iFly-Spark-Agent-MCP 서버

“iFly-Spark-Agent-MCP” MCP 서버는 무엇을 하나요?

iFly-Spark-Agent-MCP MCP 서버는 AI 어시스턴트를 iFlytek SparkAgent 플랫폼에 Model Context Protocol(MCP)로 연결하는 간단한 예제 구현입니다. 이 서버는 브릿지 역할을 하여, AI 클라이언트가 표준화된 인터페이스를 통해 SparkAgent 플랫폼의 태스크 체인을 호출할 수 있게 합니다. 파일 업로드와 같은 도구를 제공함으로써 파일 관리, 프로세스 자동화, 워크플로우 오케스트레이션 등 다양한 작업을 위한 AI 통합을 원활하게 지원합니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 SparkAgent 기능 간의 통신을 촉진하여, 개발자가 애플리케이션에 고급 기능을 손쉽게 추가할 수 있도록 설계되었습니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적으로 기재된 리소스가 없습니다.

도구 목록

• upload_file
  파일 경로를 지정하여 클라이언트가 파일을 업로드할 수 있습니다. 이 도구는 AI 클라이언트에게 파일 관리 기능을 노출하여, SparkAgent 플랫폼으로 파일을 전송하고 추가 처리나 워크플로우 실행을 가능하게 합니다.

이 MCP 서버의 사용 사례

• 파일 업로드 및 관리
  개발자는 upload_file 도구를 이용해 로컬 파일을 SparkAgent 플랫폼으로 전송하여 파일 기반 워크플로우를 자동화하거나 처리 파이프라인을 시작할 수 있습니다.
• 태스크 체인 호출
  서버는 AI 클라이언트가 SparkAgent 플랫폼에서 태스크 체인을 트리거할 수 있게 하여, 여러 단계 또는 서비스를 오케스트레이션하는 복잡한 작업을 간소화합니다.
• AI 개발 도구와의 통합
  MCP를 지원함으로써 Claude, Cursor, Windsurf 등 AI 개발 환경과 연동이 가능하며, AI 애플리케이션에 SparkAgent의 기능을 쉽게 결합할 수 있습니다.
• 워크플로우 자동 실행
  개발자는 MCP 서버 인터페이스를 통해 SparkAgent 워크플로우를 프로그래밍적으로 호출하여 반복 업무 또는 일괄 처리를 자동화할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

Windsurf에 대한 별도의 지침을 찾을 수 없습니다.

Claude

1. 사전 준비:
   • Node.js 및 uv 또는 uvx를 설치합니다.
   • iFly-Spark-Agent-MCP 저장소를 클론하거나 다운로드합니다.
2. claude_desktop_config.json 또는 mcp.json 파일을 찾고 엽니다.
3. 아래 두 가지 방법 중 하나로 서버를 추가합니다:

uv 사용 시:

{
  "mcpServers": {
    "ifly-spark-agent-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/ifly-spark-agent-mcp",
        "run",
        "ifly-spark-agent-mcp"
      ],
      "env": {
        "IFLY_SPARK_AGENT_BASE_URL": "xxxx",
        "IFLY_SPARK_AGENT_APP_ID": "xxxx",
        "IFLY_SPARK_AGENT_APP_SECRET": "xxxx"
      }
    }
  }
}

GitHub 저장소에서 uvx 사용 시:

{
  "mcpServers": {
    "ifly-spark-agent-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/iflytek/ifly-spark-agent-mcp",
        "ifly-spark-agent-mcp"
      ],
      "env": {
        "IFLY_SPARK_AGENT_BASE_URL": "xxxx",
        "IFLY_SPARK_AGENT_APP_ID": "xxxx",
        "IFLY_SPARK_AGENT_APP_SECRET": "xxxx"
      }
    }
  }
}

4. 설정 파일을 저장하고 Claude를 재시작합니다.
5. 사용 가능한 도구 목록을 확인하거나 테스트 명령을 실행하여 설정을 검증합니다.

API 키 보안

민감한 키는 env 섹션에 보관하세요:

"env": {
  "IFLY_SPARK_AGENT_BASE_URL": "xxxx",
  "IFLY_SPARK_AGENT_APP_ID": "xxxx",
  "IFLY_SPARK_AGENT_APP_SECRET": "xxxx"
}

Cursor

Cursor에 대한 별도의 지침을 찾을 수 없습니다.

Cline

Cline에 대한 별도의 지침을 찾을 수 없습니다.

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면 우선 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결합니다:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 열고, 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "ifly-spark-agent-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정 후, AI 에이전트는 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있습니다. 실제 서버 이름과 URL에 맞게 “ifly-spark-agent-mcp” 값을 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

공식 문서를 기준으로 이 MCP 서버는 주로 하나의 도구(upload_file)에 초점을 맞춘 기본 기능만을 제공합니다. 간단한 설치 가이드와 라이선스 정보는 있으나, 고급 기능, 프롬프트 템플릿, 리소스 정의 등은 부족합니다. 범위는 제한적이나 명확하며, 최소 동작 예제로 이상적입니다. 전체적으로 다재다능함과 깊이는 낮음~보통 수준으로 평가됩니다.

MCP 점수