我悟了！論MCP Server與工作流在智能體開發場景中的作用和區別 原創
今天討論的是個很無聊的話題---意義，但是卻困擾我很長時間。最近突然頓悟了，有種開竅的感覺，下面我把最近關于智能體開發中工作流、Mcpserver的一些思考分享給大家，希望得到大家的指正。
閱讀本文前，默認大家已經對智能體開發、Mcp工作流、Dify有了一定的認識，如果還沒了解過，可以看我以前的文章。
??智能體（Agent）的 3種表現類型：聊天助手、工作流與對話流??
??不再混淆了！一文揭秘MCP Server、Function Call與Agent的核心區別??
其實不管工作流還是MCP Server,適合傳統行業的,主要有以下兩條智能體路線：
1. 大模型+MCP+軟件工具 ，這個更接地氣，更有生產價值 ，因為專業數據和資料的生產處理依然教給傳統專業的生產軟件去操作，只是決策者由人變成了大模型。在這個路線中，大模型充當軍師和將軍的角色，出謀劃策，排兵布陣和帶兵打仗的活，都要一手抓。
2. 大模型+RAG+知識庫/工作流，這條路目前研究的人也比較多，出現的也比較早，以Coze和Dify平臺為例，但是目前真正有價值的落地場景還是屈指可數。玩過工作流的朋友，應該比較清楚，在這個路線中，大模型充當大頭兵的角色，干的都是小活臟活累活。
上面兩條線路的主要區別就是MCP模式和工作流誰占主導的問題。
Dify 類工作流，是一種人為設定的???思維鏈???和行動鏈，什么時候思考，什么時候用什么工具都由人設定好，基于人的專業能力而定。MCP模式是把思維和行動的權利讓渡給大模型，讓大模型通過??? ReAct ???這種范式，去決定下一步思考干什么，該用什么工具，調用哪些接口，獲取什么數據。
但是 MCP模式想做好，想要每次得到穩定可靠的輸出結果，也必須要用結構化提示詞或者工作流再去指導大模型使用MCP,基于 MCP的提示詞設計和工作流設計也將會一種更高階的編程語言。
到最后，就是你中有我，我中有你。Dify工作流可以將MCP Server作為工作流中的某個關鍵節點；同樣，Dify工作流可以發布為Mcp Sever，由大模型選擇和使用。
MCP Server與Dify工作流分別從協議層和應用層重構了智能體開發范式：前者如同"智能體的USB HUB"，解決工具接入標準化問題；后者則是"智能體的流程圖繪制板"，解決任務執行結構化問題。二者的協同使用，既能通過MCP突破工具生態限制，又能借助Dify保證核心業務流程可控性，共同推動AI應用從"功能堆砌"向"智能協同"演進。
簡而言之，MCP解決工具碎片化問題，Dify解決流程碎片化問題，共同構建完整Agent開發生態，兩者是能力互補的關系。
不過作為大模型和MCP連接的平臺，Cursor、Claude Desktop、Vscode + Cline以及各種收費或者免費的大模型Chat客戶端，最近紛紛上線了功能。其實一般傳統行業的軟件都需要編程，所以 Cursor +MCP 更有實用價值，Chat 客戶端+MCP 目前更適合個性化的小場景需求。
但是像什么操作文件列表 控制瀏覽器、讀取數據庫的單個MCP server ，感覺都很尋常的技術，不過是把之前的腳本 API 或者rpa技術 用MCP 協議封裝成了MCP server,原子化功能的mcp意義不大，怎么把這些能力縫合成一個能解決實際問題的業務項目才有意義。
三月初爆火的Manus把這些能力縫合了，但是做的還是那些采集數據寫個沒啥用的數據報告之類的場景。
核心還是業務需求 還是我們人的能力。我們到底想用來干什么，解決什么問題。這個東西純靠技術，靠程序員是解決不了這個問題的。
所以智能體場景一定是垂直的，而不是通用的，真正能思考出落地業務場景的人，這個人可能就是項目經理 一線銷售 公司老板 行業專家，但是這部分人精力有限，不能深入了解技術細節，可能又想不出很具體的基于 MCP 的場景需求來。主要問題是技術方案和業務適配兩個部分從業者很難同時具備這兩樣能力。
發現真的對用戶有價值的工作流，將會是這個行業的競爭力和壁壘，技術反而平權沒有壁壘。
以上就是我最近一段時間的思考，分享出來，希望得到大家的積極評論和反饋。
本文轉載自公眾號九歌AI大模型 作者：九歌AI
