Label Studio MCP Server

Co robi serwer MCP “Label Studio”?

Label Studio MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP), który umożliwia płynną integrację asystentów AI z instancją Label Studio . Wykorzystując label-studio-sdk, pozwala na programowe zarządzanie projektami etykietowania, zadaniami i predykcjami za pomocą języka naturalnego lub wywołań strukturalnych z klientów MCP. Ten serwer daje programistom i agentom AI możliwość efektywnego tworzenia i zarządzania projektami, importowania i pobierania zadań oraz automatyzacji predykcji — wszystko poprzez standaryzowane narzędzia MCP. Udostępniając kluczowe funkcjonalności Label Studio, upraszcza workflowy etykietowania oraz podnosi produktywność przy adnotacji danych, kontroli jakości i zadaniach uczenia maszynowego.

Lista promptów

Brak szablonów promptów wymienionych w repozytorium.

Lista zasobów

W dokumentacji repozytorium nie wymieniono jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• get_label_studio_projects_tool()
  Wyświetla dostępne projekty, zwracając ID, tytuł i liczbę zadań dla każdego projektu.
• get_label_studio_project_details_tool(project_id: int)
  Pobiera szczegółowe informacje o wskazanym projekcie.
• get_label_studio_project_config_tool(project_id: int)
  Pobiera konfigurację XML adnotacji dla danego projektu.
• create_label_studio_project_tool(title: str, label_config: str, …)
  Tworzy nowy projekt z tytułem, konfiguracją XML i opcjonalnymi ustawieniami; zwraca szczegóły projektu i URL.
• update_label_studio_project_config_tool(project_id: int, new_label_config: str)
  Aktualizuje konfigurację XML adnotacji dla istniejącego projektu.
• list_label_studio_project_tasks_tool(project_id: int)
  Wyświetla do 100 ID zadań w ramach projektu.
• get_label_studio_task_data_tool(project_id: int, task_id: int)
  Pobiera dane wejściowe dla wskazanego zadania.
• get_label_studio_task_annotations_tool(project_id: int, task_id: int)
  Pobiera istniejące adnotacje dla wskazanego zadania.
• import_label_studio_project_tasks_tool(project_id: int, tasks_file_path: str)
  Importuje zadania z pliku JSON do projektu; zwraca podsumowanie importu i URL projektu.
• create_label_studio_prediction_tool(task_id: int, result: List[Dict[str, Any]], …)
  Tworzy predykcję dla wskazanego zadania z opcjami wersji modelu i wyniku.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Automatyczne zarządzanie projektami
  Tworzenie, aktualizacja i konfiguracja projektów etykietowania programowo, co usprawnia wdrażanie i utrzymanie dużych operacji adnotacyjnych.
• Masowy import i zarządzanie zadaniami
  Importowanie zadań z plików i zarządzanie nimi hurtowo, umożliwiając efektywne ładowanie danych do Label Studio oraz pobieranie zadań czy adnotacji.
• Integracja predykcji
  Dodawanie predykcji modeli bezpośrednio do zadań, wspierając workflowy adnotacji wspomaganej ML oraz ocenę modeli przez człowieka.
• Kontrola jakości i metryki
  Pobieranie szczegółów projektów i liczby zadań w celu monitorowania postępu i jakości wielu projektów etykietowania.
• Personalizowane szablony adnotacji
  Automatyzacja aktualizacji szablonów adnotacji (konfiguracji etykiet) pod zmieniające się wymagania projektowe, zapewniając spójność i elastyczność.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Label Studio działa i uzyskaj swój klucz API.
2. Otwórz plik konfiguracyjny serwera MCP Windsurf.
3. Dodaj definicję serwera Label Studio MCP używając poniższego fragmentu 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"
               }
           }
       }
   }
   

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj połączenie z instancją Label Studio.

Claude

1. Upewnij się, że Label Studio jest uruchomione i masz swój klucz API.
2. Zlokalizuj plik claude_desktop_config.json.
3. Dodaj konfigurację serwera 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. Zapisz i zrestartuj klienta Claude.
5. Potwierdź poprawną konfigurację w interfejsie klienta.

Cursor

1. Rozpocznij z działającym Label Studio i uzyskaj klucz API.
2. Otwórz ustawienia MCP w aplikacji Cursor.
3. Dodaj poniższy JSON z konfiguracją serwera 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. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź, czy serwer MCP jest dostępny z poziomu Cursor.

Cline

1. Upewnij się, że Label Studio działa i zanotuj swój klucz API.
2. Edytuj plik konfiguracyjny serwera MCP Cline.
3. Wstaw wpis serwera jak poniżej:

   {
       "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. Zapisz zmiany i zrestartuj Cline.
5. Przetestuj połączenie z Label Studio przez Cline.

Uwaga:
Przechowuj klucz API bezpiecznie, używając zmiennych środowiskowych jak pokazano w sekcji env powyżej. Chroni to wrażliwe dane przed umieszczeniem w kodzie źródłowym lub plikach konfiguracyjnych.

Jak korzystać z MCP we flow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w workflowie FlowHunt, dodaj komponent MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij w komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wklej szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po zapisaniu konfiguracji agent AI może korzystać z MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić "label-studio" na faktyczną nazwę Twojego serwera MCP oraz podać właściwy URL.

Przegląd

Między dwoma tabelami:
Ten serwer MCP oferuje szeroki zestaw narzędzi do zarządzania Label Studio i czytelną dokumentację wdrożenia, lecz nie zawiera szablonów promptów ani jawnych definicji zasobów. Sampling i wsparcie dla roots nie są opisane. To solidna, choć podstawowa implementacja pod dedykowane workflowy etykietowania danych.

Ocena MCP