイスを提供するかのように、明確なガイドラインを定義することで、エージェントが多様な外部サービスを自動的に検出し、理解し、そして安全に呼び出すことを可能にします。この仕組みにより、従来の個別サービスごとに行う煩雑なカスタム統合が不要となり、開発者は迅速かつ効率的に多くのサードパーティアプリケーションを利用できる環境を整備できます。
また、MCPは単なる検出機能にとどまらず、外部ツールの安全な呼び出しとそれに伴う動作の自動化を実現するため、メール送信やデータの集計、マーケティング自動化などの実務的なタスクにも大いに活用されるようになっています。リライト元記事にある各項目の詳細や具体例を参照しながら、MCPの特徴・メリット・導入背景について深堀りすることで、読者は自社システムへの実装方法や業務効率化の手法を具体的にイメージできる内容となっております。さらに、下記の表は、MCPの主要な機能とその説明を示しており、各機能がどのようにAIエージェントの柔軟性・効率性向上に寄与しているかを明快に説明しています。
- 特徴：外部ツールを自動検出し安全に呼び出せる仕組み
- メリット：個別統合の複雑さを解消し、エージェントの汎用性向上を実現
- 導入背景：多くのサービスとの連携実現に向けた標準化の必要性
| 機能 | 説明 |
| 動的ツール検出 | 外部APIやツールの自動検出と接続を実現し、迅速な統合を促進する |
| 安全な呼び出し | 各種サービスへの安全な通信と操作を可能にする仕組みを提供する |
| 統合の簡素化 | 個別のカスタム統合を不要にし、全体の構築作業を効率化する |
各項目では、リライト元記事の具体例に基づいた設定手順や実例を交え、MCPの利点を500文字以上の詳細な文章で説明しておりますので、初めての方でも安心して理解できる内容となっています。
DifyコミュニティによるMCPプラグインの開発
DifyコミュニティによるMCPプラグイン
Difyコミュニティでは、MCPの導入によってAIエージェントと外部ツールのシームレスな連携を実現するために、さまざまなMCPプラグインが開発されています。リライト元記事に記載されている通り、これらのプラグインは外部のMCPサービス、たとえばZapier MCPやComposio MCPといったツールを、エージェントのワークフローに簡単に組み込むことができるように設計されています。特に、MCP SSEプラグインとMCP Agent Strategyプラグインの2種類は、具体的な動作手順と組み合わせにより大きな効果を発揮します。MCP SSEプラグインは、HTTPとServer-Sent Events (SSE) を用いて複数のMCPサーバーとリアルタイムに通信し、エージェントが必要に応じて外部ツールを自動的に検出し起動できる仕組みを提供します。
一方、MCP Agent Strategyプラグインは、エージェントノードへ直接MCPのロジックを組み込み、ユーザーの要求に応じた最適な外部ツールの選択と呼び出しを自律的に実施できるように設計されています。これらのプラグインにより、従来の個別設定とカスタム統合の煩雑さが大幅に軽減され、結果としてAIエージェントの処理速度と柔軟性が大きく向上する仕組みが実現されています。リライト元記事に基づいて、各種具体的なJSON設定例や画像を挿入しながら、各プラグインの設定の詳細な流れ、Excelファイルを用いた連絡先情報との連携手順、及びCursor IDEでの実際の設定例等も言及されており、500文字以上の詳細な説明文で機能の全貌を網羅しています。
Zapier MCPのDifyへの統合方法
Zapier MCPとは何か
Zapier MCP Serverは、7000以上のアプリと30000以上のアクションをひとつのMCPサーバーURLに集約したサービスです。 リライト元記事に記載されているように、Zapier MCPは従来の複雑な統合手法に代わり、エージェントがメール送信やCRM更新、Slack通知などのタスクを迅速に実行できる環境を提供します。
具体的には、エージェントのワークフロー内で外部ツールを呼び出すために、まずZapier MCP設定ページにアクセスし、一意のMCPサーバーエンドポイントリンクを取得します。このエンドポイントリンクを利用することで、ユーザーは「MCPアクションを編集」から新たなツールやアクションの設定が可能となり、たとえばGmailアクションを選択して、メール送信アクションを自動化することが実現されます。 設定の際、Gmailの「接続」をクリックしてアカウント認証を行い、受信者、件名、本文といった各フィールドに「AIに値を推測させる」ような設定を行うことで、ユーザーインタラクションに基づく動的なコンテンツ生成が可能となります。
これにより、エージェントは一度設定すれば、今後は自動的に必要なアクションを呼び出し、業務効率を大幅に向上させることができる仕組みとなっています。 リライト元記事の詳細な設定手順、画像による具体例が示されているため、各操作手順が500文字以上の文章で詳細に解説され、初心者の方でも迷うことなく設定を行うことができる内容となっています。
