Dify

Dify란 무엇인가요?

Dify는 자율 AI 에이전트와 RAG (검색 증강 생성) 파이프라인을 생성·배포·관리하는 에이전틱 워크플로 빌더입니다. 제품은 “production-ready” 에이전틱 워크플로와 관련 구성 요소를 한곳에서 구축하는 위치에 있습니다.

핵심 목적은 팀이 워크플로 개념에서 게시하고 실행할 수 있는 것으로 전환하도록 돕는 것으로, 모델·데이터 검색·외부 도구를 일관된 애플리케이션 흐름으로 연결합니다.

드래그 앤 드롭 워크플로 생성: AI 앱과 워크플로를 시각적으로 구축하며, 다양한 작업과 변화하는 요구를 처리하도록 설계된 워크플로 포함.
다양한 글로벌 LLM 지원: 오픈소스 및 독점 옵션을 포함한 서로 다른 대형 언어 모델에 접근·전환·비교.
RAG 파이프라인 구축 (“Get Your Data LLM Ready with RAG”): 검색을 워크플로에 통합하여 애플리케이션 데이터를 LLM 사용에 준비.
도구 및 플러그인 통합 (“Add Wings with Tools”): 도구/플러그인을 추가하여 AI 애플리케이션 기능 확장.
네이티브 MCP 통합: 표준화된 MCP 프로토콜을 사용해 외부 API·데이터베이스·서비스 연결, HTTP 기반 MCP 서비스 (프로토콜 2025-03-26) 및 사전 인증/인증 면제 모드 지원 포함.
워크플로/에이전트를 MCP 서버로 게시 (“Publish as an Universal MCP Server”): Dify로 구축한 워크플로 또는 에이전트를 무제한 MCP 클라이언트에서 접근 가능하도록 노출.
통합 및 관측 한곳에서: 사이트는 Dify를 에이전틱 워크플로·RAG 파이프라인·통합·관측을 함께 제공하는 것으로 설명.

시각적 (드래그 앤 드롭) 빌더를 사용해 워크플로 구축 시작하고 AI 애플리케이션 단계를 정의.
워크플로가 사용할 LLM 선택 및 구성, 모델 접근 및 비교 옵션 포함.
RAG 구성 요소 추가하여 데이터와 워크플로의 LLM 부분 연결.
도구/플러그인 연결 및/또는 MCP를 통한 외부 서비스 연결으로 워크플로가 작업 수행 또는 정보 가져오기 가능.
Dify의 게시 옵션을 사용해 워크플로 게시, 더 넓은 클라이언트 접근을 위한 universal MCP server로 게시 옵션 포함.

다단계 작업을 위한 자율 에이전트 워크플로: 단일 프롬프트 이상이 필요한 작업을 처리하기 위해 여러 단계 (추론·도구 사용·작업)를 체인으로 연결한 워크플로 생성.
RAG 기반 지원 또는 지식 어시스턴트: 데이터 소스에서 검색을 통해 LLM 생성을 지원하는 애플리케이션 구축.
도구 증강 어시스턴트: 도구/플러그인을 추가하여 텍스트 생성 외 작업을 수행할 수 있도록 AI 앱 확장.
MCP를 통한 비즈니스 시스템 연결: 네이티브 MCP 통합을 사용해 표준화된 MCP 프로토콜로 외부 API·데이터베이스·서비스 접근.
내부 워크플로를 MCP 클라이언트 간 재사용: 워크플로/에이전트를 universal MCP 서버로 게시하여 다른 MCP 클라이언트가 사용할 수 있도록.

Dify는 한 종류의 AI 앱 (채팅만)으로 제한되나요? 아니요. 사이트는 agentic workflows와 RAG pipelines 구축을 설명하며, 채팅 상호작용에 국한되지 않습니다.

같은 워크플로 설정에서 다른 LLM 제공자를 사용할 수 있나요? 제품은 워크플로 생성 중 다양한 LLM (오픈소스 및 독점 포함)에 접근·전환·비교를 허용한다고 설명하여 모델 유연성 시사.

Dify는 데이터를 LLM에 어떻게 연결하나요? Dify는 RAG 기능 (“Get Your Data LLM Ready with RAG”)을 포함하여 검색을 구성해 LLM이 생성 시 데이터 사용 가능.

Dify에서 MCP 통합은 무엇에 사용되나요? MCP 통합은 표준화된 MCP 프로토콜을 사용해 외부 API·데이터베이스·서비스 연결 방법으로 설명. 워크플로/에이전트를 MCP 서버로 게시 지원도 포함.

Dify는 HTTP 기반 MCP 서비스를 지원하나요? 네. 페이지에서 HTTP-based MCP services 지원을 명시하며 프로토콜 2025-03-26, 사전 인증 및 인증 면제 모드 포함.

Low-code LLM 워크플로 빌더: 프롬프트, 모델, 검색을 연결하는 시각적 빌더를 제공하는 도구. 앱 생성에 중점을 두지만, 에이전트 패턴 및 MCP 스타일 서버 배포 지원 방식이 다양할 수 있습니다.
RAG 중심 오케스트레이션 플랫폼: 검색 및 문서 파이프라인 구축에 초점을 맞춘 솔루션. 멀티 도구 에이전트 워크플로나 표준화된 서버 인터페이스에 상대적으로 덜 강조합니다.
API 우선 에이전트 프레임워크 및 SDK: 코드로 에이전트 로직과 통합을 구현하는 개발자 중심 프레임워크. 더 큰 제어를 제공하지만 시각적 워크플로 빌더보다 더 많은 엔지니어링 노력이 필요합니다.
AI 애드온이 포함된 일반 자동화 플랫폼: LLM 단계와 커넥터를 통합할 수 있는 워크플로 자동화 도구. 자동화 범위가 더 넓을 수 있지만, Dify의 에이전틱 워크플로 + MCP 배포 지향성을 제공하지 않을 수 있습니다.