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iFlytek Workflow MCP Server

iFlytek Workflow MCP Server

ローカル
github.com/hygao1024AI・エージェント381 週間前に更新

iFlytek Workflow MCP Server について

iFlytek Workflow MCP Serverは、iFlytekのワークフローをMCPツールとして公開し、クライアントから実行できるようにします。多様なノード、実行方式、モデル選択に対応します。

主な機能

  1. 01MCP経由でのiFlytekワークフロー呼び出し
  2. 0214種類のワークフローノードに対応
  3. 03順次、並列、ループ、ネスト実行
  4. 04ストリーミング出力対応
  5. 05コンテキスト記憶を伴う複数ターン対話
  6. 06ワークフロー段階ごとのモデル選択

活用シーン

  1. 01公開済みiFlytekワークフローのMCPクライアント連携
  2. 02分岐やループを含むタスクの編成
  3. 03複数ターン対話でのワークフロー実行

MCP 対応

iFlytekワークフローを、MCPクライアントが呼び出せるツールとして公開します。ワークフローIDとAPI認証情報は設定ファイルで指定します。

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。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

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

README の画像

AI エージェントプラットフォームでワークフローを構築する最速の方法です!

ライセンス | ドキュメント | ホームページ

iFlytek Workflow MCP Server

Model Context Protocol(MCP)は、LLM アプリケーションと外部データソースやツールを簡単に統合できるように設計されたオープンプロトコルです。標準化されたフレームワークを提供し、LLM が必要とするコンテキストをシームレスに利用できるようにします。

これは、iFlytek を使用した MCP サーバーのシンプルな実装です。MCP ツールを通じて iFlytek のワークフローを呼び出せます。

📍注: 現在、このリポジトリは iFlytek に移管されており、最新のリポジトリのアドレスはこちらです:ifly-workflow-mcp-server

特徴

機能概要

このシステムは iFlytek MCP サーバーを基盤として構築されており、インテリジェントなワークフローのスケジューリングを実現します。さまざまなビジネスシナリオに適しています。

  • ワークフローの構成:複数のノードで構成され、基本、ツール、ロジック、変換の各タイプを含む14種類のノードをサポートします。
  • コアコンポーネント:デフォルトで、ワークフローには開始ノード(ユーザー入力)と終了ノード(出力結果)が含まれます。
  • 実行モード:トリガーされると、あらかじめ定義された順序とルールに従ってワークフローが自動実行されるため、手動での介入は不要です。
主な機能
堅牢なノードサポート
  • 多様なビジネス要件に対応する14種類のワークフローノードを備えています。
  • 複雑な変数の入出力をサポートし、柔軟なデータ転送を実現します。
高度なオーケストレーションモード
  • 順次実行:タスクを順番に実行します。
  • 並列実行:複数のタスクを同時に実行し、効率を高めます。
  • ループ実行:反復ループをサポートし、繰り返しのタスクを処理します。
  • ネスト実行:ワークフロー内にサブワークフローを埋め込み、再利用性を高めます。
  • フック機構を利用してストリーミング出力を実現し、リアルタイム処理を可能にします。
複数の開発パラダイム
  • シングルターン・シングルブランチ:シンプルなタスクを直線的に実行します。
  • シングルターン・マルチブランチ:分岐ロジックをサポートし、複雑なプロセスを処理します。
  • シングルターン・ループ:ループタスクを管理し、自動化を強化します。
  • マルチターン対話:コンテキストメモリをサポートし、動的な会話を実現します。
機能の拡張
  • マルチモデルサポート:**Model of Models(MoM)**ハイブリッドアプリケーションアーキテクチャを基盤として、ワークフローの重要な段階で複数のモデルを選択できます。これにより、モデルを柔軟に組み合わせ、タスクへの適応性を高められます。

MCP クライアントでの使用

config.yaml を準備する

MCP サーバーを使用する前に、ワークフロー情報を保存するための config.yaml を準備してください。設定ファイルの例は次のとおりです。

- flow_id: 'flow id'              # required
  name: 'flow name'               # optional, if not set, obtain the name from the cloud.
  description: 'flow description' # optional, if not set, obtain the description from the cloud.
  api_key: 'API Key:API Secret'   # required
ワークフローの認証情報を取得する
  1. ボットを作成します README の画像

  2. ワークフローを公開します

  • ステップ 1. 作成したばかりのワークフローをデバッグします。
  • ステップ 2. ワークフローとの会話を行い、会話が成功することを確認します。
  • ステップ 3. これで公開ボタンをクリックできます。 README の画像
  • ステップ 4. 「API として公開」を選択し、「設定」ボタンをクリックします。 README の画像
  • ステップ 5. バインドする必要があるアプリケーションを選択してバインドします。これで、対応するワークフロー ID と認証情報を取得できます。ぜひお楽しみください! README の画像

注意: アプリを選択できない場合は、https://www.xinghun.cn にアクセスして申請できます。

手動インストール

永続的なクライアントを追加するには、claude_desktop_config.json または mcp.json ファイルに以下を追加します:

{
    "mcpServers": {
        "ifly-workflow-mcp-server": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "--from",
                "git+https://github.com/iflytek/ifly-workflow-mcp-server",
                "ifly_workflow_mcp_server"
            ],
            "env": {
                "CONFIG_PATH": "$CONFIG_PATH"
            }
        }
    }
}

設定例:

{
    "mcpServers": {
        "ifly-workflow-mcp-server": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "--from",
                "git+https://github.com/iflytek/ifly-workflow-mcp-server",
                "ifly_workflow_mcp_server"
            ],
            "env": {
                "CONFIG_PATH": "/Users/hygao1024/Projects/config.yaml"
            }
        }
    }
}

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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。