iFlytek Workflow MCP Server

K čemu slouží “iFlytek Workflow” MCP Server?

iFlytek Workflow MCP Server je jednoduchou implementací Model Context Protocolu (MCP), která umožňuje bezproblémovou integraci mezi AI asistenty a platformou pro automatizaci workflow od iFlytek. Slouží jako most, jenž umožňuje AI agentům plánovat a vykonávat sofistikované workflow složené z více typů uzlů (základní, nástrojové, logické, transformační) prostřednictvím MCP nástrojů. To usnadňuje inteligentní orchestraci workflow, zpracování dat a automatizační úlohy a zvyšuje efektivitu vývoje. Díky podpoře různých režimů orchestrací, jako jsou sekvenční, paralelní, smyčky a vnořené provádění, je server obzvláště vhodný pro obchodní automatizaci, dynamické konverzační toky a integraci více AI modelů do komplexních pipeline. Umožňuje vývojářům spouštět, spravovat a monitorovat workflow programově s minimálním manuálním zásahem.

Seznam Promptů

V repozitáři nebo dokumentaci nejsou explicitně uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam Zdroje

V repozitáři nebo dokumentaci nejsou explicitně popsány ani definovány žádné zdroje.

Seznam Nástrojů

• Hlavním zpřístupněným nástrojem je možnost volat iFlytek workflow prostřednictvím MCP nástrojů. To umožňuje spouštění a vykonávání předdefinovaných workflow na základě zadaných informací, jako je flow ID.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Automatizace obchodních workflow: Automatizujte vícekrokové obchodní procesy spouštěním iFlytek workflow, které zvládnou sekvenční, paralelní i podmíněnou logiku, a tím snižte manuální úsilí a chybovost.
• AI řízené zpracování dat: Umožněte AI agentům zpracovávat komplexní transformace a operace nad daty orchestrací různých uzlů workflow, včetně podpory variabilních vstupů/výstupů a streamovaných výstupů.
• Konverzační AI s kontextovou pamětí: Implementujte vícekrokové, kontextově vázané konverzace v AI asistentech díky workflow podporujícím paměť kontextu a dynamické větvení.
• Hybridní orchestraci modelů: Kombinujte a přepínejte různé AI modely v klíčových bodech workflow pomocí architektury Model of Models (MoM) a optimalizujte tak výkon úloh.
• Monitoring a zpětná vazba v reálném čase: Využijte streamované výstupy pro poskytování aktuálního průběhu a výsledků koncovým uživatelům či dalším systémům během provádění workflow.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js jako předpoklad.
2. Otevřete konfigurační soubor Windsurf (obvykle windsurf.config.json).
3. Přidejte iFlytek Workflow MCP Server pomocí následujícího JSON úryvku:

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

4. Uložte konfigurační soubor a restartujte Windsurf.
5. Ověřte nastavení kontrolou, zda MCP server běží a je dostupný.

Zabezpečení API klíčů

Pro citlivá data používejte environmentální proměnné:

{
  "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. Nainstalujte Node.js, pokud ještě není nainstalován.
2. Najděte konfigurační soubor MCP pro Claude.
3. Přidejte položku pro iFlytek Workflow MCP Server následovně:

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

4. Uložte soubor a restartujte Claude.
5. Ověřte provoz serveru.

Zabezpečení API klíčů

Používejte environmentální proměnné v konfiguraci jako výše.

Cursor

1. Nainstalujte Node.js, pokud je to potřeba.
2. Upravte konfigurační soubor Cursor a přidejte MCP server:

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

3. Uložte změny a restartujte Cursor.
4. Ověřte konektivitu k MCP serveru.

Zabezpečení API klíčů

Používejte pole env a inputs jako v předchozích příkladech.

Cline

1. Ujistěte se, že je nainstalován Node.js.
2. Otevřete konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte následující konfiguraci pro MCP server:

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

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Zkontrolujte úspěšné spuštění.

Zabezpečení API klíčů

Pro citlivou konfiguraci použijte stejný vzor s environmentálními proměnnými.

Jak tento MCP používat uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a připojením k AI agentovi:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové MCP konfigurace vložte detaily svého MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po konfiguraci může AI agent tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “iflytek-workflow-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou vašeho vlastního MCP serveru.

Přehled

| Podpora Roots | ⛔ | O podpoře Roots není zmínka. | | Podpora Sampling | ⛔ | O podpoře Sampling není zmínka. |

Na základě uvedených tabulek nabízí iFlytek Workflow MCP Server základní funkčnost MCP serveru s možností vykonávání workflow, ale chybí mu pokročilé MCP prvky, jako jsou šablony promptů, definice zdrojů, roots a sampling. Dokumentace je zaměřena na nastavení a obchodní využití workflow, ale neposkytuje hlubší technické detaily integrace.

Náš názor

Vzhledem k zaměření na provádění a automatizaci workflow, ale absenci hlubších MCP funkcí jako roots, sampling a šablon promptů/zdrojů hodnotíme tento MCP server známkou 4/10 za celkovou úplnost MCP ekosystému. Je funkční pro svůj specifický účel, ale omezený pro širší a pokročilejší MCP integrace.

MCP Skóre