iFlytek SparkAgent MCP Server

iFlytek SparkAgent MCP Server

Enables integration with iFlytek's SparkAgent Platform to invoke task chains and upload files. Provides tools for interacting with iFlytek's AI agent services through the Model Context Protocol.

Category
访问服务器

README

ifly-spark-agent-mcp

This is a simple example of using MCP Server to invoke the task chain of the iFlytek SparkAgent Platform.

Usage

Local debugging

Start the server using either stdio (default) or SSE transport:

# 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

By default, the server exposes a tool named "upload_file" that accepts one required argument:

  • file: The path of the uploaded file

MCP Client Example

Using the MCP client, you can use the tool like this using the STDIO transport:

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())

Usage with MCP client

Use on Claude

To add a persistent client, add the following to your claude_desktop_config.json or mcp.json file:

1. Use 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"
      }
    }
  }
}
2. Use uvx with github repository
{
    "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"
            }
        }
    }
}

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选