Unitlab AI

oficial

Crie projetos, envie dados e automatize a anotação de dados diretamente pelo seu assistente de IA com o Unitlab MCP.

O que você pode fazer com Unitlab AI MCP?

Explorar o contexto do workspace — Peça ao assistente para listar projetos, inspecionar ontologias e resumir tarefas de anotação atribuídas via https://api.unitlab.ai/mcp.
Executar rotulagem assistida por IA — Instrua o assistente a detectar objetos, segmentar itens ou refinar rótulos usando as classes do seu projeto e salvá-los para revisão.
Gerenciar lançamentos de conjuntos de dados — Peça ao assistente para verificar a prontidão do lançamento, identificar bloqueios, criar lançamentos e recuperar exportações em formatos suportados.
Lidar com fluxos de trabalho de anotação — Direcione o assistente para reivindicar tarefas, salvar anotações, validar rótulos e mover o trabalho pelas etapas de revisão.
Monitorar qualidade e consenso — Peça ao assistente para revisar resultados de consenso, enviar votos e acompanhar problemas de validação ou pontuações de benchmark.

Servidor MCP hospedado

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

Instala no Claude Code, Codex, Cursor e outros

Documentação

Conecte-se comClaudeCodexChatGPTCursorGemini CLIVS Code

Um servidor.A sua escolha de assistente.

Adicione Unitlab, faça login e escolha seu workspace. Seu assistente está pronto para usar as ferramentas que você permitir.

Conectar Claude Code

Execute o comando no seu projeto.
Abra /mcp no Claude Code e faça login no Unitlab.
Escolha seu workspace e permissões e selecione Permitir.

Para cada projeto, adicione --scope user ao comando.

Guia oficial do cliente

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

Conectar Claude

Abra Personalizar → Conectores e adicione um conector personalizado.
Dê o nome de Unitlab, cole o endereço e siga os prompts de conexão.
Faça login no Unitlab, escolha seu workspace e permissões e selecione Permitir.

Nos planos Team e Enterprise, um proprietário adiciona o conector para a organização antes de os membros se conectarem.

Guia oficial do cliente

https://api.unitlab.ai/mcp

Conectar Codex

Execute o comando com o Codex CLI instalado.
Conclua o login do Unitlab que abre no seu navegador.
Escolha seu workspace e permissões e selecione Permitir.

Se o login não abrir, execute codex mcp login unitlab.

Guia oficial do cliente

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

Conectar ChatGPT

Abra Plugins do ChatGPT, selecione + e depois Adicionar servidor MCP personalizado.
Adicione um nome e uma descrição. Cole o endereço em Conexão e configure a autenticação OAuth.
Crie e instale o plugin, concluindo o login e o consentimento do Unitlab quando solicitado.
Use @ para selecionar o plugin em um novo chat.

A disponibilidade de MCP personalizado depende do seu plano do ChatGPT e das políticas do workspace.

Guia oficial do cliente

https://api.unitlab.ai/mcp

Conectar Cursor

Adicione esta entrada à sua configuração MCP do Cursor. Preserve todos os servidores existentes.
Conecte o Unitlab no Cursor e conclua o login quando solicitado.
Escolha seu workspace e permissões e selecione Permitir.

Use o .cursor/mcp.json do projeto para uma conexão específica do projeto.

Guia oficial do cliente

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

Conectar Gemini CLI

Execute o comando com o Gemini CLI instalado.
Execute /mcp auth unitlab dentro do Gemini CLI.
Faça login no Unitlab, escolha seu workspace e permissões e selecione Permitir.

Adicione --scope user para disponibilizar o servidor em todos os projetos.

Guia oficial do cliente

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

Conectar VS Code

Execute este comando com o launcher de linha de comando do VS Code instalado.
Inicie o servidor MCP do Unitlab no VS Code e faça login quando solicitado.
Escolha seu workspace e permissões e selecione Permitir.

Use um modo de chat habilitado para MCP no VS Code. As políticas do cliente e da organização ainda se aplicam.

Guia oficial do cliente

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

Conectar seu cliente MCP

Adicione um servidor MCP remoto usando este endereço.
Use um cliente que suporte Streamable HTTP e login OAuth.
Faça login no Unitlab, escolha seu workspace e permissões e selecione Permitir.

Para outra implantação do Unitlab, copie o endereço em Configurações → Assistentes conectados.

https://api.unitlab.ai/mcp

Prefere começar no Unitlab? Abra Configurações → Assistentes conectados → Conectar assistente.

Abrir Unitlab

97 ferramentas para o seuciclo de dados.

Do primeiro upload à próxima versão do dataset. Seu assistente chama essas ferramentas dentro das suas permissões de função e conexão.

