Unitlab AI

oficial

Crea proyectos, sube datos y automatiza la anotación de datos directamente a través de tu asistente de IA con Unitlab MCP.

Ver en unitlab.ai

¿Qué puedes hacer con Unitlab AI MCP?

  • Explorar el contexto del espacio de trabajo — Pídele a tu asistente que liste proyectos, inspeccione ontologías y resuma las tareas de anotación asignadas a través de https://api.unitlab.ai/mcp.

  • Ejecutar etiquetado asistido por IA — Indica al asistente que detecte objetos, segmente elementos o refine etiquetas usando las clases de tu proyecto y las guarde para revisión.

  • Gestionar versiones de conjuntos de datos — Haz que el asistente verifique la preparación de la versión, identifique bloqueos, cree versiones y recupere exportaciones en formatos compatibles.

  • Manejar flujos de trabajo de anotación — Dirige al asistente para reclamar tareas, guardar anotaciones, validar etiquetas y mover el trabajo a través de las etapas de revisión.

  • Supervisar calidad y consenso — Pídele al asistente que revise los resultados de consenso, envíe votos y realice un seguimiento de problemas de validación o puntuaciones de referencia.

Servidor MCP alojado

npx add-mcp 'https://api.unitlab.ai/mcp'

Se instala en Claude Code, Codex, Cursor y más

Documentación

Conecta conClaudeCodexChatGPTCursorGemini CLIVS Code

Un solo servidor.La asistente que elijas.

Añade Unitlab, inicia sesión y elige tu espacio de trabajo. Tu asistente está lista para usar las herramientas que permitas.

Conectar Claude Code

  1. Ejecuta el comando en tu proyecto.
  2. Abre /mcp en Claude Code e inicia sesión en Unitlab.
  3. Elige tu espacio de trabajo y permisos, luego selecciona Permitir.

Para cada proyecto, añade --scope user al comando.

Guía oficial del cliente

claude mcp add --transport http unitlab https://api.unitlab.ai/mcp

Conectar Claude

  1. Abre Personalizar → Conectores y añade un conector personalizado.
  2. Nómbralo Unitlab, pega la dirección y sigue las indicaciones de conexión.
  3. Inicia sesión en Unitlab, elige tu espacio de trabajo y permisos, luego selecciona Permitir.

En Team y Enterprise, un propietario añade el conector para la organización antes de que los miembros se conecten.

Guía oficial del cliente

https://api.unitlab.ai/mcp

Conectar Codex

  1. Ejecuta el comando con el CLI de Codex instalado.
  2. Completa el inicio de sesión de Unitlab que se abre en tu navegador.
  3. Elige tu espacio de trabajo y permisos, luego selecciona Permitir.

Si el inicio de sesión no se abre, ejecuta codex mcp login unitlab.

Guía oficial del cliente

codex mcp add unitlab --url https://api.unitlab.ai/mcp

Conectar ChatGPT

  1. Abre Plugins de ChatGPT, selecciona +, luego Añadir servidor MCP personalizado.
  2. Añade un nombre y una descripción. Pega la dirección en Conexión y configura la autenticación OAuth.
  3. Crea e instala el plugin, completando el inicio de sesión y el consentimiento de Unitlab cuando se te solicite.
  4. Usa @ para seleccionar el plugin en un chat nuevo.

La disponibilidad de MCP personalizado depende de tu plan de ChatGPT y las políticas del espacio de trabajo.

Guía oficial del cliente

https://api.unitlab.ai/mcp

Conectar Cursor

  1. Añade esta entrada a tu configuración MCP de Cursor. Conserva cualquier servidor existente.
  2. Conecta Unitlab en Cursor y completa el inicio de sesión cuando se te solicite.
  3. Elige tu espacio de trabajo y permisos, luego selecciona Permitir.

Usa el archivo .cursor/mcp.json del proyecto para una conexión específica del proyecto.

