Каталог MCP
Label Studio MCP

Label Studio MCP

MCP сервер для интеграции с Label Studio: управляйте проектами разметки, задачами и предсказаниями через простые запросы. Создавайте проекты, импортируйте задачи, получайте аннотации и многое другое.

README

Инструменты и схема сервера

Версии

Установить сервер

Label Studio MCP Server

Overview

This project provides a Model Context Protocol (MCP) server that allows interaction with a Label Studio instance using the label-studio-sdk. It enables programmatic management of labeling projects, tasks, and predictions via natural language or structured calls from MCP clients. Using this MCP Server, you can make requests like:

"Create a project in label studio with this data ..."
"How many tasks are labeled in my RAG review project?"
"Add predictions for my tasks."
"Update my labeling template to include a comment box."

Example usage of Label Studio MCP Server

Features

Project Management: Create, update, list, and view details/configurations of Label Studio projects.
Task Management: Import tasks from files, list tasks within projects, and retrieve task data/annotations.
Prediction Integration: Add model predictions to specific tasks.
SDK Integration: Leverages the official label-studio-sdk for communication.

Prerequisites

Running Label Studio Instance: You need a running instance of Label Studio accessible from where this MCP server will run.
API Key: Obtain an API key from your user account settings in Label Studio.

У этого сервера пока нет списка инструментов.

Github Сайт сервера

Конфиг для установки сервера

{
  "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"
  }
}

FAQ

Для чего этот сервер?

MCP-сервер для Label Studio соединяет языковые модели с системой разметки, чтобы управлять проектами через обычные запросы. Он берёт на себя рутину: создаёт проекты, загружает задачи, добавляет предсказания. Разработчику не нужно переключаться в интерфейс — он просто просит ассистента сделать нужное. Сервер решает задачу автоматизации процессов Label Studio, делая их доступными из чата или кода.

Информация о сервере

Номер в рейтинге: #185
Звезд на Github: 35
Форков на Github: 13
Язык реализации: Python
Лицензия: Apache-2.0
Официальный сервер: Да
Дата обновления данных: 03.09 в 05:11
Идентификатор: inFrhLZqjCT5urPs
Категории: Автоматизация приложений, ИИ и машинное обучение, Инструменты для разработчиков, Платформы данных, Управление проектами

Похожие MCP-сервера

agrath/Trello-Desktop-MCP

MCP сервер для Trello с 46 инструментами для управления проектами: доски, карточки, списки и многое другое. Работает с Claude Desktop, Gemini CLI и другими MCP-клиентами. Поддерживает read-only режим и компактный вывод.

jen6/ticktick-mcp

MCP-сервер для интеграции TickTick с AI-ассистентами. Управляйте задачами с фильтрацией по приоритету, тегам и датам. Создавайте, обновляйте и завершайте задачи. Полезен для автоматизации работы че...

jimfilippou/things-mcp

MCP сервер для интеграции AI-ассистентов с macOS-приложением Things. Создавайте и обновляйте задачи (todo) и проекты, управляйте тегами, сроками и чеклистами через URL-схему. Помогает автоматизировать личную продуктивность и планирование.

makeplane/plane-mcp-server

MCP сервер для работы с Plane через AI-агентов: управляйте задачами, проектами и циклами. Поддерживает OAuth и PAT аутентификацию, работает локально и удаленно. Идеален для автоматизации управления проектами.

stanislavlysenko0912/todoist-mcp-server

MCP сервер для интеграции AI-ассистентов с Todoist. Управляйте задачами, проектами, метками и комментариями на естественном языке. Поддержка пакетной обработки, поиска по имени и умного контекста. Удобен для автоматизации планирования.

Todoist MCP

официальный

MCP сервер для Todoist даёт AI-агентам полный доступ к задачам. Создавайте, ищите и редактируйте задачи через LLM. Поддерживает streamable HTTP, OAuth, интеграцию с Claude, Cursor и VS Code. Инструменты переиспользуемы и работают как MCP, так и напрямую.