Unitlab AI

официальный

Создавайте проекты, загружайте данные и автоматизируйте аннотацию данных напрямую через вашего ИИ-ассистента с Unitlab MCP.

Смотреть на unitlab.ai

Что можно делать с Unitlab AI MCP?

  • Изучение контекста рабочего пространства — Попросите ассистента вывести список проектов, просмотреть онтологии и обобщить назначенные задачи аннотации через https://api.unitlab.ai/mcp.

  • Запуск разметки с помощью ИИ — Поручите ассистенту обнаруживать объекты, сегментировать элементы или уточнять метки, используя классы вашего проекта, и сохранять их для проверки.

  • Управление выпусками наборов данных — Попросите ассистента проверить готовность к выпуску, выявить блокирующие факторы, создать выпуски и получить экспорт в поддерживаемых форматах.

  • Обработка рабочих процессов аннотации — Направьте ассистента на взятие задач, сохранение аннотаций, проверку меток и продвижение работы по этапам рецензирования.

  • Мониторинг качества и консенсуса — Попросите ассистента просмотреть результаты консенсуса, отправить голоса и отслеживать проблемы валидации или показатели бенчмарков.

Размещённый MCP-сервер

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

Устанавливается в Claude Code, Codex, Cursor и другие

Документация

Connect withClaudeCodexChatGPTCursorGemini CLIVS Code

Один сервер.Ваш выбор ассистента.

Добавьте Unitlab, войдите и выберите рабочее пространство. Ваш ассистент готов использовать инструменты, которые вы разрешите.

Подключение Claude Code

  1. Выполните команду в вашем проекте.
  2. Откройте /mcp в Claude Code и войдите в Unitlab.
  3. Выберите рабочее пространство и разрешения, затем нажмите Allow.

Для каждого проекта добавьте --scope user к команде.

Официальное руководство клиента

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

Подключение Claude

  1. Откройте Customize → Connectors и добавьте пользовательский коннектор.
  2. Назовите его Unitlab, вставьте адрес и следуйте подсказкам подключения.
  3. Войдите в Unitlab, выберите рабочее пространство и разрешения, затем нажмите Allow.

В планах Team и Enterprise владелец добавляет коннектор для организации до подключения участников.

Официальное руководство клиента

https://api.unitlab.ai/mcp

Подключение Codex

  1. Выполните команду с установленным Codex CLI.
  2. Завершите вход в Unitlab, который откроется в вашем браузере.
  3. Выберите рабочее пространство и разрешения, затем нажмите Allow.

Если вход не открылся, выполните codex mcp login unitlab.

Официальное руководство клиента

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

Подключение ChatGPT

  1. Откройте Плагины ChatGPT, выберите +, затем Add custom MCP server.
  2. Добавьте имя и описание. Вставьте адрес в разделе Connection и настройте аутентификацию OAuth.
  3. Создайте и установите плагин, завершив вход в Unitlab и согласие при появлении запроса.
  4. Используйте @, чтобы выбрать плагин в новом чате.

Доступность пользовательских MCP зависит от вашего тарифа ChatGPT и политик рабочего пространства.

Официальное руководство клиента

https://api.unitlab.ai/mcp

Подключение Cursor

  1. Добавьте эту запись в конфигурацию MCP в Cursor. Сохраните все существующие серверы.
  2. Подключите Unitlab в Cursor и завершите вход при появлении запроса.
  3. Выберите рабочее пространство и разрешения, затем нажмите Allow.

Используйте .cursor/mcp.json проекта для подключения, специфичного для проекта.

Официальное руководство клиента

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

Подключение Gemini CLI

  1. Выполните команду с установленным Gemini CLI.
  2. Выполните /mcp auth unitlab внутри Gemini CLI.
  3. Войдите в Unitlab, выберите рабочее пространство и разрешения, затем нажмите Allow.

Добавьте --scope user, чтобы сделать сервер доступным во всех проектах.

Официальное руководство клиента

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

Подключение VS Code

  1. Выполните эту команду с установленным лаунчером командной строки VS Code.
  2. Запустите MCP-сервер Unitlab в VS Code и войдите при появлении запроса.
  3. Выберите рабочее пространство и разрешения, затем нажмите Allow.

Используйте чат-режим с поддержкой MCP в VS Code. Политики клиента и организации по-прежнему применяются.

Официальное руководство клиента

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

Подключение вашего MCP-клиента

  1. Добавьте удалённый MCP-сервер, используя этот адрес.
  2. Используйте клиент, поддерживающий Streamable HTTP и вход через OAuth.
  3. Войдите в Unitlab, выберите рабочее пространство и разрешения, затем нажмите Allow.

Для другого развёртывания Unitlab скопируйте его адрес из Settings → Connected assistants.

https://api.unitlab.ai/mcp

Предпочитаете начать в Unitlab? Откройте Settings → Connected assistants → Connect assistant.

