Добавить сервер
Label Studio MCP
  1. Каталог MCP
  2. Label Studio MCP

Label Studio MCP

от humansignal
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.
GithubСайт сервера

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

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

Часто задаваемые вопросы

Инструменты были проиндексированы:
create_label_studio_prediction_tool

Создаёт предсказание для конкретной задачи Label Studio. Аргументы: task_id (int): ID задачи, к которой добавляется предсказание. result (List[Dict[str, Any]]): Список результатов предсказания, содержащий словари, соответствующие формату предсказаний Label Studio. Пример: [{"from_name": "label", "to_name": "text", "type": "choices", "value": {"choices": ["Positive"]}}] model_version (str, optional): Строка, идентифицирующая версию модели. score (float, optional): Оценка уверенности для предсказания (от 0.0 до 1.0). Возвращает: JSON-строку с деталями созданного предсказания. Ссылка: Использует ls.predictions.create на основе эндпоинта API /api/predictions/ https://api.labelstud.io/api-reference/api-reference/predictions/create

Параметры
  • model_versionstring
  • resultobject[]обязательный
  • scorenumber
  • task_idintegerобязательный
create_label_studio_project_tool

Создаёт новый проект Label Studio с помощью SDK (версия инструмента). Возвращает JSON с деталями проекта и прямой ссылкой на представление менеджера данных проекта. Аргументы: title (str): Название нового проекта. ОБЯЗАТЕЛЬНО. label_config (str): XML-строка, задающая интерфейс разметки. ОБЯЗАТЕЛЬНО. description (str | None): Необязательное описание проекта. expert_instruction (str | None): Необязательные инструкции для разметчиков. # ... добавьте описания для остальных параметров ... ВАЖНО. Указания по вызову: - Для необязательных строковых параметров (таких как 'description', 'expert_instruction', 'color'): Если не хотите передавать значение, полностью пропустите параметр в вызове. Не передавайте null или пустую строку "", если только вы специально не хотите передать именно это значение. Ссылки: https://github.com/HumanSignal/label-studio-sdk?tab=readme-ov-file#create-a-new-project https://api.labelstud.io/api-reference/api-reference/projects/create

Параметры
  • colorstring | null
  • descriptionstring | null
  • enable_empty_annotationboolean | null
  • expert_instructionstring | null
  • label_configstringобязательный
  • show_annotation_historyboolean | null
  • show_instructionboolean | null
  • show_skip_buttonboolean | null
  • titlestringобязательный
get_label_studio_project_config_tool

Предоставляет XML-конфигурацию разметки для проекта Label Studio (версия инструмента).

Параметры
  • project_idintegerобязательный
get_label_studio_project_details_tool

Возвращает сведения о конкретном проекте Label Studio (версия Tool).

Параметры
  • project_idintegerобязательный
get_label_studio_projects_tool

Перечисляет доступные проекты Label Studio (версия инструмента).

Параметры

Без параметров.

get_label_studio_task_annotations_tool

Предоставляет аннотации для конкретной задачи Label Studio (версия инструмента).

Параметры
  • project_idintegerобязательный
  • task_idintegerобязательный
get_label_studio_task_data_tool

Предоставляет полезную нагрузку данных для конкретной задачи Label Studio (версия инструмента).

Параметры
  • project_idintegerобязательный
  • task_idintegerобязательный
import_label_studio_project_tasks_tool

Импортирует задачи в конкретный проект Label Studio из JSON-файла. Возвращает JSON с итогами импорта и прямой ссылкой на представление менеджера данных проекта. Аргументы: project_id (int): ID целевого проекта Label Studio. tasks_file_path (str): Путь (относительно рабочего пространства или абсолютный) к JSON-файлу с задачами для импорта. Файл ДОЛЖЕН содержать корректный JSON-массив (список) словарей с данными задач. Пример содержимого файла (например, tasks.json): [ {"data": {"text": "Sentence 1"}}, {"data": {"text": "Sentence 2"}} ] Ссылка: Использует ls.projects.import_tasks из SDK v1.0+. https://api.labelstud.io/api-reference/introduction/getting-started

Параметры
  • project_idintegerобязательный
  • tasks_file_pathstringобязательный
list_label_studio_project_tasks_tool

Выводит задачи в конкретном проекте Label Studio (версия инструмента). Получает до 50 задач. Примечание: Для краткости получает базовую информацию о задаче (ID и ключи data).

Параметры
  • project_idintegerобязательный
update_label_studio_project_config_tool

Обновляет конфигурацию разметки для конкретного проекта Label Studio. Аргументы: project_id (int): ID проекта для обновления. new_label_config (str): полная новая XML-строка конфигурации разметки. Заменяет существующую конфигурацию. Возвращает: JSON-строку с деталями обновлённого проекта, включая новую конфигурацию разметки и ссылку на URL проекта. Ссылка: использует ls.projects.update из SDK v1.0+ (предполагается на основе конечной точки PATCH API).

Параметры
  • new_label_configstringобязательный
  • project_idintegerобязательный

Выберите клиент, чтобы установить Label Studio MCP:

Любой клиент

Конфиг добавления MCP сервера стандартный, обычно он не меняется вообще, поэтому подходит практически к любому ИИ клиенту, поддерживающему MCP.

