Serverul Label Studio MCP

Ce face serverul “Label Studio” MCP?

Serverul Label Studio MCP este un server Model Context Protocol (MCP) care permite integrarea fără probleme a asistenților AI cu o instanță Label Studio. Folosind label-studio-sdk, acesta permite gestionarea programatică a proiectelor de etichetare, a sarcinilor și predicțiilor prin limbaj natural sau apeluri structurate din clienții MCP. Acest server oferă dezvoltatorilor și agenților AI posibilitatea de a crea și gestiona eficient proiecte, de a importa și interoga sarcini, precum și de a automatiza predicțiile, totul prin instrumentele standardizate MCP. Expunând funcționalitățile de bază ale Label Studio, optimizează fluxurile de etichetare și crește productivitatea pentru adnotarea datelor, revizuirea calității și operațiuni de machine learning.

Listă de prompturi

Niciun șablon de prompt nu este menționat în repository.

Listă de resurse

Nicio resursă MCP explicită nu este listată în documentația repository-ului.

Listă de instrumente

• get_label_studio_projects_tool()
  Listează proiectele disponibile, returnând ID-ul, titlul și numărul de sarcini pentru fiecare proiect.
• get_label_studio_project_details_tool(project_id: int)
  Obține informații detaliate pentru un anumit proiect.
• get_label_studio_project_config_tool(project_id: int)
  Preia configurația de etichetare XML pentru un proiect dat.
• create_label_studio_project_tool(title: str, label_config: str, …)
  Creează un proiect nou cu titlu, configurare XML și setări opționale; returnează detalii despre proiect și URL.
• update_label_studio_project_config_tool(project_id: int, new_label_config: str)
  Actualizează configurația de etichetare XML pentru un proiect existent.
• list_label_studio_project_tasks_tool(project_id: int)
  Listează până la 100 de ID-uri de sarcini dintr-un proiect.
• get_label_studio_task_data_tool(project_id: int, task_id: int)
  Preia datele pentru o anumită sarcină.
• get_label_studio_task_annotations_tool(project_id: int, task_id: int)
  Preia adnotările existente pentru o anumită sarcină.
• import_label_studio_project_tasks_tool(project_id: int, tasks_file_path: str)
  Importează sarcini dintr-un fișier JSON într-un proiect; returnează sumarul importului și URL-ul proiectului.
• create_label_studio_prediction_tool(task_id: int, result: List[Dict[str, Any]], …)
  Creează o predicție pentru o anumită sarcină, cu opțiuni pentru versiunea modelului și scor.

Utilizări ale acestui server MCP

• Management automatizat al proiectelor
  Creează, actualizează și configurează proiecte de etichetare programatic, simplificând inițializarea și mentenanța pentru operațiuni mari de adnotare.
• Import și management în masă al sarcinilor
  Importează sarcini din fișiere și gestionează-le în masă, permițând ingestia eficientă de date în Label Studio și extragerea facilă a datelor sau adnotărilor.
• Integrare de predicții
  Adaugă predicții de la modele direct la sarcini, facilitând fluxuri de adnotare asistată de ML și evaluare human-in-the-loop.
• Asigurarea calității și metrici
  Interoghează detalii de proiect și număr de sarcini pentru a monitoriza progresul și calitatea în mai multe proiecte de etichetare.
• Șabloane personalizate de adnotare
  Automatizează actualizările șabloanelor de adnotare (label configs) pentru cerințe de proiect în evoluție, asigurând consistență și flexibilitate.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai o instanță Label Studio funcțională și obține cheia ta API.
2. Deschide fișierul de configurare pentru serverul Windsurf MCP.
3. Adaugă definiția serverului Label Studio MCP folosind următorul fragment 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. Salvează modificările și repornește Windsurf.
5. Verifică conexiunea la instanța ta Label Studio.

Claude

1. Asigură-te că Label Studio rulează și ai cheia ta API.
2. Localizează fișierul tău claude_desktop_config.json.
3. Adaugă configurația serverului 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. Salvează și repornește clientul Claude.
5. Confirmă configurarea cu succes în interfața clientului.

Cursor

1. Pornește cu un Label Studio funcțional și obține cheia ta API.
2. Deschide setările Cursor MCP.
3. Adaugă acest JSON de configurare MCP server:

   {
       "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. Salvează și repornește Cursor.
5. Verifică dacă serverul MCP este accesibil din Cursor.

Cline

1. Asigură-te că Label Studio rulează și notează cheia ta API.
2. Editează fișierul de configurare Cline MCP server.
3. Inserează intrarea pentru server după cum urmează:

   {
       "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. Salvează modificările și repornește Cline.
5. Testează conectivitatea cu Label Studio prin Cline.

Notă:
Stochează în siguranță cheia ta API folosind variabile de mediu, așa cum este indicat în secțiunea env de mai sus. Astfel, informațiile sensibile nu ajung în codul sursă sau fișierele de configurare.

Cum folosești acest MCP în cadrul fluxurilor

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI va putea utiliza acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi "label-studio" cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu al tău.

Prezentare generală

Între cele două tabele:
Acest server MCP oferă acoperire solidă pentru managementul Label Studio și documentație clară de configurare, dar nu include șabloane de prompt sau definiții explicite de resurse. Suportul pentru sampling și roots nu este menționat. Per total, este o implementare robustă, dar de bază, pentru fluxuri dedicate de etichetare a datelor.

Scor MCP