
iFlytek 워크플로우 MCP 서버
iFlytek 워크플로우 MCP 서버는 AI 어시스턴트와 iFlytek의 워크플로우 자동화 플랫폼을 통합하여, Model Context Protocol(MCP)을 통한 비즈니스 및 데이터 워크플로우의 원활한 스케줄링, 오케스트레이션, 실행을 가능하게 합니다....
AI 에이전트를 Workflowy 계정에 원활하게 연결하여 FlowHunt 내에서 자동화된 프로젝트 관리, 노트 정리, 작업 완료를 실현하세요.
Workflowy MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버로, AI 어시스턴트가 인기 있는 노트 작성 및 프로젝트 관리 도구인 Workflowy와 프로그래밍적으로 상호작용할 수 있게 해줍니다. MCP 호환 인터페이스를 제공함으로써, 이 서버는 AI 모델이 Workflowy 계정에 연결되어 워크플로우 내에서 노드(작업, 노트, 리스트) 검색, 생성, 업데이트, 관리 등의 작업을 직접 수행할 수 있도록 합니다. 이 통합을 통해 개발자와 AI 에이전트는 워크플로우를 자동화하고, 프로젝트 마일스톤을 동기화하며, Workflowy와 다른 AI 기반 도구 및 서비스 간의 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 서버는 접근을 위해 사용자명과 비밀번호 인증을 사용하며, 광범위한 AI 개발 환경에 쉽게 통합될 수 있도록 설계되었습니다.
(저장소에 재사용 가능한 프롬프트 템플릿이 언급되지 않았습니다. 이 섹션은 의도적으로 비워두었습니다.)
(저장소에 명시적인 MCP 리소스가 나와 있지 않습니다. 이 섹션은 의도적으로 비워두었습니다.)
mcpServers
에 Workflowy MCP 서버를 다음과 같이 추가하세요:{
"mcpServers": {
"workflowy-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
"env": {
"WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
"WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
}
}
}
}
API 키 보안
위 예시처럼 자격 증명은 환경 변수로 관리하세요. 설정 파일에 직접 입력하지 마세요.
{
"mcpServers": {
"workflowy-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
"env": {
"WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
"WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"workflowy-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
"env": {
"WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
"WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"workflowy-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
"env": {
"WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
"WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
}
}
}
}
참고:
항상 민감한 정보는 환경 변수로 관리하세요. 예시:
{
"env": {
"WORKFLOWY_USERNAME": "${WORKFLOWY_USERNAME}",
"WORKFLOWY_PASSWORD": "${WORKFLOWY_PASSWORD}"
}
}
FlowHunt에서 MCP 사용하기
FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:
MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:
{
"workflowy-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
설정이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “workflowy-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버 URL로 변경하세요.
섹션 | 지원 여부 | 세부 설명 |
---|---|---|
개요 | ✅ | |
프롬프트 목록 | ⛔ | 저장소에 프롬프트 템플릿 없음 |
리소스 목록 | ⛔ | 명시적인 MCP 리소스 없음 |
도구 목록 | ✅ | 노드 검색, 생성, 업데이트, 완료/미완료 표시 |
API 키 보안 | ✅ | 환경 변수 사용: WORKFLOWY_USERNAME, WORKFLOWY_PASSWORD |
샘플링 지원(평가에서 덜 중요) | ⛔ | 샘플링 지원 근거 없음 |
위 표를 바탕으로 Workflowy MCP는 핵심 기능에 집중된 서버로, 프롬프트 및 리소스 프리미티브는 없지만 보안 모범 사례를 준수하며 Workflowy 활용에 적합한 도구 구성을 갖추고 있습니다. 고급 MCP 기능이 부족하여 점수는 보통입니다.
라이선스 존재 | ✅ (MIT) |
---|---|
도구 1개 이상 보유 | ✅ |
포크 수 | 1 |
스타 수 | 4 |
Workflowy MCP 서버는 AI 어시스턴트를 Workflowy에 연결하여 MCP 호환 인터페이스를 통해 자동화된 노트 작성, 프로젝트 관리, 노드 관리를 가능하게 하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다.
AI 에이전트는 Workflowy 노드 검색, 새로운 노트/작업 생성, 기존 노드 업데이트, 작업 완료/미완료 표시 등 다양한 생산성 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.
네. 설정 안내에 나온 것처럼 환경 변수를 사용하여 자격 증명을 저장하세요. 설정 파일에 사용자 이름이나 비밀번호를 직접 입력하지 마세요.
물론입니다! 설정이 완료되면 Workflowy MCP를 모든 FlowHunt 워크플로우에 통합할 수 있으며, AI 에이전트가 노트 및 작업 관리를 위해 Workflowy의 기능을 활용할 수 있습니다.
현재 Workflowy MCP 서버는 핵심 노드 조작 도구(검색, 생성, 업데이트, 완료/미완료 표시)에 집중하고 있으며, 사전 구축된 프롬프트 템플릿이나 리소스 프리미티브는 제공하지 않습니다.
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