iFlytek Workflow MCP Server

Was macht der “iFlytek Workflow” MCP Server?

Der iFlytek Workflow MCP Server ist eine einfache Implementierung des Model Context Protocol (MCP), die eine nahtlose Integration zwischen KI-Assistenten und der Workflow-Automatisierungsplattform von iFlytek ermöglicht. Als Brücke erlaubt er es KI-Agenten, anspruchsvolle Workflows, die aus verschiedenen Knotentypen (Basis, Tool, Logik, Transformation) bestehen, über MCP-Tools zu planen und auszuführen. Dies erleichtert intelligente Workflow-Orchestrierung, Datenverarbeitung und Automatisierungsaufgaben und verbessert Entwicklungsabläufe. Mit Unterstützung verschiedener Orchestrierungsmodi wie sequentieller, paralleler, Schleifen- und verschachtelter Ausführung eignet sich der Server besonders für Geschäftsautomatisierung, dynamische Konversationsflüsse und die Integration mehrerer KI-Modelle in komplexen Pipelines. Entwickler:innen können Workflows programmatisch auslösen, verwalten und überwachen – mit minimalem manuellem Aufwand.

Liste der Prompts

Keine Prompt-Vorlagen werden im Repository oder in der Dokumentation explizit erwähnt.

Liste der Ressourcen

Es sind keine expliziten Ressourcen im Repository oder in der Dokumentation dokumentiert oder definiert.

Liste der Tools

• Das wichtigste Tool ist die Möglichkeit, iFlytek-Workflows über MCP-Tools aufzurufen. So können vordefinierte Workflows basierend auf bereitgestellten Workflow-Informationen wie der Flow-ID ausgelöst und ausgeführt werden.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Automatisierung von Geschäfts-Workflows: Automatisieren Sie mehrstufige Geschäftsprozesse, indem Sie iFlytek-Workflows auslösen, die sequentielle, parallele und bedingte Logik bewältigen und so manuellen Aufwand und Fehler reduzieren.
• KI-gesteuerte Datenverarbeitung: Ermöglichen Sie es KI-Agenten, komplexe Datenumwandlungs- und -verarbeitungsaufgaben zu steuern, indem verschiedene Workflow-Knoten orchestriert werden – mit Unterstützung für variable Ein-/Ausgabe und Streaming-Outputs.
• Konversationelle KI mit Kontextgedächtnis: Implementieren Sie mehrstufige, kontextbewusste Gespräche in KI-Assistenten, indem Sie Workflows nutzen, die Kontextgedächtnis und dynamisches Verzweigen unterstützen.
• Hybride Modellorchestrierung: Kombinieren und wechseln Sie zwischen verschiedenen KI-Modellen an entscheidenden Workflow-Stellen mithilfe der Model-of-Models (MoM)-Architektur, um die Aufgabenleistung zu optimieren.
• Echtzeitüberwachung und Feedback: Nutzen Sie Streaming-Output-Hooks, um Endnutzer:innen oder anderen Systemen während der Workflow-Ausführung in Echtzeit Updates und Ergebnisse bereitzustellen.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js als Voraussetzung installiert ist.
2. Öffnen Sie die Windsurf-Konfigurationsdatei (in der Regel windsurf.config.json).
3. Fügen Sie den iFlytek Workflow MCP Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfigurationsdatei und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie die Einrichtung, indem Sie prüfen, ob der MCP-Server läuft und erreichbar ist.

API-Keys absichern

Nutzen Sie Umgebungsvariablen für sensible Daten:

{
  "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. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht geschehen.
2. Suchen Sie die MCP-Konfigurationsdatei von Claude.
3. Fügen Sie den iFlytek Workflow MCP Server wie folgt hinzu:

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

4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Claude neu.
5. Prüfen Sie, ob der Server erreichbar ist.

API-Keys absichern

Nutzen Sie Umgebungsvariablen wie oben beschrieben.

Cursor

1. Installieren Sie Node.js, falls erforderlich.
2. Bearbeiten Sie die Konfigurationsdatei von Cursor, um den MCP-Server einzubinden:

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

3. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cursor neu.
4. Stellen Sie die Konnektivität zum MCP-Server sicher.

API-Keys absichern

Verwenden Sie die Felder env und inputs wie in den vorherigen Beispielen.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei von Cline.
3. Fügen Sie folgende MCP-Server-Konfiguration hinzu:

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

4. Speichern und Cline neu starten.
5. Prüfen Sie, ob der Start erfolgreich war.

API-Keys absichern

Nutzen Sie dasselbe Muster mit Umgebungsvariablen für sensible Konfiguration.

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Serverdetails mit folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “iflytek-workflow-mcp” an den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers anzupassen und die URL entsprechend Ihrer eigenen MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

| Unterstützt Roots | ⛔ | Keine Erwähnung von Roots-Unterstützung gefunden. | | Unterstützt Sampling | ⛔ | Keine Erwähnung von Sampling-Unterstützung gefunden. |

Basierend auf den obigen Tabellen bietet der iFlytek Workflow MCP Server grundlegende MCP-Server-Funktionalität mit Workflow-Ausführung, jedoch fehlen fortgeschrittene MCP-Features wie Prompt-Vorlagen, Ressourcen-Definitionen, Roots und Sampling. Die Dokumentation konzentriert sich auf Einrichtung und geschäftlichen Workflow-Nutzen, liefert aber keine tiefgehenden technischen Integrationsdetails.

Unsere Einschätzung

Angesichts des Fokus auf Workflow-Ausführung und Automatisierung, aber des Fehlens tieferer MCP-Features wie Roots, Sampling und Ressourcen/Prompt-Vorlagen, bewerten wir diesen MCP-Server mit 4/10 für die MCP-Ökosystemvollständigkeit. Er ist funktional für seinen speziellen Anwendungsfall, aber eingeschränkt für breitere oder fortgeschrittene MCP-Integrationen.

MCP-Score