Открыть Unitlab

97 инструментов для вашего рабочего процесса с данными.

От первой загрузки до следующего выпуска набора данных. Ваш ассистент вызывает эти инструменты в рамках вашей роли и разрешений подключения.

Изучите каталог MCP Unitlab

КатегорияЧто может делать ваш агентИнструменты
Начало работыПонять ваше подключение, получить практические рекомендации и диагностировать блокировки. get_contextdiagnoseget_help3
Проекты и онтологииСоздавать проекты, определять классы и свойства, управлять версиями онтологий. list_ontologiesget_ontologycreate_ontologyupdate_ontologyset_ontology_versionget_instructions Показать ещё 4 инструмента 10
Данные и курированиеЗагружать, импортировать, организовывать, группировать, тегировать и версионировать данные. list_assetsprepare_uploadcomplete_uploadget_upload_statusattach_datadetach_data Показать ещё 10 инструментов 16
Контент и аннотацииЧитать исходный контент, проверять схемы аннотаций, сохранять метки и окрашивать точки LiDAR. get_annotation_schemaget_annotationsvalidate_annotationssave_annotationsread_contentpaint_points6
AI-ассистированная разметкаОбнаруживать, сегментировать, уточнять, находить похожие объекты и отслеживать поддерживаемые объекты. segment_objectdetect_objectsfind_similar_objectsrefine_objectstrack_object5
Модели и примерыНаходить модели, управлять эталонными примерами и следить за запусками разметки. list_modelsget_model_runstart_model_runcancel_model_runget_referencessave_reference_examples Показать ещё 3 инструмента 9
Задачи и рабочие процессыНазначать и брать задачи, настраивать этапы рабочих процессов и продвигать работу. list_tasksget_taskget_next_taskget_groupclaim_taskassign_tasks Показать ещё 5 инструментов 11
Качество и консенсусПросматривать результаты Consensus, проблемы валидации и оценки бенчмарков. claim_consensus_taskget_consensus_tasksubmit_consensus_voteget_consensus_reviewset_consensus_approvalfinish_consensus_review Показать ещё 5 инструментов 11
Держите комментарии, проблемы и уведомления связанными с работой. list_commentsadd_commentresolve_commentlist_issueslist_notificationsmark_notifications_read6
Релизы и экспортСоздавать, отслеживать, скачивать, клонировать и управлять выпусками наборов данных. list_releasesget_releaseretry_releasecreate_releaseget_release_downloadclone_release Показать ещё 2 инструмента 8
Участники и ролиУправлять членством в рабочем пространстве и ролями при наличии авторизации. list_membersupdate_memberlist_rolescreate_roleupdate_role5
Администрирование и статистикаУправлять интеграциями и API-ключами, просматривать события аудита и читать статистику. create_api_keyupdate_api_keylist_cloud_storagescreate_cloud_storageupdate_cloud_storagelist_audit_events Показать ещё 1 инструмент 7

Нет подходящих инструментов. Попробуйте другое имя или категорию.

Нужна помощь? get_help объясняет рабочие процессы и инструменты. diagnose проверяет, что блокирует вашу работу.

Подсказка для каждого этапавашего рабочего процесса с данными.

Скопируйте пример, чтобы начать. Ваш ассистент работает с теми же проектами, метками и этапами рецензирования, которые ваша команда использует в Unitlab.

01

Поймите ваше рабочее пространство

WorkspaceProjectsTasks

Найдите свои проекты, изучите контекст и посмотрите работу по аннотациям, назначенную вам.

Изучить курирование данных

Попробуйте эту подсказку[

Копировать подсказку

](#)

Покажите мои проекты Unitlab и обобщите работу по аннотациям, назначенную мне.

Доступ на чтение

02

Аннотируйте и рецензируйте

OntologyAI labelsReview

Создавайте метки с вашими классами, запускайте поддерживаемые AI-инструменты и продвигайте работу через аннотацию и рецензирование.

Изучить аннотации

Попробуйте эту подсказку[

Копировать подсказку

](#)

В моём проекте с изображениями используйте класс Car, чтобы обнаружить видимые автомобили на следующей задаче. Сохраните метки и покажите их для рецензирования.

Запись · Использование AI

03

Подготовьте следующий релиз

ReadinessReleaseExport

Проверяйте блокировки, создавайте выпуски наборов данных и получайте экспорты в форматах, поддерживаемых вашим проектом.

Изучить управление наборами данных

Попробуйте эту подсказку[

Копировать подсказку

](#)

Проверьте, готов ли мой проект к релизу. Покажите любые блокировки и поддерживаемые форматы экспорта перед его созданием.

Сначала чтение · Запись для создания

Ваше рабочее пространство.Ваши разрешения.

Подключайтесь как вы. Выберите одно рабочее пространство и решите, что может делать ваш ассистент.

