Serveur MCP iFlytek Workflow

Que fait le serveur MCP « iFlytek Workflow » ?

Le serveur MCP iFlytek Workflow est une implémentation simple du Model Context Protocol (MCP) qui permet l’intégration fluide entre les assistants IA et la plateforme d’automatisation de workflows d’iFlytek. Agissant comme un pont, il permet aux agents IA de planifier et d’exécuter des workflows sophistiqués composés de plusieurs types de nœuds (basiques, outils, logique, transformation) via les outils MCP. Ceci facilite l’orchestration intelligente, le traitement de données et les tâches d’automatisation, améliorant ainsi les workflows de développement. Grâce à la prise en charge de différents modes d’orchestration comme l’exécution séquentielle, parallèle, en boucle ou imbriquée, ce serveur est particulièrement adapté à l’automatisation métier, aux dialogues dynamiques et à l’intégration de plusieurs modèles IA dans des pipelines complexes. Il permet aux développeurs de déclencher, gérer et surveiller des workflows de façon programmatique avec un minimum d’intervention manuelle.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est documentée ou définie dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

• L’outil principal exposé est la capacité d’appeler des workflows iFlytek via les outils MCP. Cela permet de déclencher et d’exécuter des workflows prédéfinis selon les informations fournies telles que le flow ID.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Automatisation de workflows métier : Automatisez des processus métier en plusieurs étapes en déclenchant des workflows iFlytek capables de gérer séquentiel, parallèle et logique conditionnelle, réduisant ainsi l’effort manuel et les erreurs.
• Traitement de données piloté par l’IA : Permettez aux agents IA de gérer des tâches de transformation et traitement de données complexes en orchestrant différents nœuds de workflow, avec prise en charge des E/S variables et des sorties en streaming.
• IA conversationnelle avec mémoire contextuelle : Mettez en œuvre des conversations multi-tours et contextuelles dans des assistants IA grâce à des workflows dotés de mémoire de contexte et de branchements dynamiques.
• Orchestration hybride de modèles : Combinez et alternez différents modèles IA à des étapes clés du workflow grâce à l’architecture Model of Models (MoM), optimisant ainsi les performances des tâches.
• Surveillance et retours en temps réel : Utilisez les hooks de sorties en streaming pour fournir des mises à jour et résultats en temps réel aux utilisateurs finaux ou à d’autres systèmes pendant l’exécution du workflow.

Comment l’installer

Windsurf

1. Vérifiez que Node.js est installé comme prérequis.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Windsurf (généralement windsurf.config.json).
3. Ajoutez le serveur MCP iFlytek Workflow en utilisant le snippet JSON suivant :

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

4. Sauvegardez le fichier de configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez l’installation en vous assurant que le serveur MCP fonctionne et est accessible.

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement pour les données 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. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Localisez le fichier de configuration MCP de Claude.
3. Ajoutez l’entrée du serveur MCP iFlytek Workflow comme suit :

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

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Claude.
5. Confirmez que le serveur fonctionne.

Sécurisation des clés API

Utilisez les variables d’environnement dans la configuration comme ci-dessus.

Cursor

1. Installez Node.js si nécessaire.
2. Modifiez le fichier de configuration de Cursor pour inclure le serveur MCP :

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

3. Sauvegardez les modifications et redémarrez Cursor.
4. Assurez-vous de la connectivité avec le serveur MCP.

Sécurisation des clés API

Utilisez les champs env et inputs comme illustré précédemment.

Cline

1. Vérifiez que Node.js est installé.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Cline.
3. Ajoutez la configuration suivante du serveur MCP :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Vérifiez le bon démarrage.

Sécurisation des clés API

Suivez le même schéma de variables d’environnement pour la configuration sensible.

Comment utiliser ce MCP dans un flow

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois la configuration effectuée, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “iflytek-workflow-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et à renseigner l’URL de votre propre MCP.

Vue d’ensemble

| Supporte Roots | ⛔ | Pas de mention du support Roots. | | Supporte Sampling | ⛔ | Pas de mention du support Sampling. |

D’après les tableaux ci-dessus, le serveur MCP iFlytek Workflow offre des fonctionnalités de base de serveur MCP avec l’exécution de workflows, mais il manque les fonctionnalités avancées du MCP telles que les modèles de prompts, la définition de ressources, roots et sampling. Sa documentation est centrée sur l’installation et l’utilité métier, mais ne fournit pas de détails d’intégration technique approfondis.

Notre avis

Compte tenu de l’orientation vers l’exécution et l’automatisation de workflows mais de l’absence de fonctionnalités MCP avancées comme roots, sampling, et les modèles/ressources de prompt, nous attribuons à ce serveur MCP une note de 4/10 pour l’exhaustivité globale de l’écosystème MCP. Il est fonctionnel pour son cas d’usage ciblé mais limité pour des intégrations MCP plus larges ou avancées.

Score MCP