خادم Label Studio MCP

خادم Label Studio MCP

يربط خادم Label Studio MCP وكلاء الذكاء الاصطناعي بتدفقات عمل توصيف البيانات القوية. أتمت إعداد المشاريع وإدارة المهام ودمج التنبؤات لتبسيط التوصيف وضمان الجودة.

ماذا يفعل خادم “Label Studio” MCP؟

يُعد خادم Label Studio MCP خادماً لبروتوكول Model Context Protocol (MCP) يمكّن التكامل السلس بين مساعدي الذكاء الاصطناعي ونسخة Label Studio. بالاعتماد على مكتبة label-studio-sdk، يسمح بالإدارة البرمجية لمشاريع التصنيف والمهام والتنبؤات عبر اللغة الطبيعية أو النداءات المهيكلة من عملاء MCP. يمكّن هذا الخادم المطورين ووكلاء الذكاء الاصطناعي من إنشاء وإدارة المشاريع والمهام واستيرادها والاستعلام عنها وأتمتة التنبؤات بكفاءة، وكل ذلك عبر أدوات MCP المعيارية. من خلال إتاحة وظائف Label Studio الأساسية، يبسط تدفقات عمل التوصيف ويعزز الإنتاجية في توصيف البيانات ومراجعة الجودة وعمليات تعلم الآلة.

قائمة المحفزات

لا توجد قوالب محفزات مذكورة في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد MCP صريحة مذكورة في توثيق المستودع.

قائمة الأدوات

  • get_label_studio_projects_tool()
    يعرض المشاريع المتاحة مع إرجاع المعرف، العنوان، وعدد المهام لكل مشروع.
  • get_label_studio_project_details_tool(project_id: int)
    يجلب معلومات تفصيلية لمشروع محدد.
  • get_label_studio_project_config_tool(project_id: int)
    يجلب إعدادات توصيف XML لمشروع معين.
  • create_label_studio_project_tool(title: str, label_config: str, …)
    ينشئ مشروعاً جديداً بعنوان، وإعداد XML، وخيارات اختيارية؛ ويعيد تفاصيل المشروع والرابط.
  • update_label_studio_project_config_tool(project_id: int, new_label_config: str)
    يحدث إعدادات توصيف XML لمشروع قائم.
  • list_label_studio_project_tasks_tool(project_id: int)
    يعرض ما يصل إلى 100 معرف مهمة ضمن مشروع.
  • get_label_studio_task_data_tool(project_id: int, task_id: int)
    يجلب بيانات مهمة محددة.
  • get_label_studio_task_annotations_tool(project_id: int, task_id: int)
    يجلب التوصيفات الحالية لمهمة محددة.
  • import_label_studio_project_tasks_tool(project_id: int, tasks_file_path: str)
    يستورد المهام من ملف JSON إلى مشروع؛ ويعيد ملخص الاستيراد ورابط المشروع.
  • create_label_studio_prediction_tool(task_id: int, result: List[Dict[str, Any]], …)
    ينشئ تنبؤاً لمهمة معينة مع خيارات لإصدار النموذج والدرجة.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

  • إدارة المشاريع المؤتمتة
    أنشئ، حدّث، وخصص مشاريع التوصيف برمجياً لتسهيل الإعداد والصيانة للعمليات الكبيرة.
  • الاستيراد الجماعي للمهام وإدارتها
    استورد المهام من الملفات وأدرها بشكل جماعي، مما يتيح إدخال البيانات بكفاءة إلى Label Studio وسهولة جلب بيانات المهام أو التوصيفات.
  • دمج التنبؤات
    أضف تنبؤات النماذج مباشرة إلى المهام لتسهيل تدفقات عمل التوصيف المدعوم بتعلم الآلة وتقييم النماذج بمشاركة بشرية.
  • ضمان الجودة والقياسات
    استعلم عن تفاصيل المشاريع وعدد المهام لمراقبة التقدم والجودة عبر مشاريع توصيف متعددة.
  • قوالب توصيف مخصصة
    أتمت تحديثات قوالب التوصيف (إعدادات العلامات) لتلبية متطلبات المشاريع المتطورة وضمان الاتساق والمرونة.