Explore o catálogo MCP do Unitlab

Categoria	O que seu agente pode fazer	Ferramentas
Introdução	Entenda sua conexão, obtenha orientação prática e diagnostique bloqueios. get_contextdiagnoseget_help	3
Projetos e ontologias	Crie projetos, defina classes e propriedades e gerencie versões de ontologia. list_ontologiesget_ontologycreate_ontologyupdate_ontologyset_ontology_versionget_instructions Mostrar mais 4 ferramentas	10
Dados e curadoria	Envie, importe, organize, agrupe, marque e versione seus dados. list_assetsprepare_uploadcomplete_uploadget_upload_statusattach_datadetach_data Mostrar mais 10 ferramentas	16
Conteúdo e anotação	Leia o conteúdo de origem, inspecione esquemas de anotação, salve rótulos e pinte pontos LiDAR. get_annotation_schemaget_annotationsvalidate_annotationssave_annotationsread_contentpaint_points	6
Rotulagem assistida por IA	Detecte, segmente, refine, encontre objetos semelhantes e rastreie objetos suportados. segment_objectdetect_objectsfind_similar_objectsrefine_objectstrack_object	5
Modelos e exemplos	Descubra modelos, gerencie exemplos de referência e acompanhe execuções de rotulagem. list_modelsget_model_runstart_model_runcancel_model_runget_referencessave_reference_examples Mostrar mais 3 ferramentas	9
Tarefas e fluxos de trabalho	Reivindique e atribua tarefas, configure etapas do fluxo de trabalho e avance o trabalho. list_tasksget_taskget_next_taskget_groupclaim_taskassign_tasks Mostrar mais 5 ferramentas	11
Qualidade e consenso	Revise resultados de Consenso, problemas de validação e pontuações de benchmark. claim_consensus_taskget_consensus_tasksubmit_consensus_voteget_consensus_reviewset_consensus_approvalfinish_consensus_review Mostrar mais 5 ferramentas	11
Mantenha comentários, problemas e notificações conectados ao trabalho. list_commentsadd_commentresolve_commentlist_issueslist_notificationsmark_notifications_read	6
Versões e exportações	Crie, monitore, baixe, clone e gerencie versões de datasets. list_releasesget_releaseretry_releasecreate_releaseget_release_downloadclone_release Mostrar mais 2 ferramentas	8
Membros e funções	Gerencie associação e funções do workspace quando autorizado. list_membersupdate_memberlist_rolescreate_roleupdate_role	5
Administração e estatísticas	Gerencie integrações e chaves de API, inspecione eventos de auditoria e leia estatísticas. create_api_keyupdate_api_keylist_cloud_storagescreate_cloud_storageupdate_cloud_storagelist_audit_events Mostrar mais 1 ferramenta	7

Nenhuma ferramenta correspondente. Tente um nome ou categoria diferente.

Precisa de ajuda? get_help explica fluxos de trabalho e ferramentas. diagnose verifica o que está bloqueando seu trabalho.

Um prompt para cada etapa do seu ciclo de dados.

Copie um exemplo para começar. Seu assistente trabalha com os mesmos projetos, rótulos e etapas de revisão que sua equipe usa no Unitlab.

Entenda seu workspace

WorkspaceProjetosTarefas

Encontre seus projetos, inspecione o contexto e veja o trabalho de anotação atribuído a você.

Explorar curadoria de dados

Experimente este prompt[

Copiar prompt

](#)

Mostre meus projetos do Unitlab e resuma o trabalho de anotação atribuído a mim.

Acesso de leitura

Anote e revise

OntologiaRótulos de IAIRevisão

Crie rótulos com suas classes, execute ferramentas de IA suportadas e mova o trabalho pela anotação e revisão.

Explorar anotação

Experimente este prompt[

Copiar prompt

](#)

No meu projeto de imagens, use a classe Car para detectar carros visíveis na próxima tarefa. Salve os rótulos e mostre-os para revisão.

Acesso de escrita · Uso de IA

Prepare sua próxima versão

ProntidãoVersãoExportação

Inspecione bloqueios, crie versões de datasets e recupere exportações nos formatos suportados pelo seu projeto.

Explorar gerenciamento de datasets

Experimente este prompt[

Copiar prompt

](#)

Verifique se meu projeto está pronto para uma versão. Mostre quaisquer bloqueios e os formatos de exportação suportados antes de criá-la.

Leitura primeiro · Escrita para criar

Seu workspace.Suas permissões.

Conecte-se como você mesmo. Escolha um workspace e decida o que seu assistente pode fazer.

Gerenciar no Unitlab

Escolha acesso de leitura ou escrita

Explore com Somente leitura ou permita alterações com Leitura e escrita. Sua função e acesso ao workspace ainda se aplicam.

