dify结合飞书的详细例子

### 将 Dify 集成到飞书的详细指南 #### 一、背景说明 Dify 是一款强大的无代码 AI 应用开发框架，支持多种场景下的应用构建。而飞书是一款集成了即时通讯、协作办公等功能的企业级工具。为了将两者结合起来，可以通过 API 调用来实现数据交互和功能扩展。 以下是基于现有引用内容以及专业知识总结的一个完整的集成方案[^1]。 --- #### 二、技术栈概述 - **Dify**: 提供核心 AI 功能和服务接口。 - **飞书 OpenAPI**: 使用飞书提供的开放平台能力来触发事件或发送消息。 - **HTTP Server**: 构建中间层服务用于接收飞书请求并转发至 Dify。 --- #### 三、具体实现步骤 ##### 1. 创建飞书机器人 通过飞书开发者后台创建一个自定义机器人，并获取其 Webhook 地址。此地址将在后续配置中被设置为回调 URL[^2]。 ```bash https://open.feishu.cn/document/uAjLw4CM/ukTMukTMukTM/reference/im-v1/message/create ``` 上述链接提供了关于如何向频道推送消息的具体文档描述[^3]。 ##### 2. 启动 HTTP 中间件服务器 编写一段简单的 Flask 或 FastAPI 程序作为桥梁，负责处理来自飞书的消息并将之传递给 Dify 的 MCP Agent 进行进一步分析与响应。 示例代码如下： ```python from flask import Flask, request, jsonify import requests app = Flask(__name__) # 替换为您自己的 Dify Endpoint 和 Token DIFY_ENDPOINT = "http://localhost:8000/api/v1/mcp" FEISHU_WEBHOOK_URL = "<your_feishu_webhook_url>" @app.route('/feishu-webhook', methods=['POST']) def handle_message(): data = request.json # 解析飞书传来的 JSON 数据包 text_content = data.get('text') # 发送至 Dify 处理逻辑 response_from_dify = send_to_dify(text_content) # 返回结果回飞书群聊 post_back_to_feishu(response_from_dify) return jsonify({"status": "success"}), 200 def send_to_dify(message): payload = { 'query': message, 'context': {} } headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_DIYF_TOKEN'} res = requests.post(DIFY_ENDPOINT, json=payload, headers=headers).json() return res['response'] def post_back_to_feishu(content): body = {"msg_type": "text", "content": {"text": content}} _ = requests.post(FEISHU_WEBHOOK_URL, json=body) if __name__ == '__main__': app.run(port=5000) ``` 注意：以上脚本仅作演示用途，在生产环境中应考虑安全性措施如验证签名等[^4]。 --- #### 四、常见问题排查 当尝试连接不同系统时可能会遇到兼容性方面的问题。例如某些预训练模型对于特定输入格式存在严格要求，则需要参照已有经验调整参数设定[^2]。 另外还需确认 `.env` 文件内的各项配置均已正确填写完毕并且保持最新状态[^1]。 --- #### 五、测试与优化 完成初步搭建之后可以发起几次模拟对话操作检验整个流程是否顺畅运作；同时也可以依据实际需求不断迭代完善现有的解决方案架构设计思路[^3]。 ---