iFlytek Workflow MCP-server

Vad gör “iFlytek Workflow” MCP-server?

iFlytek Workflow MCP-server är en enkel implementation av Model Context Protocol (MCP) som möjliggör smidig integration mellan AI-assistenter och iFlyteks plattform för arbetsflödesautomation. Den fungerar som en bro och låter AI-agenter schemalägga och köra sofistikerade arbetsflöden bestående av flera nodtyper (grundläggande, verktyg, logik, transformation) via MCP-verktyg. Detta underlättar intelligent arbetsflödesorkestrering, databehandling och automation, vilket förbättrar utvecklingsflöden. Med stöd för olika orkestreringslägen som sekventiell, parallell, loop och nästlad körning är servern särskilt väl lämpad för affärsautomation, dynamiska konversationella flöden och integration av flera AI-modeller i komplexa pipelines. Den gör det möjligt för utvecklare att trigga, hantera och övervaka arbetsflöden programmatiskt med minimalt manuellt ingripande.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar nämns explicit i förvaret eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita resurser är dokumenterade eller definierade i förvaret eller dokumentationen.

Lista över verktyg

• Det huvudsakliga verktyget som exponeras är möjligheten att anropa iFlytek-arbetsflöden via MCP-verktyg. Detta möjliggör trigging och körning av fördefinierade arbetsflöden baserat på angiven arbetsflödesinformation, såsom flow ID.

Användningsområden för denna MCP-server

• Affärsarbetsflödesautomation: Automatisera flerstegs affärsprocesser genom att trigga iFlytek-arbetsflöden som kan hantera sekventiell, parallell och villkorslogik, vilket minskar manuellt arbete och fel.
• AI-drivna databehandlingar: Ge AI-agenter möjlighet att hantera komplexa datatransformationer och bearbetningsuppgifter genom att orkestrera olika arbetsflödesnoder, med stöd för variabel I/O och strömmande utdata.
• Konversationell AI med kontextminne: Genomför fleromgångars, kontextmedvetna samtal i AI-assistenter genom att använda arbetsflöden som stödjer kontextminne och dynamisk förgrening.
• Hybridmodell-orkestrering: Kombinera och växla mellan olika AI-modeller vid kritiska arbetsflödessteg med Model of Models (MoM)-arkitektur, för att optimera arbetsuppgifternas prestanda.
• Realtidsövervakning och feedback: Använd strömmande utdata-hooks för att ge realtidsuppdateringar och resultat till slutanvändare eller andra system under arbetsflödeskörning.

Hur man sätter upp det

Windsurf

1. Säkerställ att du har Node.js installerat som förutsättning.
2. Öppna Windsurf-konfigurationsfilen (vanligen windsurf.config.json).
3. Lägg till iFlytek Workflow MCP-server med följande JSON-exempel:

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

4. Spara konfigurationsfilen och starta om Windsurf.
5. Verifiera installationen genom att kontrollera att MCP-servern körs och är tillgänglig.

Säkra API-nycklar

Använd miljövariabler för känslig data:

{
  "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. Installera Node.js om det inte redan är installerat.
2. Lokalisera Claudes MCP-konfigurationsfil.
3. Lägg till iFlytek Workflow MCP-server enligt nedan:

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

4. Spara filen och starta om Claude.
5. Bekräfta att servern är igång.

Säkra API-nycklar

Använd miljövariabler i konfigurationen som ovan.

Cursor

1. Installera Node.js om det behövs.
2. Redigera Cursors konfigurationsfil för att inkludera MCP-servern:

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

3. Spara ändringarna och starta om Cursor.
4. Säkerställ anslutning till MCP-servern.

Säkra API-nycklar

Använd fälten env och inputs enligt tidigare exempel.

Cline

1. Säkerställ att Node.js är installerat.
2. Öppna Clines konfigurationsfil.
3. Lägg till följande MCP-serverkonfiguration:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Kontrollera att uppstarten lyckades.

Säkra API-nycklar

Följ samma miljövariabelmönster för känslig konfiguration.

Hur man använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange detaljer för din MCP-server med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “iflytek-workflow-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

| Stödjer Roots | ⛔ | Ingen nämnd om Roots-stöd hittad. | | Stödjer Sampling | ⛔ | Ingen nämnd om Sampling-stöd hittad. |

Baserat på ovanstående tabeller erbjuder iFlytek Workflow MCP-server grundläggande MCP-serverfunktionalitet med arbetsflödeskörningsmöjligheter men saknar avancerade MCP-funktioner som promptmallar, resursdefinitioner, roots och sampling. Dokumentationen fokuserar på installation och affärsnytta men ger inte djupgående tekniska integrationsdetaljer.

Vår åsikt

Givet fokus på arbetsflödeskörning och automation men frånvaron av djupare MCP-funktioner såsom roots, sampling och resurs/promptmallar, skulle vi ge denna MCP-server betyget 4/10 för övergripande MCP-ekosystemets fullständighet. Den är funktionell för sitt nischade användningsområde men begränsad för bredare eller mer avancerade MCP-integrationer.

MCP-poäng