Unitlab AI

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

Connect withClaudeCodexChatGPTCursorGemini CLIVS Code

Satu server.Pilihan asisten Anda.

Tambahkan Unitlab, masuk, dan pilih ruang kerja Anda. Asisten Anda siap menggunakan alat yang Anda izinkan.

Hubungkan Claude Code

1. Jalankan perintah di proyek Anda.
2. Buka /mcp di Claude Code dan masuk ke Unitlab.
3. Pilih ruang kerja dan izin Anda, lalu pilih Izinkan.

Untuk setiap proyek, tambahkan --scope user ke perintah.

Panduan klien resmi

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

Hubungkan Claude

1. Buka Kustomisasi → Konektor dan tambahkan konektor kustom.
2. Beri nama Unitlab, tempel alamatnya, dan ikuti petunjuk koneksi.
3. Masuk ke Unitlab, pilih ruang kerja dan izin Anda, lalu pilih Izinkan.

Di paket Team dan Enterprise, pemilik menambahkan konektor untuk organisasi sebelum anggota terhubung.

Panduan klien resmi

https://api.unitlab.ai/mcp

Hubungkan Codex

1. Jalankan perintah dengan Codex CLI terpasang.
2. Selesaikan masuk Unitlab yang terbuka di browser Anda.
3. Pilih ruang kerja dan izin Anda, lalu pilih Izinkan.

Jika masuk tidak terbuka, jalankan codex mcp login unitlab.

Panduan klien resmi

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

Hubungkan ChatGPT

1. Buka Plugin ChatGPT, pilih +, lalu Tambahkan server MCP kustom.
2. Tambahkan nama dan deskripsi. Tempel alamat di bawah Koneksi dan konfigurasikan autentikasi OAuth.
3. Buat dan instal plugin, selesaikan masuk Unitlab dan berikan persetujuan saat diminta.
4. Gunakan @ untuk memilih plugin di obrolan baru.

Ketersediaan MCP kustom tergantung pada paket ChatGPT dan kebijakan ruang kerja Anda.

Panduan klien resmi

https://api.unitlab.ai/mcp

Hubungkan Cursor

1. Tambahkan entri ini ke konfigurasi MCP Cursor Anda. Pertahankan server yang sudah ada.
2. Hubungkan Unitlab di Cursor dan selesaikan masuk saat diminta.
3. Pilih ruang kerja dan izin Anda, lalu pilih Izinkan.

Gunakan .cursor/mcp.json proyek untuk koneksi khusus proyek.

Panduan klien resmi

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

Hubungkan Gemini CLI

1. Jalankan perintah dengan Gemini CLI terpasang.
2. Jalankan /mcp auth unitlab di dalam Gemini CLI.
3. Masuk ke Unitlab, pilih ruang kerja dan izin Anda, lalu pilih Izinkan.

Tambahkan --scope user untuk membuat server tersedia di semua proyek.

Panduan klien resmi

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

Hubungkan VS Code

1. Jalankan perintah ini dengan peluncur baris perintah VS Code terpasang.
2. Mulai server MCP Unitlab di VS Code dan masuk saat diminta.
3. Pilih ruang kerja dan izin Anda, lalu pilih Izinkan.

Gunakan mode obrolan yang mendukung MCP di VS Code. Kebijakan klien dan organisasi tetap berlaku.

Panduan klien resmi

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

Hubungkan klien MCP Anda

1. Tambahkan server MCP jarak jauh menggunakan alamat ini.
2. Gunakan klien yang mendukung Streamable HTTP dan masuk OAuth.
3. Masuk ke Unitlab, pilih ruang kerja dan izin Anda, lalu pilih Izinkan.

Untuk penerapan Unitlab lain, salin alamatnya dari Pengaturan → Asisten terhubung.

https://api.unitlab.ai/mcp

Lebih suka mulai di Unitlab? Buka Pengaturan → Asisten terhubung → Hubungkan asisten.

Buka Unitlab

97 alat untuk alur kerja data Anda.

Dari unggahan pertama hingga rilis kumpulan data berikutnya. Asisten Anda memanggil alat ini sesuai dengan peran dan izin koneksi Anda.

