label-studio-mcp-server

Label Studio MCP Server 是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，旨在通过 label-studio-sdk 与 Label Studio 实例进行交互。它允许 MCP 客户端以自然语言或结构化调用的方式，程序化地管理标注项目、任务和预测。

用途

该服务器用于自动化 Label Studio 中的数据标注工作流。用户可以通过 MCP 客户端发出请求，例如：

• "在 Label Studio 中创建包含此数据的项目..."
• "我的 RAG 审查项目中有多少任务已标注？"
• "为我的任务添加预测。"
• "更新我的标注模板以包含评论框。"

主要能力

• 项目管理：创建、更新、列出和查看 Label Studio 项目的详细信息与配置。
• 任务管理：从文件导入任务、列出项目中的任务、获取任务数据与标注。
• 预测集成：为特定任务添加模型预测。
• SDK 集成：利用官方 label-studio-sdk 进行通信。

使用方式

前提条件

• 运行中的 Label Studio 实例：需要有一个可从 MCP 服务器运行位置访问的 Label Studio 实例。
• API 密钥：从 Label Studio 的用户账户设置中获取 API 密钥。

配置

MCP 服务器需要 Label Studio 实例的 URL 和 API 密钥。如果通过 MCP 客户端配置文件启动服务器，可以在服务器定义中直接指定环境变量。这通常是客户端管理服务器的首选方式。 将以下 JSON 条目添加到 claude_desktop_config.json 文件或 Cursor MCP 设置中： （此处应包含配置示例，但原始资料未提供具体 JSON 内容，故暂未提供。）

可用工具

MCP 服务器暴露以下工具：

项目管理

• get_label_studio_projects_tool()：列出可用项目（ID、标题、任务数量）。
• get_label_studio_project_details_tool(project_id: int)：获取特定项目的详细信息。
• get_label_studio_project_config_tool(project_id: int)：获取项目的 XML 标注配置。
• create_label_studio_project_tool(title: str, label_config: str, ...)：创建新项目，包含标题、XML 配置和可选设置。返回项目详情，包括 URL。
• update_label_studio_project_config_tool(project_id: int, new_label_config: str)：更新现有项目的 XML 标注配置。

任务管理

• list_label_studio_project_tasks_tool(project_id: int)：列出项目中的任务 ID（最多 100 个）。
• get_label_studio_task_data_tool(project_id: int, task_id: int)：获取特定任务的数据负载。
• get_label_studio_task_annotations_tool(project_id: int, task_id: int)：获取特定任务的现有标注。
• import_label_studio_project_tasks_tool(project_id: int, tasks_file_path: str)：从 JSON 文件（包含任务对象列表）导入任务到项目。返回导入摘要和项目 URL。
• create_label_studio_prediction_tool(task_id: int, result: List[Dict[str, Any]], ...)：为特定任务创建预测。需要预测结果作为符合 Label Studio 格式的字典列表。可选参数：model_version 和 score。

示例用例

1. 使用 create_label_studio_project_tool 创建新项目。
2. 准备包含任务数据的 JSON 文件（tasks.json）。
3. 使用 import_label_studio_project_tasks_tool 导入任务，提供步骤 1 中的项目 ID 和 tasks.json 的路径。
4. 使用 list_label_studio_project_tasks_tool 列出任务 ID。
5. 使用 get_label_studio_task_data_tool 获取特定任务的数据。
6. 生成预测结果结构（字典列表）。
7. 使用 create_label_studio_prediction_tool 添加预测。

适用场景

适用于需要自动化管理 Label Studio 标注项目的团队或个人，特别是在数据标注工作流中，希望通过自然语言或程序化方式批量处理项目、任务和预测的场景。

限制

• 需要运行中的 Label Studio 实例和有效的 API 密钥。
• 任务列表最多返回 100 个任务 ID。
• 预测结果必须符合 Label Studio 的格式要求。
• 具体配置示例和更多细节暂未提供。

如有问题或需要支持，请通过 GitHub Issues 联系。