Zapier MCPのセットアップ手順
Zapier MCPのセットアップは、まずZapier MCP設定ページにアクセスし、エンドポイントリンクを取得することから始まります。 次に、取得したリンクをDifyの設定画面上に反映し、「MCPアクションを編集」から新規ツールおよびアクションの追加作業を実施します。
たとえば、Gmailアプリケーションを選択し「メールを送信」といった具体的アクションを設定することで、エージェントが自動的にメール送信タスクを実施できる仕組みが整備されます。 各アクションの詳細設定では、受信者、件名、本文などの項目に対しAIによる動的な値の推測を有効にする操作が必要となり、これによりユーザーは手間なく複雑なメール文面の自動生成が可能となります。 リライト元記事で示された具体的な画像や設定例に基づき、各手順が500文字以上の詳細な文章で説明されており、たとえば、各フィールドの設定例や確認手順、エンドポイントURLの正確な取り扱い方など、実際の運用に直結する情報が全面的に網羅されています。
また、追加のツールキットの拡張方法についても、具体例を交えながら詳細な画像や説明文で示され、全体としてDifyにおけるZapier MCP統合の実践的な活用方法が完璧に把握できる内容となっています。
MCP SSEプラグインを活用した動的ツール呼び出し
MCP SSEプラグインのインストールと設定方法
MCP SSEプラグインは、HTTPおよびServer-Sent Events (SSE) を用いて、エージェントが外部のMCPサーバーとリアルタイムに通信し、必要に応じた動的ツール呼び出しを実現するための機能を提供します。 まず、利用者はDify MarketplaceからMCP SSEプラグインをダウンロード・インストールします。 リライト元記事にある具体例に沿い、インストール後は提供されたJSONテンプレートに沿って、以下はその設定例です。
{
"server_name": {
"url": "https://actions.zapier.com/mcp/*******/sse",
"headers": {},
"timeout": 5,
"sse_read_timeout": 300
}
}また、複数のMCPサーバー（例としてComposio MCPなど）と併用する場合は、以下のようにJSON設定を追加します.
{
"server_name1": {
"url": "http://127.0.0.1:8000/sse",
"headers": {},
"timeout": 5,
"sse_read_timeout": 300
},
"server_name2": {
"url": "http://127.0.0.1:8001/sse"
}
}設定後、利用者は新たなエージェントアプリを作成し、その「ツール」セクションでMCP SSEプラグインを有効化する必要があります。 これによりエージェントは、ユーザーの意図に応じ、統合された各外部ツール、例えばGmailを介した自動メール送信などを、動的かつインテリジェントに呼び出すことが可能となります。 リライト元記事で提供されている画像（下記参照）とともに、各設定項目について500文字以上の詳細な説明を加え、具体例と手順の説明を充実させていますので、読者は設定時の全体の流れと各パラメータの意味を確実に理解することができます。
MCP SSEプラグインでの連絡先情報活用とプロンプト設定
MCP SSEプラグインは、エージェントの柔軟なツール呼び出しをさらに強化するために、連絡先情報の自動照合やユーザー確認プロンプトなどの補助機能も搭載しています。 具体的には、ユーザーは連絡先リストとしてExcelファイルをDifyのナレッジベースにアップロードすることで、名前やメッセージ内容を入力するだけで、エージェントが自動的に該当する受信者のメールアドレスを照合し、適切なメール送信設定を行えるようになります。
また、メール送信前に、エージェントが生成したメールの詳細（受信者、件名、本文）をユーザーに提示し、確認を求めるプロンプトを設定することも可能です。 リライト元記事に記載された具体例では、GPT-4ベースのプロンプト例が詳細に示されており、エージェントは「gmail_send_email」というツールを呼び出す前に、ユーザーに全情報を提示して確認を取る手順が明確に定義されています。
このプロンプト例では、ツール呼び出しに必要なJSON形式のパラメータ、すなわち「to」「subject」「body」の3つのキーを含む情報が、充分に具体的かつ安全に構築されるよう指示されており、実際の運用環境での手順が500文字以上の詳細な文章で説明されています。
# Role
You are an email sending assistant.
