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# 사용자 지정 메타데이터 스키마 가져오기

## 소개

이 엔드포인트는 다음 전반에서 사용된 사용자 지정 메타데이터 필드를 반환합니다 [비전 이벤트](/deployment/ko/monitoring-and-analytics/vision-events.md) 특정 [사용 사례](/deployment/ko/monitoring-and-analytics/vision-events/use-cases.md). 사용자 지정 메타데이터는 고정된 스키마가 아니라 이벤트별로 정의되므로, 이를 사용해 어떤 필드가 존재하는지와 각 유형을 파악한 뒤 빌드하기 전에 [이벤트 쿼리](/deployment/ko/monitoring-and-analytics/vision-events/query-events.md) 또는 대시보드 필터.

## HTTP API

특정 사용 사례에 대해 이벤트에서 사용된 사용자 지정 메타데이터 필드의 스키마를 가져옵니다. 이는 다음에서 필터링에 사용할 수 있는 메타데이터 필드가 무엇인지 파악하는 데 유용합니다 [쿼리 요청](/deployment/ko/monitoring-and-analytics/vision-events/query-events.md#http-api).

**필요한 스코프:** `vision-events:read` 또는 `device:read`

{% openapi src="/files/07bb573a8b2a5a268b550bc4e2d87e5feae31c5d" path="/vision-events/custom-metadata-schema/{useCaseId}" method="get" %}
[openapi.yaml](https://1826078061-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FoksNmwps1HmYr8TqHDnX%2Fuploads%2Fgit-blob-2afefc06c784ca78eb7ec96a99bee48f8a2daaa5%2Fopenapi.yaml?alt=media)
{% endopenapi %}

### 경로 매개변수

* **`:useCaseId`** (string, required): 사용 사례 ID.

### 요청 예시

```bash
curl "https://api.roboflow.com/vision-events/custom-metadata-schema/a1b3c8e1" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
```

### 응답 예시

{% tabs %}
{% tab title="200" %}

```json
{
  "fields": {
    "production_line": {
      "types": ["string"]
    },
    "temperature": {
      "types": ["number"]
    },
    "is_overtime": {
      "types": ["boolean"]
    }
  }
}
```

다음의 각 필드는 `필드` 객체에 다음이 포함됩니다:

* **`유형`** (string 배열): 이 필드에서 관찰된 데이터 유형으로, 각각 다음 중 하나입니다 `string`, `number`, 또는 `boolean`. 서로 다른 이벤트가 동일한 키에 대해 서로 다른 유형을 사용한 경우 필드는 여러 유형을 가질 수 있습니다.
  {% endtab %}

{% tab title="403" %}

```json
{
  "error": "이 리소스에 대한 권한이 부족합니다."
}
```

{% endtab %}
{% endtabs %}

## Python SDK

특정 사용 사례에 대해 이벤트에서 사용된 사용자 지정 메타데이터 필드를 알아봅니다. 이는 다음을 사용해 쿼리를 구성하는 데 유용합니다 `customMetadataFilters`.

```python
import roboflow

roboflow.login()

rf = roboflow.Roboflow()
ws = rf.workspace()

schema = ws.get_vision_event_metadata_schema("a1b3c8e1")

for field, info in schema["fields"].items():
    print(f"{field}: {info['types']}")
```

응답에는 `필드` 발견된 각 필드 이름을 관찰된 유형에 매핑하는 dict가 포함되어 있습니다(예: `["string"]`, `["number"]`). 이 정보를 사용하여 유형이 지정된 필터를 구성할 때 [이벤트를 쿼리](/deployment/ko/monitoring-and-analytics/vision-events/query-events.md#python-sdk):

```python
page = ws.query_vision_events(
    "a1b3c8e1",
    customMetadataFilters=[
        {"field": "temperature", "operator": "gt", "value": 70, "type": "number"}
    ],
)
```

자세한 내용은 [REST API 참조](#http-api).

## MCP 서버

AI 에이전트를 [MCP 서버](https://docs.roboflow.com/agents/mcp-server) 그리고 다음 도구를 사용하여 사용자 지정 메타데이터 스키마를 읽을 수 있습니다:

<table data-search="false"><thead><tr><th width="290">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>vision_events_custom_metadata_schema_get</code></td><td>사용 사례에 대해 검색된 사용자 정의 메타데이터 스키마를 가져옵니다.</td></tr></tbody></table>