Escolha as permissões

Personalize o acesso durante o login ou edite sua própria conexão depois em Assistentes conectados.

Mantenha o controle

Desconecte no Unitlab a qualquer momento. Reconecte para alterar o workspace ou o nível de acesso.

Algumas ações salvam alterações ou iniciam trabalhos imediatamente. Algumas operações de IA e etapas de modelo usam a cota de IA do seu workspace.

Perguntas frequentes.

Leia a documentação do MCP

O que é o servidor MCP do Unitlab?

O servidor MCP do Unitlab conecta assistentes de IA compatíveis ao seu workspace do Unitlab por meio do Model Context Protocol. Ele expõe ferramentas para gerenciamento de dados, anotação, rotulagem assistida por IA, tarefas, revisão, fluxos de trabalho e versões de datasets. Seu assistente chama essas ferramentas usando o workspace e as permissões que você autoriza. Leia a visão geral do MCP →

Quais assistentes de IA posso conectar?

O Unitlab fornece instruções de configuração para Claude Code, Claude web e desktop, Codex, ChatGPT, Cursor, Gemini CLI e VS Code. Outros clientes precisam de suporte para MCP remoto via Streamable HTTP e OAuth. A interface e as opções de conexão disponíveis dependem da versão do cliente, do plano e da política do workspace. Conecte seu assistente →

Como faço para conectar e preciso de uma chave de API?

Adicione https://api.unitlab.ai/mcp no seu assistente e conclua o login do Unitlab. Selecione um workspace, escolha Somente leitura ou Leitura e escrita, personalize as permissões se necessário e clique em Permitir. Esta conexão OAuth não exige que você crie ou cole uma chave de API. O Unitlab também fornece instruções de configuração em Configurações → Assistentes conectados. Siga o guia de início rápido →

Posso enviar uma pasta e rotular as imagens em uma única conversa?

Sim. Um assistente compatível pode criar um projeto, configurar suas classes e enviar as imagens de uma pasta. O upload direto de arquivos exige que o assistente envie os bytes do arquivo via HTTP. Ele pode coordenar a detecção de classes nomeadas em várias imagens ou configurar um fluxo de trabalho de modelo para rotulagem em lote. Os resultados dependem dos dados, classes, modelo e cota, e devem ser revisados no Unitlab. Veja o fluxo de trabalho de upload de pasta →

Com quais tipos de dados o assistente pode trabalhar?

As ferramentas MCP suportam dados de imagem, vídeo, LiDAR/3D, médicos, patologia, geoespaciais, áudio, texto, documentos, HTML, sensores e tabulares. Ativos multimodais agrupados também são suportados. Leitura, tipos de anotação, operações de IA e exportações variam por modalidade. O assistente pode solicitar o esquema de anotação do item e a orientação integrada do tipo de dados antes de fazer alterações. Explore a referência de ferramentas →

O assistente pode alterar dados ou iniciar trabalhos de IA?

Sim, com uma conexão de Leitura e escrita, as permissões de função necessárias e acesso aplicável ao workspace. As ferramentas podem salvar anotações, modificar fluxos de trabalho e iniciar execuções de modelo. Algumas operações assistidas por IA e etapas de modelo consomem a cota de IA do workspace. Escolha Somente leitura se quiser exploração sem escritas; o comportamento de aprovação dentro do assistente depende desse cliente. Entenda acesso e uso de IA →

Como funcionam as permissões e a desconexão?

Cada conexão atua como o membro que a autorizou em um workspace selecionado. Sua função e quaisquer permissões que você desativar limitam as ferramentas disponíveis. Em Configurações → Assistentes conectados, use Editar permissões para sua própria conexão ou Desconectar para revogar o acesso. Para selecionar outro workspace ou nível de acesso de leitura/escrita, reconecte e aprove as novas configurações. Gerencie permissões e conexões →

O MCP substitui o editor de anotação ou a revisão humana?

O MCP adiciona outra forma de trabalhar com o Unitlab. Sua equipe pode continuar revisando e refinando os mesmos dados na interface de anotação do Unitlab. O assistente pode ler prévias anotadas, verificar problemas de validação e seguir etapas de tarefa e revisão. Os rótulos gerados ainda precisam da revisão apropriada para o seu projeto. Siga os fluxos de trabalho de anotação e revisão →

E se uma ferramenta ou tarefa estiver indisponível?

Peça ao assistente para verificar o contexto da conexão e chamar a ajuda integrada da Unitlab. A ferramenta get_help explica fluxos de trabalho, ferramentas, tipos de dados e erros; a diagnose verifica bloqueios em um projeto, item ou tarefa. Uma permissão ausente, acesso indisponível ao workspace, operação não suportada ou cota esgotada pode limitar o que uma conexão pode fazer. Abra o guia de solução de problemas →