Servidor MCP de iFlytek Workflow

¿Qué hace el Servidor MCP de “iFlytek Workflow”?

El Servidor MCP de iFlytek Workflow es una implementación sencilla del Model Context Protocol (MCP) que permite la integración fluida entre asistentes de IA y la plataforma de automatización de flujos de trabajo de iFlytek. Actuando como un puente, permite a los agentes de IA programar y ejecutar flujos de trabajo sofisticados compuestos por múltiples tipos de nodos (básico, herramienta, lógica, transformación) a través de herramientas MCP. Esto facilita la orquestación inteligente de flujos de trabajo, el procesamiento de datos y las tareas de automatización, mejorando los flujos de trabajo de desarrollo. Con soporte para diversos modos de orquestación como ejecución secuencial, paralela, en bucle y anidada, el servidor es especialmente adecuado para la automatización empresarial, flujos conversacionales dinámicos e integración de múltiples modelos de IA en canalizaciones complejas. Permite a los desarrolladores activar, gestionar y monitorizar flujos de trabajo programáticamente con mínima intervención manual.

Lista de Prompts

No se mencionan explícitamente plantillas de prompts en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Recursos

No se documentan ni definen recursos explícitos en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Herramientas

• La herramienta principal expuesta es la capacidad de invocar flujos de trabajo de iFlytek a través de herramientas MCP. Esto permite activar y ejecutar flujos de trabajo predefinidos en función de la información proporcionada como el ID del flujo.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Automatización de Flujos de Trabajo Empresariales: Automatiza procesos empresariales de varios pasos activando flujos de trabajo de iFlytek que pueden manejar lógica secuencial, paralela y condicional, reduciendo el esfuerzo manual y los errores.
• Procesamiento de Datos Impulsado por IA: Permite a los agentes de IA gestionar tareas complejas de transformación y procesamiento de datos orquestando varios nodos de flujo de trabajo, soportando entradas/salidas variables y salidas en streaming.
• IA Conversacional con Memoria de Contexto: Implementa conversaciones multivuelta y conscientes de contexto en asistentes de IA aprovechando flujos de trabajo que soportan memoria de contexto y ramificación dinámica.
• Orquestación Híbrida de Modelos: Combina y alterna entre diferentes modelos de IA en etapas críticas del flujo de trabajo usando la arquitectura Model of Models (MoM), optimizando el rendimiento de las tareas.
• Monitorización y Retroalimentación en Tiempo Real: Utiliza hooks de salida en streaming para proporcionar actualizaciones y resultados en tiempo real a usuarios finales u otros sistemas durante la ejecución del flujo de trabajo.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener instalado Node.js como requisito previo.
2. Abre el archivo de configuración de Windsurf (usualmente windsurf.config.json).
3. Añade el Servidor MCP de iFlytek Workflow usando el siguiente fragmento JSON:

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

4. Guarda el archivo de configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica la configuración comprobando que el servidor MCP esté ejecutándose y sea accesible.

Protección de Claves API

Utiliza variables de entorno para datos sensibles:

{
  "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. Instala Node.js si aún no está instalado.
2. Localiza el archivo de configuración MCP de Claude.
3. Añade la entrada del Servidor MCP de iFlytek Workflow como se muestra:

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

4. Guarda el archivo y reinicia Claude.
5. Confirma que el servidor esté operativo.

Protección de Claves API

Utiliza variables de entorno en la configuración como arriba.

Cursor

1. Instala Node.js si es necesario.
2. Edita el archivo de configuración de Cursor para incluir el servidor MCP:

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

3. Guarda los cambios y reinicia Cursor.
4. Asegúrate de que haya conectividad con el servidor MCP.

Protección de Claves API

Utiliza los campos env e inputs como en los ejemplos anteriores.

Cline

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado.
2. Abre el archivo de configuración de Cline.
3. Añade la siguiente configuración del servidor MCP:

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

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Comprueba que el inicio sea exitoso.

Protección de Claves API

Sigue el mismo patrón de variables de entorno para la configuración sensible.

Cómo usar este MCP en los flujos

Usando MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “iflytek-workflow-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

| ¿Soporta Roots? | ⛔ | No se menciona soporte para Roots. | | ¿Soporta Sampling? | ⛔ | No se menciona soporte para Sampling. |

Basándonos en las tablas anteriores, el Servidor MCP de iFlytek Workflow ofrece funcionalidad básica de servidor MCP con capacidades de ejecución de flujos de trabajo pero carece de funciones MCP avanzadas como plantillas de prompts, definiciones de recursos, roots y sampling. Su documentación está centrada en la configuración y utilidad para flujos empresariales pero no proporciona detalles técnicos de integración profunda.

Nuestra opinión

Dado el enfoque en la ejecución y automatización de flujos de trabajo, pero la ausencia de funciones MCP avanzadas como roots, sampling y plantillas de recursos/prompts, calificaríamos este servidor MCP con un 4/10 en completitud general del ecosistema MCP. Es funcional para su caso de uso específico pero limitado para integraciones MCP más amplias o avanzadas.

Puntuación MCP