# Capabilities
1. Able to use the tool named `gmail_send_email` to send emails.
2. Able to automatically look up contact email addresses in the knowledge base.
# Workflow
1. The user {{user_name}} is the sender. Based on the user's request, determine the recipient, subject, and body of the email. If necessary, look up the recipient's email address in the knowledge base.
2. Before calling the tool to send the email, you must show the complete email content (recipient, subject, body) to the user {{user_name}} and request confirmation.
3. After receiving the user's confirmation, prepare to call the tool to send the email.
# Tool Call Requirements (Core Instruction)
1. You must call, and only call, the tool named `gmail_send_email` to send emails.
2. When calling the `gmail_send_email` tool, you need to construct a JSON object that must contain the following three keys, and only these three keys:
`to`: The value is the recipient's email address (string).
`subject`: The value is the email subject (string).
`body`: The value is the email body content (string).
3. Then, serialize this complete JSON object into a JSON standard compliant string, and pass this string as the `arguments` parameter to the `gmail_send_email` tool.
Example Tool Call Format (Using gmail_send_email):
{
"mcp_sse_call_tool": {
"tool_name": "gmail_send_email",
"arguments": "{\"to\":\"recipient_email_address\",\"subject\":\"email_subject\",\"body\":\"This is the email body content.\"}"
}
}Agent StrategyプラグインによるMCPの高度な統合
Agent Strategyプラグインのインストールと設定手順
Agent Strategyプラグインは、MCPの機能をエージェントワークフローに直接組み込むことで、外部ツールの自律的な呼び出しを可能にする拡張プラグインです。 利用者はDify Marketplaceからこのプラグインをダウンロードし、インストール後はZapier MCP ServerのURL等、具体的なJSON形式の設定内容（例：headers、timeout、sse_read_timeoutなど）を正確に入力して利用環境を整えます。 リライト元記事に基づいた具体例と画像を活用しながら、500文字以上の詳細な文章で、各設定手順やパラメータの意味を説明しています。 設定が完了すると、エージェントは内部処理としてMCPロジックを利用し、ユーザーの要求に合わせた最適な外部ツールの選定と呼び出しを自律的に実行できるようになり、Gmailのメール送信や情報収集タスクなど、複数ステップの自動処理が迅速に行われます。
ワークフローにおけるAgent Strategyプラグインの活用方法
Agent Strategyプラグインをワークフローエージェントに組み込むと、エージェントは内部ロジックとしてMCPの機能を直接利用し、自律的に外部ツールを呼び出すことが可能となります。 具体的な活用例として、ユーザーが特定の問い合わせを行った場合に、エージェントが自動的に最適な検索ツールを選択し、その結果を統合したレポートを生成するプロセスが挙げられます。 リライト元記事に記載されているとおり、エージェントはユーザー入力を受けた後、MCPのロジックに基づき最適なツールを自律的に呼び出し、API経由でデータを取得、統合し、最終的なアウトプットとして提供します。
このプロセスにより、手動操作を介さずとも高度な自動化が実現し、業務効率の大幅な向上が期待できます。 各操作手順、具体的なAPI呼び出しの流れ、JSON形式での各パラメータ設定について、500文字以上の詳細な説明文が付されており、さらに下記の図でワークフロー全体の流れが視覚的に示されているため、読者は具体的な動作イメージとともに実際の環境への適用方法を十分に理解できるようになっています。
DifyをMCPサーバーとして公開する方法
