
Integracja serwera WildFly MCP
Serwer WildFly MCP łączy serwery WildFly z narzędziami AI generatywnej, umożliwiając zarządzanie i monitorowanie środowisk WildFly w naturalnym języku przez Flo...
Połącz asystentów AI z platformą iFlytek SparkAgent przez MCP, aby zarządzać plikami, automatyzować przepływy pracy i łatwo integrować z FlowHunt.
Serwer iFly-Spark-Agent-MCP MCP to prosta przykładowa implementacja łącząca asystentów AI z platformą iFlytek SparkAgent przy użyciu protokołu Model Context Protocol (MCP). Ten serwer działa jako most, pozwalając klientom AI wywoływać łańcuchy zadań na platformie SparkAgent przez standaryzowany interfejs. Dzięki udostępnieniu narzędzi takich jak przesyłanie plików, umożliwia płynną integrację AI w zadaniach takich jak zarządzanie plikami, automatyzacja procesów czy orkiestracja przepływów pracy. Serwer został zaprojektowany z myślą o usprawnieniu przepływów rozwojowych poprzez ułatwienie komunikacji między asystentami AI a możliwościami SparkAgent, co ułatwia programistom dodawanie zaawansowanych funkcji do własnych aplikacji.
W repozytorium nie wymieniono szablonów promptów.
W repozytorium nie podano ani nie opisano żadnych zasobów.
upload_file
, by przesyłać lokalne pliki do platformy SparkAgent, automatyzując oparte na plikach przepływy pracy lub inicjując potoki przetwarzania.Nie znaleziono szczegółowych instrukcji dla Windsurf.
uv
lub uvx
.claude_desktop_config.json
lub mcp.json
.Przy użyciu uv:
{
"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"
}
}
}
}
Przy użyciu uvx z repozytorium GitHub:
{
"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"
}
}
}
}
Przechowuj wrażliwe klucze w sekcji env
:
"env": {
"IFLY_SPARK_AGENT_BASE_URL": "xxxx",
"IFLY_SPARK_AGENT_APP_ID": "xxxx",
"IFLY_SPARK_AGENT_APP_SECRET": "xxxx"
}
Nie znaleziono szczegółowych instrukcji dla Cursor.
Nie znaleziono szczegółowych instrukcji dla Cline.
Użycie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy w FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wklej dane serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"ifly-spark-agent-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po zapisaniu konfiguracji agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “ifly-spark-agent-mcp” na nazwę i adres swojego serwera.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Przegląd w README i opisie |
Lista promptów | ⛔ | Nie znaleziono szablonów promptów |
Lista zasobów | ⛔ | Brak wymienionych zasobów |
Lista narzędzi | ✅ | upload_file opisane w README |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Używa sekcji env w przykładzie konfiguracji |
Wsparcie samplingowe (mniej istotne w ocenie) | ⛔ | Brak informacji o wsparciu dla samplingu |
Na podstawie dostępnej dokumentacji ten serwer MCP oferuje jedynie podstawową funkcjonalność, skoncentrowaną głównie wokół jednego narzędzia (upload_file
). Zawiera prostą instrukcję konfiguracji oraz właściwe informacje o licencji, lecz brakuje zaawansowanych funkcji, szablonów promptów i definicji zasobów. Jego zakres jest ograniczony, ale jasny – idealny jako minimalny działający przykład. Ogólnie rzecz biorąc, ocena to niska do umiarkowanej wszechstronności i głębi.
Posiada LICENCJĘ | ✅ (MIT) |
---|---|
Posiada przynajmniej jedno narzędzie | ✅ |
Liczba Forków | 3 |
Liczba Gwiazdek | 1 |
Jest to serwer MCP, który łączy asystentów AI z platformą iFlytek SparkAgent, umożliwiając takie funkcje jak przesyłanie plików, wywoływanie łańcuchów zadań oraz orkiestrację przepływów pracy za pośrednictwem standaryzowanego protokołu.
Aktualnie udostępnia narzędzie `upload_file`, które pozwala klientom przesyłać pliki do zarządzania lub dalszego przetwarzania na platformie SparkAgent.
Dodaj komponent MCP do swojego przepływu w FlowHunt, a następnie wprowadź dane serwera MCP w konfiguracji JSON, np.: { "ifly-spark-agent-mcp": { "transport": "streamable_http", "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } } w sekcji konfiguracji systemu MCP.
Klucze API i dane uwierzytelniające są przechowywane w sekcji `env` konfiguracji, dzięki czemu wrażliwe dane nie trafiają do plików źródłowych i zapewniona jest bezpieczna integracja.
Tak, serwer można używać z Claude, Cursor, Windsurf oraz innymi narzędziami wspierającymi MCP, co czyni go elastycznym rozwiązaniem dla różnych przepływów pracy związanych z rozwojem AI.
Usprawnij swój proces rozwoju AI, łącząc FlowHunt z serwerem iFly-Spark-Agent-MCP, aby płynnie przesyłać pliki i automatyzować łańcuchy zadań.
Serwer WildFly MCP łączy serwery WildFly z narzędziami AI generatywnej, umożliwiając zarządzanie i monitorowanie środowisk WildFly w naturalnym języku przez Flo...
Serwer Cloudflare MCP łączy asystentów AI z usługami chmurowymi Cloudflare, umożliwiając automatyzację konfiguracji, logów, buildów i dokumentacji w języku natu...
Serwer ModelContextProtocol (MCP) działa jako most między agentami AI a zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając użytkownikom FlowHunt budowan...