iFlytek 워크플로우 MCP 서버

“iFlytek 워크플로우” MCP 서버는 무엇을 하나요?

iFlytek 워크플로우 MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP)의 간단한 구현체로, AI 어시스턴트와 iFlytek 워크플로우 자동화 플랫폼 간의 원활한 통합을 가능하게 합니다. 이 서버는 브릿지 역할을 하며, AI 에이전트가 MCP 툴을 통해 다양한 노드 타입(기본, 툴, 로직, 변환)으로 구성된 정교한 워크플로우를 스케줄링하고 실행할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 지능형 워크플로우 오케스트레이션, 데이터 처리, 자동화 작업이 가능해져 개발 워크플로우가 한층 향상됩니다. 순차, 병렬, 루프, 중첩 실행 등 다양한 오케스트레이션 모드를 지원하여, 비즈니스 자동화, 동적 대화 플로우, 복수 AI 모델 통합 파이프라인 등에 특히 적합합니다. 개발자는 최소한의 수동 개입으로 워크플로우를 프로그래밍 방식으로 트리거, 관리, 모니터링할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 명시적으로 언급된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

저장소나 문서에 명시적으로 정의된 리소스가 없습니다.

툴 목록

• 노출되는 주요 툴은 MCP 툴을 통해 iFlytek 워크플로우를 호출하는 기능입니다. 이를 통해 제공된 워크플로우 정보(예: flow ID)에 따라 사전 정의된 워크플로우를 트리거 및 실행할 수 있습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 비즈니스 워크플로우 자동화: iFlytek 워크플로우를 트리거하여 순차, 병렬, 조건 로직이 포함된 복수 단계의 비즈니스 프로세스를 자동화하여 수작업과 오류를 줄입니다.
• AI 기반 데이터 처리: 다양한 워크플로우 노드를 오케스트레이션해 AI 에이전트가 복잡한 데이터 변환 및 처리 작업을 수행하도록 하며, 가변 I/O 및 스트리밍 출력도 지원합니다.
• 컨텍스트 메모리가 있는 대화형 AI: 컨텍스트 메모리와 동적 분기를 지원하는 워크플로우를 활용해, AI 어시스턴트에서 다중 턴, 컨텍스트 인식 대화를 구현합니다.
• 하이브리드 모델 오케스트레이션: Model of Models(MoM) 아키텍처를 통해 워크플로우의 중요한 단계에서 다양한 AI 모델을 결합하거나 전환하여 작업 성능을 최적화합니다.
• 실시간 모니터링 및 피드백: 스트리밍 출력 후크를 통해 워크플로우 실행 중 실시간 업데이트와 결과를 최종 사용자나 기타 시스템에 제공합니다.

설정 방법

Windsurf

1. 사전 조건으로 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(일반적으로 windsurf.config.json)을 엽니다.
3. 아래 JSON 스니펫을 사용하여 iFlytek 워크플로우 MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. MCP 서버가 실행되고 접근 가능한지 확인하세요.

API 키 보호하기

민감한 데이터는 환경 변수로 관리하세요:

{
  "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.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Claude의 MCP 설정 파일을 찾으세요.
3. 아래와 같이 iFlytek 워크플로우 MCP 서버 항목을 추가하세요:

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

4. 파일을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. 서버가 정상 동작하는지 확인하세요.

API 키 보호하기

위 예시와 같이 환경 변수를 설정에 사용하세요.

Cursor

1. 필요하다면 Node.js를 설치하세요.
2. Cursor의 설정 파일을 수정하여 MCP 서버를 포함하세요:

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

3. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
4. MCP 서버와의 연결을 확인하세요.

API 키 보호하기

앞선 예시처럼 env 및 inputs 필드를 활용하세요.

Cline

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline의 설정 파일을 엽니다.
3. 다음 MCP 서버 설정을 추가하세요:

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

4. 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 정상적으로 시작되는지 확인하세요.

API 키 보호하기

민감한 설정은 동일한 환경 변수 패턴을 따르세요.

플로우 내에서 이 MCP 활용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음과 같이 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 툴로써 모든 기능을 사용할 수 있습니다. “iflytek-workflow-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 MCP 서버 URL로 변경하세요.

개요

| 루트 지원 | ⛔ | 루트(Roots) 지원 언급 없음. | | 샘플링 지원 | ⛔ | 샘플링(Sampling) 지원 언급 없음. |

상기 표를 종합하면, iFlytek 워크플로우 MCP 서버는 워크플로우 실행 기능의 기본 MCP 서버 역할을 제공하지만, 프롬프트 템플릿, 리소스 정의, 루트, 샘플링 등 고급 MCP 기능은 부족합니다. 문서는 설정 및 비즈니스 워크플로우 활용에 초점을 두고 있으며, 심층 기술 통합 정보는 제공하지 않습니다.

총평

워크플로우 실행/자동화에 집중되어 있으나 루트, 샘플링, 리소스/프롬프트 템플릿 등 심화 MCP 기능이 없어 전체 MCP 생태계 완성도는 4/10으로 평가합니다. 틈새 활용에는 적합하지만 더 폭넓거나 고급 MCP 통합에는 한계가 있습니다.

MCP 점수