Jelajahi katalog MCP Unitlab

Kategori	Apa yang dapat dilakukan agen Anda	Alat
Memulai	Pahami koneksi Anda, dapatkan panduan praktis, dan diagnosis penghambat. get_contextdiagnoseget_help	3
Proyek & ontologi	Buat proyek, tentukan kelas dan properti, dan kelola versi ontologi. list_ontologiesget_ontologycreate_ontologyupdate_ontologyset_ontology_versionget_instructions Tampilkan 4 alat lainnya	10
Data & kurasi	Unggah, impor, atur, kelompokkan, beri tag, dan buat versi data Anda. list_assetsprepare_uploadcomplete_uploadget_upload_statusattach_datadetach_data Tampilkan 10 alat lainnya	16
Konten & anotasi	Baca konten sumber, periksa skema anotasi, simpan label, dan catat titik LiDAR. get_annotation_schemaget_annotationsvalidate_annotationssave_annotationsread_contentpaint_points	6
Pelabelan berbantuan AI	Deteksi, segmentasi, sempurnakan, temukan objek serupa, dan lacak objek yang didukung. segment_objectdetect_objectsfind_similar_objectsrefine_objectstrack_object	5
Model & contoh	Temukan model, kelola contoh referensi, dan ikuti proses pelabelan. list_modelsget_model_runstart_model_runcancel_model_runget_referencessave_reference_examples Tampilkan 3 alat lainnya	9
Tugas & alur kerja	Klaim dan tetapkan tugas, konfigurasikan tahap alur kerja, dan lanjutkan pekerjaan. list_tasksget_taskget_next_taskget_groupclaim_taskassign_tasks Tampilkan 5 alat lainnya	11
Kualitas & konsensus	Tinjau hasil Konsensus, masalah validasi, dan skor tolok ukur. claim_consensus_taskget_consensus_tasksubmit_consensus_voteget_consensus_reviewset_consensus_approvalfinish_consensus_review Tampilkan 5 alat lainnya	11
Pertahankan komentar, masalah, dan notifikasi tetap terhubung dengan pekerjaan. list_commentsadd_commentresolve_commentlist_issueslist_notificationsmark_notifications_read	6
Rilis & ekspor	Buat, pantau, unduh, klon, dan kelola rilis kumpulan data. list_releasesget_releaseretry_releasecreate_releaseget_release_downloadclone_release Tampilkan 2 alat lainnya	8
Anggota & peran	Kelola keanggotaan dan peran ruang kerja saat diizinkan. list_membersupdate_memberlist_rolescreate_roleupdate_role	5
Administrasi & statistik	Kelola integrasi dan kunci API, periksa peristiwa audit, dan baca statistik. create_api_keyupdate_api_keylist_cloud_storagescreate_cloud_storageupdate_cloud_storagelist_audit_events Tampilkan 1 alat lainnya	7

Tidak ada alat yang cocok. Coba nama atau kategori lain.

Butuh bantuan? get_help menjelaskan alur kerja dan alat. diagnose memeriksa apa yang menghambat pekerjaan Anda.

Sebuah prompt untuk setiap tahap alur kerja data Anda.

Salin contoh untuk memulai. Asisten Anda bekerja dengan proyek, label, dan tahap tinjauan yang sama yang digunakan tim Anda di Unitlab.

01

Pahami ruang kerja Anda

WorkspaceProyekTugas

Temukan proyek Anda, periksa konteks, dan lihat pekerjaan anotasi yang ditugaskan kepada Anda.

Jelajahi kurasi data

Coba prompt ini[

Salin prompt

](#)

Tampilkan proyek Unitlab saya dan rangkum pekerjaan anotasi yang ditugaskan kepada saya.

Akses baca

02

Anotasi dan tinjau

OntologiLabel AITinjau

Buat label dengan kelas Anda, jalankan alat AI yang didukung, dan lanjutkan pekerjaan melalui anotasi dan tinjauan.

Jelajahi anotasi

Coba prompt ini[

Salin prompt

](#)

Di proyek gambar saya, gunakan kelas Mobil untuk mendeteksi mobil yang terlihat pada tugas berikutnya. Simpan label dan tampilkan untuk ditinjau.

Akses tulis · Penggunaan AI

03

Siapkan rilis berikutnya

KesiapanRilisEkspor

Periksa penghambat, buat rilis kumpulan data, dan ambil ekspor dalam format yang didukung proyek Anda.

Jelajahi manajemen kumpulan data

Coba prompt ini[

Salin prompt

](#)

Periksa apakah proyek saya siap untuk rilis. Tampilkan penghambat dan format ekspor yang didukung sebelum membuatnya.

Baca dulu · Tulis untuk membuat

Ruang kerja Anda.Izin Anda.

Hubungkan sebagai diri Anda sendiri. Pilih satu ruang kerja dan putuskan apa yang dapat dilakukan asisten Anda.

Kelola di Unitlab

Pilih akses baca atau tulis

Jelajahi dengan Hanya baca, atau izinkan perubahan dengan Baca dan tulis. Peran dan akses ruang kerja Anda tetap berlaku.

Pilih izin

Sesuaikan akses saat masuk atau edit koneksi Anda sendiri nanti di Asisten terhubung.

Tetap kendalikan

Putuskan koneksi di Unitlab kapan saja. Hubungkan kembali untuk mengubah ruang kerja atau tingkat akses.

Beberapa tindakan menyimpan perubahan atau memulai pekerjaan segera. Beberapa operasi AI dan tahap model menggunakan kuota AI ruang kerja Anda.

Pertanyaan yang seringdiajukan.

Baca dokumentasi MCP

Apa itu server MCP Unitlab?