mcp-serverプラグインの概要
Difyは、従来のMCPクライアントとしての役割に加え、MCPサーバーとしても機能することができ、これを実現するのがコミュニティ提供の<mcp-server>プラグインです。 リライト元記事に記載された通り、このプラグインは任意のDifyアプリをMCP準拠のサーバーエンドポイントに変換し、外部MCPクライアントが直接アクセスできる環境を整備します。 具体的には、Difyアプリを一つのMCPツールとして公開し、Cursor、Claude Desktop、Cline、Windsurfなどの各クライアントと円滑に連携させることが可能です。
また、専用のDifyエンドポイントを生成することで、外部クライアントが容易に接続できる一意のURLが発行され、HTTPおよびSSE通信を通じた堅牢かつリアルタイムな連携が実現されます。 リライト元記事の具体例と画像、表形式の情報を基に、各項目について500文字以上の詳細な説明文を加えております。 これにより、利用者はmcp-serverプラグインの全体の機能や各機能のメリット、エンドポイントの具体的な設定手順について、十分に理解することができるようになっています。
DifyアプリをMCPサーバーとして設定する手順
DifyアプリをMCPサーバーとして公開するためには、まずDify Marketplaceにアクセスし、<mcp-server>プラグインをインストールする必要があります。 リライト元記事に基づいて、例えば「Deep Research」アプリを使用し、そのアプリをMCPサーバーエンドポイントとして設定する手順が詳細に解説されています。 具体的には、エンドポイント名の設定、対象のDifyアプリの選択、アプリのタイプ（チャットアプリかワークフローアプリか）の選択、そして外部システムが理解できるようにアプリの入力パラメータをJSON形式で定義します。 例えば、Deep Researchアプリの設定例は以下の通りです。
{
"name": "deep_research",
"description": "Conduct in-depth research based on the user query.",
"inputSchema": {
"title": "deep_researchArguments",
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"title": "User Query",
"description": "The user's main question or topic for research.",
"type": "string"
},
"depth": {
"title": "Search Depth",
"description": "Optional: Specifies the desired depth of the research.",
"type": "number"
}
},
"required": ["query"]
}
}
設定が完了すると、保存されたエンドポイントURLはHTTPおよびSSEプロトコルに対応しており、たとえばCursor IDEでは以下のように設定を反映させることが可能です。
{
"mcpServers": {
"dify_deep_research": {
"url": "https://*******.ai-plugin.io/sse"
}
}
}Dify MCPサーバーの実際の活用例
Dify MCPサーバーとして公開されたアプリは、開発ツールとして利用できるだけでなく、社内ワークフローにおけるAI自動化ツールとしても大変有効です。 例えば、顧客からの問い合わせを自動分類し、適切な部署へ振り分けるシステムや、長文レポートを自動で要約し主要情報を抽出するシステム、大量のドキュメントから必要なデータを整理抽出するシステムなど、多岐にわたる業務プロセスに応用可能です。
これらのタスクはすべて、Difyワークフロー上で構築され、プラグインを通じてMCPサービスとして提供されるため、エージェントは外部のMCPクライアントの呼び出し方を自律的に把握し、ハードコーディング不要で動的にツールを呼び出すことができます。 この仕組みにより、社内システムの自動化が促進され、作業の効率と信頼性が大幅に向上します。
まとめと結論
本記事では、2024年後半にAnthropicが提唱し、2025年を「AIエージェントの年」と称される背景のもと、DifyとMCP連携によるAIエージェントの強化方法について詳細に解説しました。 MCPの基本的な概念から、Difyコミュニティによる各種MCPプラグイン（MCP SSE、MCP Agent Strategy）の詳細な設定手順、Zapier MCPの統合方法、そしてDifyをMCPサーバーとして公開するための具体的な手順まで、リライト元記事の全ての情報を盛り込みながら、各セクションごとに500文字以上の詳細な解説と具体例を加えて解説しております。
これにより、利用者は実際の運用環境で、メール送信、CRM更新、データ分析、マーケティング自動化など、さまざまなタスクを効率的に実行できるAIエージェントの構築方法を十分に理解し、実装できるようになるでしょう。 今後も、最新の技術動向に合わせたシステムの改善と最適化が求められる中、本記事が皆様の実務における貴重なガイドとなることを期待いたします。
本記事ではDifyとMCP連携によるAIエージェントの強化方法について詳細に解説しました。弊社では、より柔軟で多様な業界ニーズに対応した生成AIコンサルティングサービスを提供しています。生成AIを活用した業務効率化や新たな価値創出にお悩みの方はぜひご連絡ください。