Guía oficial del cliente

{
  "mcpServers": {
    "unitlab": {
      "url": "https://api.unitlab.ai/mcp"
    }
  }
}

Conectar Gemini CLI

  1. Ejecuta el comando con Gemini CLI instalado.
  2. Ejecuta /mcp auth unitlab dentro de Gemini CLI.
  3. Inicia sesión en Unitlab, elige tu espacio de trabajo y permisos, luego selecciona Permitir.

Añade --scope user para que el servidor esté disponible en todos los proyectos.

Guía oficial del cliente

gemini mcp add --transport http unitlab https://api.unitlab.ai/mcp

Conectar VS Code

  1. Ejecuta este comando con el lanzador de línea de comandos de VS Code instalado.
  2. Inicia el servidor MCP de Unitlab en VS Code e inicia sesión cuando se te solicite.
  3. Elige tu espacio de trabajo y permisos, luego selecciona Permitir.

Usa un modo de chat compatible con MCP en VS Code. Las políticas del cliente y de la organización siguen aplicándose.

Guía oficial del cliente

code --add-mcp "{\"name\":\"unitlab\",\"type\":\"http\",\"url\":\"https://api.unitlab.ai/mcp\"}"

Conectar tu cliente MCP

  1. Añade un servidor MCP remoto usando esta dirección.
  2. Usa un cliente que admita Streamable HTTP e inicio de sesión OAuth.
  3. Inicia sesión en Unitlab, elige tu espacio de trabajo y permisos, luego selecciona Permitir.

Para otra implementación de Unitlab, copia su dirección desde Configuración → Asistentes conectados.

https://api.unitlab.ai/mcp

¿Prefieres empezar en Unitlab? Abre Configuración → Asistentes conectados → Conectar asistente.

Abrir Unitlab

97 herramientas para tu flujo de trabajo de datos.

Desde la primera carga hasta la próxima versión del conjunto de datos. Tu asistente llama a estas herramientas dentro de tu rol y permisos de conexión.

Explora el catálogo MCP de Unitlab

CategoríaLo que tu agente puede hacerHerramientas
Primeros pasosComprende tu conexión, obtén orientación práctica y diagnostica bloqueos. get_contextdiagnoseget_help3
Proyectos y ontologíasCrea proyectos, define clases y propiedades, y gestiona versiones de ontología. list_ontologiesget_ontologycreate_ontologyupdate_ontologyset_ontology_versionget_instructions Mostrar 4 herramientas más 10
Datos y curaciónCarga, importa, organiza, agrupa, etiqueta y versiona tus datos. list_assetsprepare_uploadcomplete_uploadget_upload_statusattach_datadetach_data Mostrar 10 herramientas más 16
Contenido y anotaciónLee contenido fuente, inspecciona esquemas de anotación, guarda etiquetas y pinta puntos LiDAR. get_annotation_schemaget_annotationsvalidate_annotationssave_annotationsread_contentpaint_points6
Etiquetado asistido por IADetecta, segmenta, refina, encuentra objetos similares y rastrea objetos compatibles. segment_objectdetect_objectsfind_similar_objectsrefine_objectstrack_object5
Modelos y ejemplosDescubre modelos, gestiona ejemplos de referencia y sigue ejecuciones de etiquetado. list_modelsget_model_runstart_model_runcancel_model_runget_referencessave_reference_examples Mostrar 3 herramientas más 9
Tareas y flujos de trabajoReclama y asigna tareas, configura etapas de flujo de trabajo y avanza el trabajo. list_tasksget_taskget_next_taskget_groupclaim_taskassign_tasks Mostrar 5 herramientas más 11
Calidad y consensoRevisa resultados de Consenso, problemas de validación y puntuaciones de referencia. claim_consensus_taskget_consensus_tasksubmit_consensus_voteget_consensus_reviewset_consensus_approvalfinish_consensus_review Mostrar 5 herramientas más 11
Mantén comentarios, problemas y notificaciones conectados al trabajo. list_commentsadd_commentresolve_commentlist_issueslist_notificationsmark_notifications_read6
Versiones y exportacionesCrea, supervisa, descarga, clona y gestiona versiones de conjuntos de datos. list_releasesget_releaseretry_releasecreate_releaseget_release_downloadclone_release Mostrar 2 herramientas más 8
Miembros y rolesGestiona la membresía del espacio de trabajo y los roles cuando esté autorizado. list_membersupdate_memberlist_rolescreate_roleupdate_role5
Administración y estadísticasGestiona integraciones y claves API, inspecciona eventos de auditoría y lee estadísticas. create_api_keyupdate_api_keylist_cloud_storagescreate_cloud_storageupdate_cloud_storagelist_audit_events Mostrar 1 herramienta más 7

