El Servidor MCP de Label Studio conecta agentes de IA con potentes flujos de trabajo de etiquetado de datos. Automatiza la configuración de proyectos, la gestión de tareas y la integración de predicciones para una anotación y control de calidad ágiles.
El Servidor MCP de Label Studio es un servidor Model Context Protocol (MCP) que permite la integración fluida de asistentes de IA con una instancia de Label Studio. Aprovechando el label-studio-sdk, permite la gestión programática de proyectos de etiquetado, tareas y predicciones mediante lenguaje natural o llamadas estructuradas desde clientes MCP. Este servidor brinda a desarrolladores y agentes de IA la capacidad de crear y gestionar proyectos de manera eficiente, importar y consultar tareas, y automatizar predicciones, todo a través de herramientas MCP estandarizadas. Al exponer las funcionalidades centrales de Label Studio, agiliza los flujos de trabajo de etiquetado y mejora la productividad en anotación de datos, revisión de calidad y operaciones de machine learning.
No se mencionan plantillas de prompts en el repositorio.
No se listan recursos MCP explícitos en la documentación del repositorio.
{
"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"
}
}
}
}
claude_desktop_config.json.{
"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"
}
}
}
}
{
"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"
}
}
}
}
{
"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"
}
}
}
}
Nota:
Guarda tu clave API de forma segura usando variables de entorno como se indica en la sección env anterior. Esto mantiene la información sensible fuera del código fuente y archivos de configuración.
Uso de MCP en FlowHunt
Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:
Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"label-studio": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar "label-studio" por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.
| Sección | Disponibilidad | Detalles/Notas |
|---|---|---|
| Descripción general | ✅ | |
| Lista de Prompts | ⛔ | No se encontraron plantillas de prompts en la documentación. |
| Lista de Recursos | ⛔ | No se listan recursos MCP explícitos. |
| Lista de Herramientas | ✅ | Herramientas para gestión de proyectos/tareas, predicciones. |
| Seguridad de claves API | ✅ | Usa variables de entorno en la configuración (env). |
| Soporte de muestreo (menos relevante en evaluación) | ⛔ | No mencionado. |
Entre ambas tablas:
Este servidor MCP ofrece una amplia cobertura de herramientas para la gestión de Label Studio y documentación clara de configuración, pero carece de plantillas de prompts y definiciones explícitas de recursos. El soporte para muestreo y raíces no se menciona. En general, es una implementación sólida pero básica para flujos de trabajo dedicados de etiquetado de datos.
| ¿Tiene LICENCIA? | ✅ (Apache-2.0) |
|---|---|
| ¿Tiene al menos una herramienta? | ✅ |
| Número de Forks | 3 |
| Número de Stars | 8 |
El Servidor MCP de Label Studio es un servidor Model Context Protocol que permite que asistentes y agentes de IA interactúen programáticamente con una instancia de Label Studio. Proporciona herramientas para gestionar proyectos de etiquetado, tareas y predicciones a través de clientes compatibles con MCP.
Puedes automatizar la creación de proyectos, actualización de configuraciones de proyecto, importación de tareas, recuperación de tareas y anotaciones, y añadir predicciones de modelos, facilitando así el etiquetado de datos a gran escala o asistido por ML.
No. La configuración recomendada utiliza variables de entorno para credenciales sensibles como tu clave API. Esto protege tus secretos de ser incluidos en el código fuente.
Las plantillas de prompts y las definiciones explícitas de recursos no están incluidas en la implementación actual, pero todas las herramientas principales de gestión de Label Studio están disponibles.
Los casos de uso típicos incluyen gestión automatizada de proyectos, importación masiva de tareas, integración de predicciones de modelos ML, aseguramiento de calidad y flujos de trabajo de anotación personalizables para operaciones de etiquetado.
Impulsa tus flujos de trabajo de IA conectando Label Studio con FlowHunt. Automatiza la gestión de proyectos, la importación de tareas y las predicciones para una anotación de datos rápida y de alta calidad.
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