iFlytek Workflow MCPサーバー

「iFlytek Workflow」MCPサーバーとは？

iFlytek Workflow MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）をシンプルに実装したもので、AIアシスタントとiFlytekのワークフロー自動化プラットフォームのシームレスな統合を可能にします。ブリッジとして機能し、AIエージェントがMCPツールを通じて複数種類のノード（基本、ツール、ロジック、変換）から構成される高度なワークフローのスケジューリングおよび実行を可能にします。これにより、インテリジェントなワークフローオーケストレーション、データ処理、自動化タスクが実現し、開発ワークフローが強化されます。順次・並列・ループ・ネスト実行など多様なオーケストレーションに対応しており、ビジネス自動化や動的な会話フロー、複数AIモデルを組み合わせたパイプライン統合に特に適しています。開発者は最小限の手作業で、ワークフローのトリガー、管理、監視をプログラム的に行えます。

プロンプト一覧

リポジトリまたはドキュメントには明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリやドキュメントに明示的なリソース定義はありません。

ツール一覧

• 主に提供されるツールは、MCPツールを通してiFlytekワークフローを呼び出す機能です。これにより、フローIDなどのワークフロー情報をもとに事前定義されたワークフローのトリガーや実行が可能となります。

このMCPサーバーのユースケース

• ビジネスワークフロー自動化: iFlytekワークフローをトリガーすることで、順次・並列・条件分岐を含む多段ビジネスプロセスを自動化し、手作業やエラーを削減します。
• AI主導のデータ処理: AIエージェントが様々なワークフローノードをオーケストレーションし、可変な入出力やストリーミング出力もサポートしながら、複雑なデータ変換・処理タスクを管理できます。
• コンテキスト記憶付き会話AI: コンテキストメモリや動的分岐を持つワークフローを活用し、AIアシスタントでマルチターン・コンテキスト認識対話を実装します。
• ハイブリッドモデルオーケストレーション: モデル・オブ・モデル(MoM)アーキテクチャを利用し、ワークフローの重要な局面で異なるAIモデルを組み合わせて切り替え、タスクパフォーマンスを最適化します。
• リアルタイム監視とフィードバック: ストリーミング出力フックを利用し、ワークフロー実行中にエンドユーザーや他システムにリアルタイムで更新・結果を通知します。

セットアップ方法

Windsurf

1. 事前にNode.jsがインストールされていることを確認してください。
2. Windsurfの設定ファイル（通常はwindsurf.config.json）を開きます。
3. 以下のJSONスニペットを使ってiFlytek Workflow MCPサーバーを追加します:

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

4. 設定ファイルを保存し、Windsurfを再起動します。
5. MCPサーバーが稼働してアクセス可能かを確認してください。

APIキーのセキュア管理

センシティブなデータには環境変数を使用してください:

{
  "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. Node.jsが未インストールの場合はインストールしてください。
2. ClaudeのMCP設定ファイルを探します。
3. 下記のようにiFlytek Workflow MCPサーバーを追加します:

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

4. ファイルを保存し、Claudeを再起動します。
5. サーバーが正常稼働しているかを確認してください。

APIキーのセキュア管理

上記と同じく、設定内で環境変数を利用してください。

Cursor

1. 必要であればNode.jsをインストールします。
2. Cursorの設定ファイルを編集し、MCPサーバーを追加します:

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

3. 設定を保存してCursorを再起動します。
4. MCPサーバーへの接続を確認してください。

APIキーのセキュア管理

前述の通り、envやinputsフィールドを使用してください。

Cline

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Clineの設定ファイルを開きます。
3. 次のMCPサーバー設定を追加します:

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

4. 保存してClineを再起動します。
5. 正常に起動しているか確認します。

APIキーのセキュア管理

センシティブな設定には同様に環境変数パターンを使用してください。

フロー内でのMCPの利用方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、以下のJSONフォーマットでMCPサーバー詳細を入力してください:

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用し、すべての機能や能力にアクセスできます。“iflytek-workflow-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URL部分はご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

| Roots対応 | ⛔ | Roots対応の記載なし | | サンプリング対応 | ⛔ | サンプリング対応の記載なし |

上記の表から、iFlytek Workflow MCPサーバーはワークフロー実行機能を持つ基本的なMCPサーバーとして動作しますが、プロンプトテンプレートやリソース定義、Rootsやサンプリングなどの高度なMCP機能は備えていません。ドキュメントはセットアップやビジネスワークフロー用途に焦点を当てており、深い技術的統合の詳細はありません。

総評

ワークフロー実行と自動化に特化している一方で、Roots, サンプリング、リソース／プロンプトテンプレートなど高度なMCP機能がないため、本MCPサーバーのMCPエコシステム完全性スコアは4/10と評価します。特定用途には十分機能しますが、より広範または高度なMCP統合には制限があります。

MCPスコア