No hay herramientas coincidentes. Prueba con otro nombre o categoría.

¿Necesitas ayuda? get_help explica flujos de trabajo y herramientas. diagnose comprueba qué está bloqueando tu trabajo.

Una indicación para cada etapa de tu flujo de trabajo de datos.

Copia un ejemplo para empezar. Tu asistente trabaja con los mismos proyectos, etiquetas y etapas de revisión que tu equipo usa en Unitlab.

01

Comprende tu espacio de trabajo

Espacio de trabajoProyectosTareas

Encuentra tus proyectos, inspecciona el contexto y consulta el trabajo de anotación asignado a ti.

Explorar curación de datos

Prueba esta indicación[

Copiar indicación

](#)

Muestra mis proyectos de Unitlab y resume el trabajo de anotación asignado a mí.

Acceso de lectura

02

Anotar y revisar

OntologíaEtiquetas IARevisión

Crea etiquetas con tus clases, ejecuta herramientas de IA compatibles y avanza el trabajo a través de la anotación y la revisión.

Explorar anotación

Prueba esta indicación[

Copiar indicación

](#)

En mi proyecto de imágenes, usa la clase Car para detectar coches visibles en la siguiente tarea. Guarda las etiquetas y muéstralas para revisión.

Acceso de escritura · Uso de IA

03

Prepara tu próxima versión

PreparaciónVersiónExportación

Inspecciona bloqueos, crea versiones de conjuntos de datos y recupera exportaciones en los formatos que admite tu proyecto.

Explorar gestión de conjuntos de datos

Prueba esta indicación[

Copiar indicación

](#)

Comprueba si mi proyecto está listo para una versión. Muestra cualquier bloqueo y los formatos de exportación compatibles antes de crearla.

Leer primero · Escribir para crear

Tu espacio de trabajo.Tus permisos.

Conéctate como tú mismo. Elige un espacio de trabajo y decide qué puede hacer tu asistente.

Gestionar en Unitlab

Elige acceso de lectura o escritura

Explora con Solo lectura, o permite cambios con Lectura y escritura. Tu rol y acceso al espacio de trabajo siguen aplicándose.

Elige los permisos

Personaliza el acceso durante el inicio de sesión o edita tu propia conexión más tarde en Asistentes conectados.

Mantén el control

Desconéctate en Unitlab en cualquier momento. Vuelve a conectarte para cambiar el espacio de trabajo o el nivel de acceso.

Algunas acciones guardan cambios o inician trabajos inmediatamente. Algunas operaciones de IA y etapas de modelos usan la cuota de IA de tu espacio de trabajo.

Preguntas frecuentes.

Lee la documentación de MCP

¿Qué es el servidor MCP de Unitlab?

El servidor MCP de Unitlab conecta asistentes de IA compatibles a tu espacio de trabajo de Unitlab a través del Protocolo de Contexto de Modelo. Expone herramientas para gestión de datos, anotación, etiquetado asistido por IA, tareas, revisión, flujos de trabajo y versiones de conjuntos de datos. Tu asistente llama a esas herramientas usando el espacio de trabajo y los permisos que autorizas. Lee la descripción general de MCP →

¿Qué asistentes de IA puedo conectar?