كيفية الإعداد

Windsurf

  1. تأكد من وجود نسخة عاملة من Label Studio واحصل على مفتاح API الخاص بك.
  2. افتح ملف إعداد خادم Windsurf MCP.
  3. أضف تعريف خادم Label Studio MCP باستخدام المقطع JSON التالي:
    {
        "mcpServers": {
            "label-studio": {
                "command": "uvx",
                "args": [
                    "--from",
                    "git+https://github.com/HumanSignal/label-studio-mcp-server",
                    "mcp-label-studio"
                ],
                "env": {
                    "LABEL_STUDIO_API_KEY": "your_actual_api_key_here",
                    "LABEL_STUDIO_URL": "http://localhost:8080"
                }
            }
        }
    }
    
  4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Windsurf.
  5. تحقق من الاتصال بنسخة Label Studio الخاصة بك.

Claude

  1. تأكد من تشغيل Label Studio وأن لديك مفتاح API الخاص بك.
  2. حدد موقع ملف claude_desktop_config.json الخاص بك.
  3. أضف إعداد خادم Label Studio MCP:
    {
        "mcpServers": {
            "label-studio": {
                "command": "uvx",
                "args": [
                    "--from",
                    "git+https://github.com/HumanSignal/label-studio-mcp-server",
                    "mcp-label-studio"
                ],
                "env": {
                    "LABEL_STUDIO_API_KEY": "your_actual_api_key_here",
                    "LABEL_STUDIO_URL": "http://localhost:8080"
                }
            }
        }
    }
    
  4. احفظ وأعد تشغيل عميل Claude.
  5. تأكد من نجاح الإعداد في واجهة العميل.

Cursor

  1. ابدأ مع تشغيل Label Studio واحصل على مفتاح API الخاص بك.
  2. افتح إعدادات Cursor MCP.
  3. أضف هذا JSON لإعداد خادم MCP:
    {
        "mcpServers": {
            "label-studio": {
                "command": "uvx",
                "args": [
                    "--from",
                    "git+https://github.com/HumanSignal/label-studio-mcp-server",
                    "mcp-label-studio"
                ],
                "env": {
                    "LABEL_STUDIO_API_KEY": "your_actual_api_key_here",
                    "LABEL_STUDIO_URL": "http://localhost:8080"
                }
            }
        }
    }
    
  4. احفظ وأعد تشغيل Cursor.
  5. تحقق من إمكانية الوصول إلى خادم MCP من خلال Cursor.

Cline

  1. تأكد من تشغيل Label Studio ولاحظ مفتاح API الخاص بك.
  2. حرر ملف إعداد خادم Cline MCP.
  3. أدخل تعريف الخادم كما يلي:
    {
        "mcpServers": {
            "label-studio": {
                "command": "uvx",
                "args": [
                    "--from",
                    "git+https://github.com/HumanSignal/label-studio-mcp-server",
                    "mcp-label-studio"
                ],
                "env": {
                    "LABEL_STUDIO_API_KEY": "your_actual_api_key_here",
                    "LABEL_STUDIO_URL": "http://localhost:8080"
                }
            }
        }
    }
    
  4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cline.
  5. اختبر الاتصال مع Label Studio عبر Cline.

ملاحظة:
احفظ مفتاح API الخاص بك بشكل آمن باستخدام متغيرات البيئة كما هو موضح في قسم env أعلاه. هذا يحافظ على معلوماتك الحساسة خارج الشيفرة المصدرية وملفات الإعداد.

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt، ابدأ بإضافة مكوّن MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

تدفق MCP في FlowHunt

انقر على مكوّن MCP لفتح لوحة الإعداد. في قسم إعداد النظام لـ MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق:

{
  "label-studio": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة بكامل وظائفه وإمكاناته. تذكّر تغيير "label-studio" إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بالرابط الخاص بخادمك.


