科大讯飞 Workflow MCP 服务器

“科大讯飞 Workflow” MCP 服务器的作用

科大讯飞 Workflow MCP 服务器是模型上下文协议（MCP）的一个简易实现，能让 AI 助手与科大讯飞工作流自动化平台之间无缝集成。它作为桥梁，使 AI 智能体能够通过 MCP 工具调度和执行由多种节点类型（基础、工具、逻辑、转换）组成的复杂工作流。这极大便利了智能工作流编排、数据处理和自动化任务，提升开发流程效率。服务器支持多种编排模式，如顺序、并行、循环及嵌套执行，非常适合业务自动化、动态会话流和多模型集成复杂流程。开发者可通过编程方式触发、管理和监控工作流，极大减少人工干预。

提示词列表

仓库或文档中未明确列出提示词模板。

资源列表

仓库或文档中未明确记录或定义资源。

工具列表

• 主要工具是通过 MCP 工具调用科大讯飞工作流。可以基于提供的工作流信息（如 flow ID）触发和执行预设工作流。

此 MCP 服务器的应用场景

• 业务流程自动化： 通过触发科大讯飞工作流，实现多步骤业务流程自动化，支持顺序、并行及条件逻辑，减少人工操作和错误。
• AI 驱动的数据处理： AI 智能体可编排各类工作流节点，支持变量输入/输出及流式输出，完成复杂数据转换与处理。
• 具备上下文记忆的会话 AI： 利用支持上下文记忆和动态分支的工作流，实现多轮、上下文感知的 AI 会话。
• 混合模型编排： 在关键流程阶段，结合/切换不同 AI 模型（采用模型套模型 MoM 架构），以优化任务表现。
• 实时监控与反馈： 通过流式输出钩子，在工作流执行时为终端用户或其他系统实时推送进度和结果。

安装方法

Windsurf

1. 确认已安装 Node.js 作为前置条件。
2. 打开 Windsurf 配置文件（通常为 windsurf.config.json）。
3. 添加科大讯飞 Workflow MCP 服务器，示例 JSON 如下：

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

4. 保存配置文件，并重启 Windsurf。
5. 检查 MCP 服务器是否正常运行并可访问以确认配置成功。

保护 API 密钥

对敏感数据使用环境变量：

{
  "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. 如未安装，请先安装 Node.js。
2. 找到 Claude 的 MCP 配置文件。
3. 按如下方式添加科大讯飞 Workflow MCP 服务器配置：

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

4. 保存后重启 Claude。
5. 确认服务器已正常运行。

保护 API 密钥

在配置文件中按上述方式使用环境变量。

Cursor

1. 如有需要，请安装 Node.js。
2. 编辑 Cursor 的配置文件，添加 MCP 服务器配置：

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

3. 保存并重启 Cursor。
4. 确保与 MCP 服务器连接正常。

保护 API 密钥

如前所示，使用 env 和 inputs 字段。

Cline

1. 确认已安装 Node.js。
2. 打开 Cline 的配置文件。
3. 添加 MCP 服务器配置如下：

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

4. 保存并重启 Cline。
5. 检查启动是否成功。

保护 API 密钥

对敏感配置同样采用环境变量方式。

在流程中使用此 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

要在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器，需先将 MCP 组件添加到流程并连接至您的 AI 智能体：

点击 MCP 组件打开配置面板，在系统 MCP 配置部分，按如下 JSON 格式填写 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 智能体即可作为工具使用此 MCP，全面调用其全部功能。请将 “iflytek-workflow-mcp” 替换为您的实际 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。

概览

| 支持 Roots | ⛔ | 未发现 Roots 支持信息。 | | 支持采样 | ⛔ | 未发现采样支持信息。 |

根据以上表格，科大讯飞 Workflow MCP 服务器提供了基础的 MCP 服务器功能和工作流执行能力，但缺乏提示词模板、资源定义、roots 以及采样等高级 MCP 特性。其文档重心在安装和业务工作流应用，对更深层的技术集成细节描述较少。

我们的评价

鉴于其专注于工作流执行和自动化，但缺乏如 roots、采样、资源/提示词模板等更深入的 MCP 能力，我们对该 MCP 服务器的 MCP 生态系统完整性评分为 4/10。它适用于特定场景，但在更广泛或更高级的 MCP 集成中仍有限制。

MCP 评分