Unitlab proporciona instrucciones de configuración para Claude Code, Claude web y de escritorio, Codex, ChatGPT, Cursor, Gemini CLI y VS Code. Otros clientes necesitan soporte para MCP remoto sobre Streamable HTTP y OAuth. La interfaz disponible y las opciones de conexión dependen de la versión del cliente, el plan y la política del espacio de trabajo. Conecta tu asistente →

¿Cómo me conecto y necesito una clave API?

Añade https://api.unitlab.ai/mcp en tu asistente, luego completa el inicio de sesión de Unitlab. Selecciona un espacio de trabajo, elige Solo lectura o Lectura y escritura, personaliza los permisos si es necesario y haz clic en Permitir. Esta conexión OAuth no requiere que crees o pegues una clave API. Unitlab también proporciona instrucciones de configuración en Configuración → Asistentes conectados. Sigue la guía de inicio rápido →

¿Puedo cargar una carpeta y etiquetar las imágenes en una sola conversación?

Sí. Un asistente compatible puede crear un proyecto, configurar sus clases y cargar las imágenes de una carpeta. La carga directa de archivos requiere que el asistente envíe los bytes del archivo a través de HTTP. Puede coordinar la detección de clases nombradas en todas las imágenes, o configurar un flujo de trabajo de modelo para el etiquetado por lotes. Los resultados dependen de los datos, las clases, el modelo y la cuota, y deben revisarse en Unitlab. Consulta el flujo de trabajo de carga de carpetas →

¿Con qué tipos de datos puede trabajar el asistente?

Las herramientas MCP admiten datos de imagen, video, LiDAR/3D, médicos, de patología, geoespaciales, audio, texto, documentos, HTML, sensores y tabulares. También se admiten activos multimodales agrupados. La lectura, los tipos de anotación, las operaciones de IA y las exportaciones varían según la modalidad. El asistente puede solicitar el esquema de anotación del elemento y la guía integrada de tipos de datos antes de hacer cambios. Explora la referencia de herramientas →

¿Puede el asistente cambiar datos o iniciar trabajos de IA?

Sí, con una conexión de Lectura y escritura, los permisos de rol requeridos y el acceso aplicable al espacio de trabajo. Las herramientas pueden guardar anotaciones, modificar flujos de trabajo e iniciar ejecuciones de modelos. Algunas operaciones asistidas por IA y etapas de modelos consumen la cuota de IA del espacio de trabajo. Elige Solo lectura si quieres exploración sin escrituras; el comportamiento de aprobación dentro del asistente depende de ese cliente. Comprende el acceso y el uso de IA →

¿Cómo funcionan los permisos y la desconexión?

Cada conexión actúa como el miembro que la autorizó en un espacio de trabajo seleccionado. Tu rol y cualquier permiso que desactives limitan las herramientas disponibles. En Configuración → Asistentes conectados, usa Editar permisos para tu propia conexión o Desconectar para revocar el acceso. Para seleccionar otro espacio de trabajo o nivel de acceso de lectura/escritura, vuelve a conectarte y aprueba la nueva configuración. Gestiona permisos y conexiones →

¿MCP reemplaza el editor de anotaciones o la revisión humana?

MCP añade otra forma de trabajar con Unitlab. Tu equipo puede seguir revisando y refinando los mismos datos en la interfaz de anotación de Unitlab. El asistente puede leer vistas previas anotadas, comprobar problemas de validación y seguir las etapas de tareas y revisión. Las etiquetas generadas aún necesitan la revisión apropiada para tu proyecto. Sigue los flujos de trabajo de anotación y revisión →

¿Qué pasa si una herramienta o tarea no está disponible?

Pídele al asistente que revise su contexto de conexión y llame a la ayuda integrada de Unitlab. La herramienta get_help explica flujos de trabajo, herramientas, tipos de datos y errores; diagnose verifica bloqueos en un proyecto, elemento o tarea. Un permiso faltante, acceso no disponible al espacio de trabajo, una operación no compatible o una cuota agotada pueden limitar lo que una conexión puede hacer. Abrir la guía de solución de problemas →