نظرة عامة

القسمالتوفرالتفاصيل/الملاحظات
نظرة عامة
قائمة المحفزاتلا توجد قوالب محفزات في التوثيق.
قائمة المواردلا توجد موارد MCP صريحة.
قائمة الأدواتأدوات إدارة المشاريع/المهام والتنبؤات.
حماية مفاتيح APIتستخدم متغيرات البيئة في الإعداد (env).
دعم العينة (أقل أهمية في التقييم)غير مذكور.

بين الجدولين:
يوفر هذا الخادم MCP تغطية قوية للأدوات لإدارة Label Studio وتوثيق إعداد واضح، لكنه يفتقر إلى قوالب المحفزات وتعريفات الموارد الصريحة. دعم العينة والجذور غير مذكورين. إجمالاً، إنه تنفيذ أساسي قوي ومخصص لتدفقات عمل توصيف البيانات.

درجة MCP

يحتوي على ترخيص✅ (Apache-2.0)
يحتوي على أداة واحدة على الأقل
عدد التفرعات3
عدد النجوم8

الأسئلة الشائعة

ما هو خادم Label Studio MCP؟

خادم Label Studio MCP هو خادم Model Context Protocol يتيح لمساعدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي التفاعل برمجياً مع نسخة من Label Studio. يوفر أدوات لإدارة مشاريع التصنيف والمهام والتنبؤات من خلال عملاء متوافقين مع MCP.

ما هي المهام التي يمكنني أتمتتها باستخدام هذا الخادم؟

يمكنك أتمتة إنشاء المشاريع، تحديث إعدادات المشاريع، استيراد المهام، جلب المهام والتوصيفات، وإضافة تنبؤات النماذج—مما يجعل توصيف البيانات الواسع أو المدعوم بتعلم الآلة سلساً.

هل يجب عليّ كشف مفتاح API الخاص بي في ملفات الإعداد؟

لا. الإعداد الموصى به يستخدم متغيرات البيئة للبيانات الحساسة مثل مفتاح API الخاص بك. هذا يحمي أسرارك من الإدراج في الشيفرة المصدرية.

هل يوجد قوالب محفزات أو تعريفات موارد ضمن الخادم؟

قوالب المحفزات والتعريفات الصريحة للموارد غير متوفرة في التطبيق الحالي، لكن جميع أدوات إدارة Label Studio الرئيسية متاحة.

ما هي الاستخدامات الشائعة لهذا الخادم MCP؟

تشمل الاستخدامات المعتادة الإدارة المؤتمتة للمشاريع، الاستيراد الجماعي للمهام، دمج تنبؤات النماذج، ضمان الجودة، وتدفقات عمل توصيف قابلة للتخصيص لعمليات التوسيم.

بسّط توصيف البيانات مع خادم Label Studio MCP

مكّن تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بربط Label Studio مع FlowHunt. أتمت إدارة المشاريع واستيراد المهام والتنبؤات من أجل توصيف بيانات سريع وعالي الجودة.

اعرف المزيد

خادم Reaper MCP
خادم Reaper MCP

خادم Reaper MCP

يربط خادم Reaper MCP بين المساعدين الذكاء الاصطناعي وملفات مشاريع Reaper، موفراً أدوات لاكتشاف مشاريع الصوت، واستخراج البيانات المنظمة، وأتمتة سير العمل في بيئا...

3 دقيقة قراءة
AI Audio +5
خادم Lightdash MCP
خادم Lightdash MCP

خادم Lightdash MCP

يعمل خادم Lightdash MCP كحلقة وصل بين المساعدين الذكاء الاصطناعي ومنصة Lightdash، وهي منصة ذكاء أعمال حديثة، مما يتيح الوصول البرمجي السلس إلى المشاريع والمساحا...

4 دقيقة قراءة
AI MCP Servers +4
تكامل خادم JetBrains MCP
تكامل خادم JetBrains MCP

تكامل خادم JetBrains MCP

يعمل خادم JetBrains MCP على الربط بين وكلاء الذكاء الاصطناعي وبيئات تطوير JetBrains مثل IntelliJ وPyCharm وWebStorm وAndroid Studio، مما يتيح سير عمل مؤتمت، وتن...

4 دقيقة قراءة
AI MCP +4