1.前言
中药信息的发展是一个跨越数千年的演进过程，它不仅反映了中医药学自身的理论体系构建，也体现了人类记录、传播和利用知识方式的变革。从原始社会的口耳相传，到甲骨金石的刻画，再到纸张印刷的普及，直至现代的数字化技术，每一种信息载体的革新都推动了中医药知识的积累与传播。
我这里也有一个中药信息发展时间
然而据广州调查显示，近90%小学生对中医药"一问三不知"，仅知"针灸""凉茶"等概念，无法辨识决明子等常用药材。
北京中医药大学调查指出，青少年普遍缺乏中药基础知识。
之前也给大家介绍过一个关于中药的文本+图片的工作流，dify案例分享-手把手教你用 Dify 搭建中药科普工作流，小白也能轻松上手！当时制作的时候时间仓促没有做短视频版本，今天给大家带来一个新的中药短视频的工作流（整合了一个MCP-Server）那么工作流长什么样子呢？给大家看一下
工作流执行完成后的效果如下：
我们点击图片可以预览图片内容
点击视频下载查看
微信公众号播放视频
那么这样的工作流是如何制作的呢？话不多说下面带大家一起实际操作一遍。
2.工作流制作
这个工作流主要有哪些组成部分构成的呢？我们从上面的图中可以看出，这个工作流相对之前的工作流是比较简单的，非常适合小白的制作。大概分开始节点、agent、直接回复。这块为了让工作流比较丰富我们使用3个agent。每个agent负责一块内容。第一个agent 负责调用文字生成部分，第二个agent负责生成图片。第三个agent负责生成中药科普短视频。不过这个工作流最核心的地方是agent调用的是一个MCP-Server。这个MCP-Server比较复杂前后调试和开发也花费了我不少时间。考虑部署复杂性也使用docker容器打包部署方式，这样就小白就比较友好可以实现一键部署和打包。目前支持studio 和sse两种方式。下面我们先介绍一下容器版MCP-Server部署。
mcp部署
下载源码
下载开源项目github.com/zhouqyu666/…
git clone https://github.com/zhouqyu666/zhongyao-mcp-server
镜像打包
下载后的代码目录下执行容器镜像打包命令
docker build -t zhongyao_mcp_server .
打包完成后我们可以看到Docker Desktop 打包好的镜像
运行容器
我们执行下面的命令启动mcp_server命令
docker run -d -p 8003:8003 --name zhongyao_mcp_server_instance zhongyao_mcp_server
容器启动完成后，我们可以在Docker Desktop 查看启动好的容器
我们也可以部署到极空间里面（ 详细步骤这里就不做展开）
验证及测试
我们使用Cherry Studio 配置这个MCP 服务
点击保存按钮完成设置。
极空间容器也有相应请求日志
测试成功。
dify工作流制作
我们回到dify工作台这里，首选创建一个chatflow 工作流
开始
这个开始节点我这里什么都没有设置，就是默认的。这里我们只做了开场白的设置。
Agent
AI Agent 这里我们使用了一个MCP Agent 策略 ，我们需要在插件市场找到并安装
关于安装这里就不做详细展开了。
另外我们还用到一个MCP-SSE工具。也在插件市场上搜索SSE
我们需要把使用时配置的MCP工具安装上。
Agent 策略：MCP FunctionCalling
模型： 模型这里我们选择火山引擎的deepseek-v3 模型
工具列表：模型使用到MCP工具（列出MCP工具、调用MCP工具）
MCP 服务器地址:zhongyao.duckcloud.fun/sse
指令: 请根据用户输入
请根据用户输入{{#sys.query#}}调用get_chinese_herb_info生成中药药理文字内容
其他2个 agent和上面配置是一样的区别在指令的不用。主要是利用agent 实现mcp 工具方法调用不同
文生图指令
请根据用户输入{{#sys.query#}}调用调用get_chinese_herb_image信息返回该中药图片信息
中药短视频指令
请根据用户输入{{#sys.query#}}调用generate_herb_short_video 生成短视频。
通过上面配置我们就完成了Agent的配置
补充说明一下： 这里我们还是建议大家使用火山引擎提供的deepseek-v3 模型，它调用的agent 工具方法比较准，速度也还可以。
这里生成短视频的消耗时间是最长的，其他2个都在30秒内完成。
有的小伙伴可能会问 为什么生成视频最长，这里我们用的是我的nas部署的。我的nas性能也不是太好，而且网络是从火山云（上海）
调用cloudfare 然后在调用我们家电信宽带映射。网络这块也有一定损坏（没有局域网速度快）。大家根据根据自己电脑配置调整。
直接回复
这个直接回复也比较简单，也就是ai Agent返回的信息都返回。我们这里有3个所以我们设置三个放回，为了方便区别我中间增加了一下分隔文字内容
以上我们完成了这个工作流的制作了。
3.验证及测试
我们制作好的工作流可以在工作流平台上验证测试一下，点击左上角“预览”按钮。
这里我们方便用户选择，列出5个系统内置的中药名称，可以点击上面的其中任何1个。
视频部分我们可以点开下载下来用播放器播放。
体验地址
工作流地址：dify.duckcloud.fun/chat/YSuqax…
4.总结
今天主要带大家了解并实现了使用 Dify 搭建中药科普工作流（整合 MCP - Server）的方案。此工作流旨在改善当前青少年普遍缺乏中药基础知识的现状，提高中小学生对中药信息的了解和认识。通过文字、图片和短视频相结合的方式，帮助他们更直观、全面地认识中药。
该方案不仅解决了中药科普形式单一的问题，通过详细的药理文字内容、清晰的图片以及生动的短视频，让中小学生能从多个维度认识中药，还提供了一种可复用的工作流搭建思路。其中，容器版 MCP - Server 的部署采用 docker 容器打包部署方式，对小白用户友好，实现了一键部署和打包，并且支持 studio 和 sse 两种方式。
感兴趣的小伙伴可以按照本文步骤去尝试搭建自己的中药科普工作流。今天的分享就到这里结束了，我们下一篇文章见。
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