出行前，你是否还在为天气预报和路线规划而烦恼？是否担心目的地突降暴雨或交通拥堵？Dify+高德地图MCP利用先进的天气预报技术，提供精准的实时天气预报和未来几天内的天气趋势。不再需要在各种App之间切换，你只需在Dify+高德地图MCP中，一键查询目的地天气，即可轻松掌握降雨、温度、风力等关键信息。
1. 环境准备
- 已搭建并配置Dify服务
- 安装并配置Dify Agent策略
- 安装并配置硅基流动API_KEY
- 创建高德地图开发者账号并创建API_KEY
2. WorkFlow 展示
用户输入问题，例如“北京未来三天天气怎么样”，Dify Agent使用ReAct模式思考、调用工具获取当前时间、调用高德地图的MCP服务，将得到的数据交给LLM模型优化处理，生成清晰完整的回复并响应给用户。
3. WorkFlow搭建步骤
3.0 获取高德地图API_KEY
访问高德地图开发者平台，第一次访问需要注册成为开发者用户，之后创建新应用应用并创建API_KEY。
进入【应用管理】，在我的应用中选择需要创建 Key 的应用，点击【添加 Key】，表单中的服务平台选择【Web 服务】创建成功后获取API_Key备用。
在快速接入中，找到示例中的MCP Server地址备用，后续填写到Dify Agent插件的MCP服务配置中。
3.1 创建ChatFlow工作流
创建ChatFlow工作流，填写应用名称、选择应用图标并填写工具描述，完成创建即可。
3.2 配置开始节点
ChatFlow工作流主要通过连续对话的方式完成的，使用的是自带变量sys.query，因此开始节点保持默认即可。
3.3. 配置Dify Agent节点
配置Dify Agent节点，首先需要配置Agent策略为支持MCP的策略，因为ReAct模式需要支持思考的LLM，这里选择的是Qwen3；外部工具这里需要用的两个，一个是获取当前时间，另一个是高德地图的MCP服务（前面3.0章节获取的MCP Server配置和Key填写到MCP服务配置中即可），还要开启MCP资源作为工具的功能，其它保持默认。
3.4 配置模板转换节点
由于Dify Agent处理的结果有text、files、json三部分构成，获取到的天气信息以json结构化的方式存在与json中，而LLM节点又不能直接以json作为输入，因此使用模板转换节点将json专为字符串文本。
只需要提取key为json的内容转化为纯文本，作为后续大模型的输入。
3.5 配置LLM节点
模板转换节点转转换后的结果是一个json字符串，直接作为LLM节点的输入，从中提取天气信息或行程信息，以markdown结构化的文档输出。
3.6 配置直接回复节点
将markdown结构化的文本直接输出响应给用户。
4. 测试ChatFlow
输入“北京未来三天的天气如何”，得到的结果如下图。
观察追踪到的工作流执行过程如下图，每个节点都正常执行、数据都正常流转，测试完美通过。
附录
因为本身调用的高德地图的MCP服务，服务本身还支持出行规划。
普通人如何抓住AI大模型的风口？
领取方式在文末
为什么要学习大模型？
目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。
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