Server MCP Unitlab menghubungkan asisten AI yang kompatibel ke ruang kerja Unitlab Anda melalui Model Context Protocol. Ini mengekspos alat untuk manajemen data, anotasi, pelabelan berbantuan AI, tugas, tinjauan, alur kerja, dan rilis kumpulan data. Asisten Anda memanggil alat tersebut menggunakan ruang kerja dan izin yang Anda otorisasi. Baca ikhtisar MCP →

Asisten AI mana yang dapat saya hubungkan?

Unitlab menyediakan petunjuk pengaturan untuk Claude Code, Claude web dan desktop, Codex, ChatGPT, Cursor, Gemini CLI, dan VS Code. Klien lain perlu mendukung MCP jarak jauh melalui Streamable HTTP dan OAuth. Antarmuka dan opsi koneksi yang tersedia tergantung pada versi klien, paket, dan kebijakan ruang kerja. Hubungkan asisten Anda →

Bagaimana cara menghubungkan, dan apakah saya perlu kunci API?

Tambahkan https://api.unitlab.ai/mcp di asisten Anda, lalu selesaikan masuk Unitlab. Pilih ruang kerja, pilih Hanya baca atau Baca dan tulis, sesuaikan izin jika perlu, dan klik Izinkan. Koneksi OAuth ini tidak mengharuskan Anda membuat atau menempelkan kunci API. Unitlab juga menyediakan petunjuk pengaturan di bawah Pengaturan → Asisten terhubung. Ikuti panduan memulai cepat →

Bisakah saya mengunggah folder dan memberi label pada gambar dalam satu percakapan?

Ya. Asisten yang kompatibel dapat membuat proyek, menyiapkan kelasnya, dan mengunggah gambar dalam folder. Unggahan file langsung mengharuskan asisten mengirim byte file melalui HTTP. Ini dapat mengoordinasikan deteksi untuk kelas bernama di seluruh gambar, atau mengonfigurasi alur kerja model untuk pelabelan batch. Hasil tergantung pada data, kelas, model, dan kuota, dan harus ditinjau di Unitlab. Lihat alur kerja unggahan folder →

Jenis data apa yang dapat digunakan asisten?

Alat MCP mendukung data gambar, video, LiDAR/3D, medis, patologi, geospasial, audio, teks, dokumen, HTML, sensor, dan tabular. Aset multimodal yang dikelompokkan juga didukung. Pembacaan, jenis anotasi, operasi AI, dan ekspor bervariasi menurut modalitas. Asisten dapat meminta skema anotasi item dan panduan jenis data bawaan sebelum membuat perubahan. Jelajahi referensi alat →

Bisakah asisten mengubah data atau memulai pekerjaan AI?

Ya, dengan koneksi Baca dan tulis, izin peran yang diperlukan, dan akses ruang kerja yang berlaku. Alat dapat menyimpan anotasi, memodifikasi alur kerja, dan memulai proses model. Beberapa operasi berbantuan AI dan tahap model mengonsumsi kuota AI ruang kerja. Pilih Hanya baca jika Anda ingin eksplorasi tanpa penulisan; perilaku persetujuan di dalam asisten tergantung pada klien tersebut. Pahami akses dan penggunaan AI →

Bagaimana cara kerja izin dan pemutusan koneksi?

Setiap koneksi bertindak sebagai anggota yang mengotorisasinya di satu ruang kerja yang dipilih. Peran Anda dan izin apa pun yang Anda matikan membatasi alat yang tersedia. Di Pengaturan → Asisten terhubung, gunakan Edit izin untuk koneksi Anda sendiri atau Putuskan untuk mencabut akses. Untuk memilih ruang kerja lain atau tingkat akses baca/tulis, hubungkan kembali dan setujui pengaturan baru. Kelola izin dan koneksi →

Apakah MCP menggantikan editor anotasi atau tinjauan manusia?

MCP menambahkan cara lain untuk bekerja dengan Unitlab. Tim Anda dapat terus meninjau dan menyempurnakan data yang sama di antarmuka anotasi Unitlab. Asisten dapat membaca pratinjau beranotasi, memeriksa masalah validasi, dan mengikuti tahap tugas dan tinjauan. Label yang dihasilkan masih memerlukan tinjauan yang sesuai untuk proyek Anda. Ikuti alur kerja anotasi dan tinjauan →

Bagaimana jika alat atau tugas tidak tersedia?

Minta asisten untuk memeriksa konteks koneksinya dan memanggil bantuan bawaan Unitlab. Alat get_help menjelaskan alur kerja, alat, tipe data, dan kesalahan; diagnose memeriksa penghambat pada proyek, item, atau tugas. Izin yang hilang, akses ruang kerja yang tidak tersedia, operasi yang tidak didukung, atau kuota yang habis dapat membatasi apa yang dapat dilakukan koneksi. Buka panduan pemecahan masalah →