iFlytek Workflow MCP Server

Co robi serwer “iFlytek Workflow” MCP?

iFlytek Workflow MCP Server to prosta implementacja Model Context Protocol (MCP), która umożliwia płynną integrację między asystentami AI a platformą automatyzacji workflowów iFlytek. Działając jako most, pozwala agentom AI planować i wykonywać zaawansowane workflowy składające się z różnych typów węzłów (podstawowych, narzędziowych, logicznych, transformujących) poprzez narzędzia MCP. Ułatwia to inteligentną orkiestrację workflowów, przetwarzanie danych i zadania automatyzacji, usprawniając procesy developerskie. Dzięki wsparciu dla różnych trybów orkiestracji (sekwencyjnej, równoległej, pętli, zagnieżdżonej) serwer świetnie sprawdzi się w automatyzacji biznesowej, dynamicznych rozmowach oraz integracji wielu modeli AI w złożonych pipeline’ach. Pozwala deweloperom na programowe wyzwalanie, zarządzanie i monitorowanie workflowów przy minimalnej interwencji manualnej.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie są jawnie wymienione żadne szablony promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie są jawnie zdefiniowane żadne zasoby.

Lista narzędzi

• Główne udostępniane narzędzie to możliwość wywołania workflowów iFlytek poprzez narzędzia MCP. Pozwala to na wyzwalanie i wykonywanie zdefiniowanych workflowów na podstawie przekazanych informacji, takich jak identyfikator workflowu (flow ID).

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

• Automatyzacja workflowów biznesowych: Automatyzuj wieloetapowe procesy biznesowe, wyzwalając workflowy iFlytek obsługujące logikę sekwencyjną, równoległą i warunkową, ograniczając ręczną pracę i ryzyko błędów.
• Przetwarzanie danych sterowane przez AI: Pozwól agentom AI zarządzać złożonymi transformacjami i przetwarzaniem danych poprzez orkiestrację różnych węzłów workflowów, z obsługą zmiennych wejść/wyjść i strumieniowania wyników.
• Konwersacyjne AI z pamięcią kontekstu: Realizuj wieloetapowe, kontekstowe rozmowy w asystentach AI dzięki workflowom wspierającym pamięć kontekstu i dynamiczne rozgałęzienia.
• Hybrydowa orkiestracja modeli: Łącz i przełączaj różne modele AI na kluczowych etapach workflowu, korzystając z architektury Model of Models (MoM), dla optymalizacji wydajności zadań.
• Monitorowanie i feedback w czasie rzeczywistym: Korzystaj ze strumieniowanych hooków wyjściowych, by dostarczać użytkownikom końcowym lub innym systemom aktualizacje i wyniki na bieżąco podczas wykonywania workflowu.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf (zwykle windsurf.config.json).
3. Dodaj serwer iFlytek Workflow MCP korzystając z poniższego fragmentu JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "iflytek-workflow-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@iflytek/ifly-workflow-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz plik konfiguracyjny i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację, sprawdzając czy serwer MCP działa i jest dostępny.

Zabezpieczanie kluczy API

Używaj zmiennych środowiskowych dla wrażliwych danych:

{
  "mcpServers": {
    "iflytek-workflow-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@iflytek/ifly-workflow-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "XFYUN_API_KEY": "${XFYUN_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "flow_id": "your_flow_id"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Zainstaluj Node.js, jeśli jeszcze nie jest zainstalowany.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny MCP Claude.
3. Dodaj wpis serwera iFlytek Workflow MCP, jak poniżej:

   {
     "mcpServers": {
       "iflytek-workflow-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@iflytek/ifly-workflow-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz plik i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź, że serwer działa.

Zabezpieczanie kluczy API

Używaj zmiennych środowiskowych w konfiguracji, jak powyżej.

Cursor

1. Zainstaluj Node.js, jeśli to konieczne.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor, dodając serwer MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "iflytek-workflow-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@iflytek/ifly-workflow-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

3. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
4. Upewnij się, że serwer MCP jest osiągalny.

Zabezpieczanie kluczy API

Użyj pól env oraz inputs, jak w poprzednich przykładach.

Cline

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj poniższą konfigurację serwera MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "iflytek-workflow-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@iflytek/ifly-workflow-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Sprawdź, czy uruchomienie przebiegło pomyślnie.

Zabezpieczanie kluczy API

Stosuj ten sam wzorzec zmiennych środowiskowych dla wrażliwej konfiguracji.

Jak korzystać z tego MCP w flowach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflowie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flowa i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "iflytek-workflow-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia, mając dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “iflytek-workflow-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL.

Przegląd

| Obsługuje Roots | ⛔ | Brak informacji o wsparciu dla Roots. | | Obsługuje Sampling | ⛔ | Brak informacji o wsparciu dla Sampling. |

Na podstawie powyższych tabel, iFlytek Workflow MCP Server oferuje podstawową funkcjonalność serwera MCP z możliwościami wykonywania workflowów, lecz brakuje mu zaawansowanych cech MCP, takich jak szablony promptów, definicje zasobów, roots czy sampling. Dokumentacja koncentruje się na konfiguracji i utility biznesowym, ale nie zawiera szczegółowych technicznych integracji.

Nasza opinia

Biorąc pod uwagę nacisk na wykonywanie workflowów i automatyzację, lecz brak głębszych funkcji MCP, takich jak roots, sampling czy szablony promptów/zasobów, oceniamy ten serwer MCP na 4/10 pod względem kompletności ekosystemu MCP. Jest funkcjonalny w swojej niszy, ale ograniczony pod kątem szerszych lub bardziej zaawansowanych integracji MCP.

Wynik MCP