ماذا يفعل خادم “iFlytek Workflow” MCP؟

يعد خادم iFlytek Workflow MCP تنفيذًا بسيطًا لبروتوكول Model Context Protocol (MCP) يتيح التكامل السلس بين مساعدين الذكاء الاصطناعي ومنصة iFlytek لأتمتة سير العمل. يعمل كجسر، حيث يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بجدولة وتنفيذ سير أعمال متطورة تتكون من أنواع عقد متعددة (أساسية، أداة، منطق، تحويل) عبر أدوات MCP. يسهل هذا تنظيم سير العمل الذكي، ومعالجة البيانات، ومهام الأتمتة، مما يعزز سير العمل التطويري. مع دعم أوضاع تنظيم متنوعة مثل التتابع، التوازي، التكرار، والتنفيذ المتداخل، فإن الخادم مناسب بشكل خاص لأتمتة الأعمال، وتدفقات المحادثة الديناميكية، ودمج نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة في خطوط أنابيب معقدة. يمكّن المطورين من تفعيل وإدارة ومراقبة سير العمل برمجياً مع تدخل يدوي ضئيل.

قائمة التعليمات

لا توجد قوالب تعليمات مذكورة صراحة في المستودع أو الوثائق.

قائمة الموارد

لا توجد موارد صريحة موثقة أو معرفة في المستودع أو الوثائق.

قائمة الأدوات

• الأداة الرئيسية المتاحة هي القدرة على استدعاء سير عمل iFlytek عبر أدوات MCP. وهذا يمكّن من تفعيل وتنفيذ سير العمل المحدد مسبقًا استنادًا إلى معلومات سير العمل مثل معرف التدفق.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• أتمتة سير الأعمال التجارية: أتمتة عمليات الأعمال متعددة الخطوات من خلال تفعيل سير عمل iFlytek الذي يمكنه التعامل مع المنطق التتابعي، الموازي، والشرطي، مما يقلل الجهد اليدوي والأخطاء.
• معالجة البيانات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من إدارة مهام تحويل ومعالجة البيانات المعقدة عن طريق تنظيم عقد سير العمل المختلفة، مع دعم المدخلات/المخرجات المتغيرة وإخراج التدفق.
• محادثة ذكاء اصطناعي بذاكرة سياقية: تنفيذ محادثات متعددة الأدوار مدركة للسياق في مساعدين الذكاء الاصطناعي باستخدام سير عمل يدعم ذاكرة السياق والتفرع الديناميكي.
• تنظيم النماذج الهجينة: الجمع والتبديل بين نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة في مراحل حرجة من سير العمل باستخدام بنية Model of Models (MoM)، لتحسين أداء المهام.
• مراقبة وردود فعل فورية: استخدم نقاط إخراج التدفق لتقديم تحديثات ونتائج فورية للمستخدمين النهائيين أو أنظمة أخرى أثناء تنفيذ سير العمل.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js كشرط أساسي.
2. افتح ملف إعدادات Windsurf (عادةً windsurf.config.json).
3. أضف خادم iFlytek Workflow MCP باستخدام المقطع التالي:

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

4. احفظ ملف الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من الإعداد من خلال التأكد من تشغيل خادم MCP وإمكانية الوصول إليه.

تأمين مفاتيح API

استخدم متغيرات البيئة للبيانات الحساسة:

{
  "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. ثبّت Node.js إذا لم يكن مثبتًا.
2. حدد موقع ملف إعدادات Claude MCP.
3. أضف إدخال خادم iFlytek Workflow MCP كما يلي:

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

4. احفظ الملف وأعد تشغيل Claude.
5. تأكد من أن الخادم يعمل.

تأمين مفاتيح API

استخدم متغيرات البيئة في الإعداد كما هو موضح أعلاه.

Cursor

1. ثبّت Node.js إذا لزم الأمر.
2. عدّل ملف إعدادات Cursor لإضافة خادم MCP:

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

3. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cursor.
4. تأكد من الاتصال بخادم MCP.

تأمين مفاتيح API

استخدم حقول env و inputs كما في الأمثلة السابقة.

Cline

1. تأكد من تثبيت Node.js.
2. افتح ملف إعدادات Cline.
3. أضف إعدادات خادم MCP التالية:

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

4. احفظ وأعد تشغيل Cline.
5. تحقق من نجاح التشغيل.

تأمين مفاتيح API

اتبع نفس نمط متغيرات البيئة للإعدادات الحساسة.

كيفية استخدام MCP هذا داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعداد النظام لـ MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق:

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

بمجرد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا على استخدام هذا MCP كأداة مع الوصول لجميع الوظائف والإمكانيات. تذكر تغيير “iflytek-workflow-mcp” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان MCP الخاص بك.

نظرة عامة

| يدعم الجذور | ⛔ | لا يوجد ذكر لدعم الجذور. | | يدعم أخذ العينات | ⛔ | لا يوجد ذكر لدعم أخذ العينات. |

استنادًا إلى الجداول أعلاه، يوفر خادم iFlytek Workflow MCP وظيفة أساسية كخادم MCP مع قدرات تنفيذ سير العمل، لكنه يفتقر لميزات MCP المتقدمة مثل قوالب التعليمات، وتعريفات الموارد، والجذور، وأخذ العينات. تركز وثائقه على الإعداد وفائدة سير العمل التجاري ولا توفر تفاصيل تقنية عميقة للتكامل.

رأينا

نظرًا لتركيزه على تنفيذ وأتمتة سير العمل وغياب ميزات MCP الأعمق مثل الجذور وأخذ العينات وقوالب/موارد التعليمات، نقيم هذا الخادم MCP بـ 4/10 من حيث اكتمال نظام MCP. هو عملي لحالات استخدام محددة لكنه محدود للتكاملات الأوسع أو الأكثر تقدمًا.

تقييم MCP