Управление в Unitlab

Выберите доступ на чтение или запись

Исследуйте с режимом Read only или разрешите изменения с Read and write. Ваша роль и доступ к рабочему пространству по-прежнему применяются.

Выберите разрешения

Настройте доступ при входе или отредактируйте своё подключение позже в Connected assistants.

Оставайтесь под контролем

Отключитесь в Unitlab в любое время. Переподключитесь, чтобы изменить рабочее пространство или уровень доступа.

Некоторые действия сохраняют изменения или запускают задания немедленно. Некоторые AI-операции и этапы моделей используют квоту AI вашего рабочего пространства.

Часто задаваемыевопросы.

Читать документацию MCP

Что такое MCP-сервер Unitlab?

MCP-сервер Unitlab подключает совместимых AI-ассистентов к вашему рабочему пространству Unitlab через Model Context Protocol. Он предоставляет инструменты для управления данными, аннотаций, AI-ассистированной разметки, задач, рецензирования, рабочих процессов и выпусков наборов данных. Ваш ассистент вызывает эти инструменты, используя рабочее пространство и разрешения, которые вы авторизовали. Читать обзор MCP →

Какие AI-ассистенты я могу подключить?

Unitlab предоставляет инструкции по настройке для Claude Code, Claude web и desktop, Codex, ChatGPT, Cursor, Gemini CLI и VS Code. Другие клиенты должны поддерживать удалённый MCP через Streamable HTTP и OAuth. Доступный интерфейс и варианты подключения зависят от версии клиента, тарифа и политики рабочего пространства. Подключить ассистента →

Как подключиться, и нужен ли мне API-ключ?

Добавьте https://api.unitlab.ai/mcp в вашего ассистента, затем завершите вход в Unitlab. Выберите рабочее пространство, выберите Read only или Read and write, настройте разрешения при необходимости и нажмите Allow. Это OAuth-подключение не требует создания или вставки API-ключа. Unitlab также предоставляет инструкции по настройке в Settings → Connected assistants. Следовать краткому руководству →

Могу ли я загрузить папку и разметить изображения в одном разговоре?

Да. Совместимый ассистент может создать проект, настроить его классы и загрузить изображения из папки. Прямая загрузка файлов требует, чтобы ассистент отправлял байты файлов через HTTP. Он может координировать обнаружение именованных классов на изображениях или настроить рабочий процесс модели для пакетной разметки. Результаты зависят от данных, классов, модели и квоты и должны быть проверены в Unitlab. См. рабочий процесс загрузки папки →

С какими типами данных может работать ассистент?

Инструменты MCP поддерживают изображения, видео, LiDAR/3D, медицинские, патологические, геопространственные, аудио, текст, документы, HTML, сенсорные и табличные данные. Группированные мультимодальные ресурсы также поддерживаются. Чтение, типы аннотаций, AI-операции и экспорт различаются по модальности. Ассистент может запросить схему аннотаций элемента и встроенные рекомендации по типу данных перед внесением изменений. Изучить справочник инструментов →

Может ли ассистент изменять данные или запускать AI-задания?

Да, с подключением Read and write, необходимыми разрешениями роли и применимым доступом к рабочему пространству. Инструменты могут сохранять аннотации, изменять рабочие процессы и запускать запуски моделей. Некоторые AI-ассистированные операции и этапы моделей потребляют квоту AI рабочего пространства. Выберите Read only, если хотите исследовать без записи; поведение одобрения внутри ассистента зависит от этого клиента. Понять доступ и использование AI →

Как работают разрешения и отключение?

Каждое подключение действует как участник, который его авторизовал, в одном выбранном рабочем пространстве. Ваша роль и любые отключённые разрешения ограничивают доступные инструменты. В Settings → Connected assistants используйте Edit permissions для своего подключения или Disconnect для отзыва доступа. Чтобы выбрать другое рабочее пространство или уровень доступа на чтение/запись, переподключитесь и одобрите новые настройки. Управление разрешениями и подключениями →

Заменяет ли MCP редактор аннотаций или человеческое рецензирование?

MCP добавляет ещё один способ работы с Unitlab. Ваша команда может продолжать рецензировать и уточнять те же данные в интерфейсе аннотаций Unitlab. Ассистент может читать предпросмотры аннотаций, проверять проблемы валидации и следовать этапам задач и рецензирования. Сгенерированные метки по-прежнему требуют рецензирования, соответствующего вашему проекту. Следовать рабочим процессам аннотации и рецензирования →

Что если инструмент или задача недоступны?

Попросите ассистента проверить контекст подключения и вызвать встроенную справку Unitlab. Инструмент get_help объясняет рабочие процессы, инструменты, типы данных и ошибки; diagnose проверяет блокировки по проекту, элементу или задаче. Отсутствующее разрешение, недоступный доступ к рабочему пространству, неподдерживаемая операция или исчерпанная квота могут ограничивать возможности подключения. Откройте руководство по устранению неполадок →