mcpField
I
ifly-spark-agent-mcp

ifly-spark-agent-mcp

ローカル
github.com/iflytekAI・エージェント372 週間前に更新

ifly-spark-agent-mcp について

ifly-spark-agent-mcpは、iFlytek SparkAgent Platformのタスクチェーンを呼び出すためのMCPサーバーの例です。ファイルパスを受け取る `upload_file` ツールを備え、stdioまたはSSEで動作します。

主な機能

  1. 01iFlytek SparkAgentのタスクチェーン呼び出し
  2. 02ファイルパスによるアップロード
  3. 03stdioトランスポートでの実行
  4. 04SSEトランスポートでの実行

活用シーン

  1. 01ローカルファイルをプラットフォームのタスクチェーンに渡す
  2. 02stdioでMCPクライアントをSparkAgentに接続
  3. 03指定ポートでSSEを使ってサーバーを実行

MCP 対応

MCP サーバーとして、ファイルパスを受け取りiFlytek SparkAgent Platformのタスクチェーンを呼び出す `upload_file` ツールを公開します。stdioとSSEのトランスポートに対応します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"ifly-spark-agent": {
"command": "uvx",
"args": [
"git+https://github.com/iflytek/ifly-spark-agent-mcp"
],
"env": {
"IFLY_SPARK_AGENT_BASE_URL": "<IFLY_SPARK_AGENT_BASE_URL>",
"IFLY_SPARK_AGENT_APP_ID": "<IFLY_SPARK_AGENT_APP_ID>",
"IFLY_SPARK_AGENT_APP_SECRET": "<IFLY_SPARK_AGENT_APP_SECRET>"
}
}
}
}
起動コマンドuvx 'git+https://github.com/iflytek/ifly-spark-agent-mcp'
設定が必要な環境変数
IFLY_SPARK_AGENT_BASE_URL
IFLY_SPARK_AGENT_APP_ID
IFLY_SPARK_AGENT_APP_SECRETシークレット

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypigit+https://github.com/iflytek/ifly-spark-agent-mcp

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

ifly-spark-agent-mcp

MCP サーバーを使用して、iFlytek SparkAgent Platform のタスクチェーンを呼び出す簡単な例です。

使用方法

ローカルでのデバッグ

stdio(デフォルト)または SSE トランスポートを使用して、サーバーを起動します。

# Using stdio transport (default)
uv run ifly-spark-agent-mcp

# Using SSE transport on custom port
uv run ifly-spark-agent-mcp --transport sse --port 8000

デフォルトでは、サーバーは「upload_file」という名前のツールを公開します。このツールは、次の必須引数を受け取ります。

  • file:アップロードするファイルのパス
MCP クライアントの例

MCP クライアントを使用すると、STDIO トランスポートで次のようにツールを使用できます。

import asyncio
from mcp.client.session import ClientSession
from mcp.client.stdio import StdioServerParameters, stdio_client


async def main():
    async with stdio_client(
        StdioServerParameters(command="uv", args=["run", "ifly-spark-agent-mcp"])
    ) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()

            # List available tools
            tools = await session.list_tools()
            print(tools)

            # Call the upload_file tool
            result = await session.call_tool("upload_file", {"file": "/path/to/file"})
            print(result)


asyncio.run(main())

MCP クライアントでの使用方法
Claude で使用する

クライアントを永続的に追加するには、claude_desktop_config.json または mcp.json ファイルに次の内容を追加します。

1. uv を使用する
{
  "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"
      }
    }
  }
}
2. GitHub リポジトリで uvx を使用する
{
    "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"
            }
        }
    }
}

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。