{
  "mcpServers": {
    "humansignal-label-studio-mcp-server-eqi3hxgr7h": {
      "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"
      }
    }
  }
}
CursorCursor

Перейдите по ссылке и сервер автоматически будет добавлен в Cursor. Либо откройте/создайте файл ~/.cursor/mcp.json(%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json на Windows) и добавьте конфиг сервера:

{
  "mcpServers": {
    "humansignal-label-studio-mcp-server-eqi3hxgr7h": {
      "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"
      }
    }
  }
}
VS Code

Создайте .vscode/mcp.json в проекте (ключ верхнего уровня — servers):

{
  "servers": {
    "humansignal-label-studio-mcp-server-eqi3hxgr7h": {
      "type": "stdio",
      "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"
      }
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"humansignal-label-studio-mcp-server-eqi3hxgr7h\",\"type\":\"stdio\",\"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\"}}"
ClaudeClaude Desktop

Откройте Settings → Developer → Edit Config — это откроет файл claude_desktop_config.json:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Впишите сервер и полностью перезапустите Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "humansignal-label-studio-mcp-server-eqi3hxgr7h": {
      "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 CodeClaude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add humansignal-label-studio-mcp-server-eqi3hxgr7h --env LABEL_STUDIO_API_KEY=your_actual_api_key_here --env LABEL_STUDIO_URL=http://localhost:8080 -- uvx --from git+https://github.com/HumanSignal/label-studio-mcp-server mcp-label-studio

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json humansignal-label-studio-mcp-server-eqi3hxgr7h "{\"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\"}}"
CodexCodex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add humansignal-label-studio-mcp-server-eqi3hxgr7h --env LABEL_STUDIO_API_KEY=your_actual_api_key_here --env LABEL_STUDIO_URL=http://localhost:8080 -- uvx --from git+https://github.com/HumanSignal/label-studio-mcp-server mcp-label-studio

Либо вручную в ~/.codex/config.toml(%USERPROFILE%\.codex\config.toml на Windows):

[mcp_servers.humansignal-label-studio-mcp-server-eqi3hxgr7h]
command = "uvx"
args = ["--from", "git+https://github.com/HumanSignal/label-studio-mcp-server", "mcp-label-studio"]

[mcp_servers.humansignal-label-studio-mcp-server-eqi3hxgr7h.env]
LABEL_STUDIO_API_KEY = "your_actual_api_key_here"
LABEL_STUDIO_URL = "http://localhost:8080"
PerplexityPerplexity

MCP доступен подписчикам Perplexity Pro / Max / Enterprise. Локальные серверы — только в приложении для macOS.

  1. Откройте Настройки аккаунта → Connectors.
  2. Установите вспомогательное приложение PerplexityXPC (один раз).
  3. Нажмите Add Connector → вкладка Simple.
  4. В поле Server Name укажите Label Studio MCP, а в поле команды запуска — строку ниже:
uvx --from git+https://github.com/HumanSignal/label-studio-mcp-server mcp-label-studio

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

WindsurfWindsurf

Откройте Windsurf Settings → Cascade → MCP Servers или отредактируйте файл ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "humansignal-label-studio-mcp-server-eqi3hxgr7h": {
      "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"
      }
    }
  }
}
ClineCline

В панели Cline нажмите иконку MCP Servers → Configure → Configure MCP Servers (или отредактируйте ~/.cline/mcp.json) и добавьте сервер:

{
  "mcpServers": {
    "humansignal-label-studio-mcp-server-eqi3hxgr7h": {
      "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"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например humansignal-label-studio-mcp-server-eqi3hxgr7h.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: humansignal-label-studio-mcp-server-eqi3hxgr7h
    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
Zed

Выполните agent: add context server или откройте настройки (zed: open settings file) и добавьте сервер в объект context_servers:

{
  "context_servers": {
    "humansignal-label-studio-mcp-server-eqi3hxgr7h": {
      "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"
      }
    }
  }
}

Похожие MCP-сервера

ChronulusAI/chronulus-mcp

ChronulusAI/chronulus-mcp

официальный

от chronulusai

Сервер Chronulus для MCP подключает Claude к агентам прогнозирования Chronulus AI. Через чат вы получаете предсказания и прогнозы на основе данных Chronulus. Инструмент для аналитиков и исследовате...

Python⭐ 111
ejentum/ejentum-mcp

ejentum/ejentum-mcp

от ejentum

MCP сервер, который улучшает рассуждения LLM в сложных многошаговых задачах — предоставляет готовые когнитивные процедуры (шаги, DAG, тесты). Полезен разработчикам, работающим с Claude, Cursor и другими ИИ-агентами для повышения точности кода, рассуждений и защиты от галлюцинаций.

JavaScript⭐ 16
evalstate/mcp-hfspace

evalstate/mcp-hfspace

от evalstate

MCP сервер для доступа к моделям Hugging Face Spaces. Поддерживает десятки задач — генерацию, распознавание, синтез — через единый MCP протокол. Идеален для интеграции с Claude Desktop. Использует Gradio эндпоинты, настройка минимальна.

TypeScript⭐ 389
mzxrai/mcp-openai

mzxrai/mcp-openai

от mzxrai

MCP сервер для интеграции OpenAI с Claude: вызывает модели gpt-4o, o1-mini и другие прямо из чата. Полезен разработчикам, желающим объединить возможности обеих платформ без переключения контекста.

JavaScript⭐ 77
zenml-io/mcp-zenml

zenml-io/mcp-zenml

официальный

от zenml-io

MCP-сервер для интеграции ZenML с AI-ассистентами. Позволяет просматривать и запускать ML-пайплайны, управлять стеками, компонентами и моделями. Полезен ML-инженерам для оперативного доступа к данн...

Python⭐ 49
VrtxOmega/Ollama-Omega

VrtxOmega/Ollama-Omega

от vrtxomega

Ollama-Omega — MCP-сервер для интеграции локального AI в любую IDE. Через шесть готовых инструментов (чат, генерация, проверка здоровья и другие) работает с моделями Ollama без доступа в облако. По...

Python⭐ 4
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин