خادم Label Studio MCP

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.

هل أنت مستعد لتنمية عملك؟

ابدأ تجربتك المجانية اليوم وشاهد النتائج في غضون أيام.

طلب عرض توضيحي تسجيل الدخول

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.

انضم إلى نشرتنا الإخبارية

احصل على أحدث النصائح والاتجاهات والعروض مجانًا.

عنوان البريد الإلكتروني

اشترك

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:

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

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