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# MCP Server

AI के साथ अपने Roboflow प्रोजेक्ट्स पर मिलकर काम करें। अपने workspace से Claude Code (या कोई भी MCP-संगत agent) कनेक्ट करें। यह प्रोजेक्ट बना सकता है, डेटा अपलोड कर सकता है, मॉडल प्रशिक्षित कर सकता है, Workflows बना सकता है, और Roboflow UI में विज़ुअल चरणों के माध्यम से आपका मार्गदर्शन कर सकता है। आप वही संभालें जिसमें आप सबसे अच्छे हैं (देखना, लेबल करना, परिणामों का मूल्यांकन करना), बाकी आपका agent संभाल लेगा।

## डेमो

{% embed url="<https://www.youtube.com/watch?v=wgp6If3wi0o>" %}

<https://mcp.roboflow.com/>

## MCP जोड़ना

Roboflow MCP सर्वर प्रमाणीकरण के लिए OAuth का उपयोग करता है - API key की आवश्यकता नहीं है। पहली बार उपयोग पर आपसे Roboflow में साइन इन करने के लिए कहा जाएगा।

### Claude कनेक्टर (अनुशंसित)

अपने Claude खाते में Roboflow को एक connector के रूप में जोड़ें। एक बार कनेक्ट होने पर, यह हर जगह काम करता है - Claude.ai, Claude Desktop, और Claude Code में।

[**Claude में Roboflow जोड़ें**](https://claude.ai/customize/connectors?modal=add-custom-connector\&connectorName=Roboflow\&connectorUrl=https%3A%2F%2Fmcp.roboflow.com%2Fmcp) - लिंक पर क्लिक करें, पुष्टि करें, और आप तैयार हैं। पहली बार उपयोग पर आपसे OAuth के साथ Roboflow में साइन इन करने के लिए कहा जाएगा।

### Claude Code CLI

```bash
claude mcp add -s user roboflow \\
  --transport http https://mcp.roboflow.com/mcp
```

### Cursor

Roboflow प्लगइन इंस्टॉल करें [Cursor मार्केटप्लेस](https://cursor.com/marketplace/roboflow)से, या चलाएँ `/add-plugin roboflow` Cursor में। इनमें से कोई भी Roboflow की skills के साथ MCP सर्वर इंस्टॉल करता है। पहली बार उपयोग पर OAuth के साथ Roboflow में साइन इन करें।

इसके बजाय सर्वर को मैन्युअल रूप से कॉन्फ़िगर करने के लिए, इसे Cursor के MCP config (`~/.cursor/mcp.json`):

```json
{
  "mcpServers": {
    "roboflow": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.roboflow.com/mcp"
    }
  }
}
```

### Codex

इसे जोड़ें `~/.codex/config.toml`:

```toml
[mcp_servers.roboflow]
url = "https://mcp.roboflow.com/mcp"
```

### प्री-रजिस्टर्ड क्रेडेंशियल्स के साथ MCP गेटवे कनेक्ट करना

अधिकांश MCP क्लाइंट्स (Cursor, Claude Desktop, VS Code, Claude Code) Dynamic Client Registration का उपयोग करके स्वचालित रूप से पंजीकृत होते हैं। कुछ प्लेटफ़ॉर्म्स को इसके बजाय प्री-रजिस्टर्ड `client_id` और `client_secret` की आवश्यकता होती है - उदाहरण के लिए, Azure AI Foundry agents, Microsoft Copilot Studio, और TrueFoundry AI Gateway।

इनमें से किसी एक प्लेटफ़ॉर्म को कनेक्ट करने के लिए:

1. जाएँ **Workspace Settings > Developer** Roboflow डैशबोर्ड में
2. "Create OAuth App" पर क्लिक करें और एक नाम, redirect URI (जो आपके gateway के callback URL से मेल खाता हो), और अनुमत scopes भरें
3. "Token endpoint authentication" को अपने gateway से मिलाएँ: `client_secret_basic` (HTTP Basic header, Azure और TrueFoundry द्वारा उपयोग किया जाता है) या `client_secret_post` (secret फ़ॉर्म body में)
4. Client ID और Client Secret कॉपी करें (केवल एक बार दिखाया जाता है)
5. अपने gateway के connector फ़ॉर्म में, यह दर्ज करें:

| फ़ील्ड                        | मान                                                                                     |
| ----------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------- |
| MCP Server URL                | `https://mcp.roboflow.com/mcp`                                                          |
| Authorization URL             | `https://app.roboflow.com/oauth/authorize`                                              |
| Token URL                     | `https://app.roboflow.com/oauth/token`                                                  |
| Discovery (OAuth AS metadata) | `https://app.roboflow.com/.well-known/oauth-authorization-server`                       |
| Scopes                        | स्पेस से अलग की गई सूची (उदा: `workspace:read project:read model:infer offline_access`) |

शामिल करें `offline_access` यदि gateway refresh tokens का समर्थन करता है, तो अपनी scope सूची में इसे शामिल करें।

पूरे scope catalog के लिए, देखें [उपलब्ध स्कोप](https://docs.roboflow.com/reference/authentication/authentication/sign-in-with-roboflow-getting-started#available-scopes).

### टूल्स

Roboflow MCP सर्वर निम्नलिखित tools को उजागर करता है, जिन्हें category के अनुसार समूहित किया गया है। Tools को आपके MCP client द्वारा इस प्रकार namespaced किया जाता है `mcp__<server>__<tool_name>` (उदा. `mcp__roboflow__projects_list`).

#### एजेंट: Roboflow agent के साथ चैट करें और Workflows बनाएं

| टूल                                                                 | विवरण                                                                                            |
| ------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| `agent_chat`                                                        | Roboflow AI agent के साथ चैट करें (Roboflow Q\&A, उन्नत Workflow निर्माण, CV solution planning)। |
| `पूर्ण message history के साथ एकल agent conversation प्राप्त करें।` | agent\_conversation\_get                                                                         |
| `agent_conversations_list`                                          | workspace में Roboflow agent conversations की सूची बनाएं।                                        |
| `agent_workflow_publish`                                            | Workflow के agent द्वारा संपादित नवीनतम draft को प्रकाशित करें।                                  |

#### प्रोजेक्ट्स: अपने workspace में प्रोजेक्ट्स का प्रबंधन करें

| टूल                  | विवरण                                                                                                            |
| -------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `projects_list`      | API key से संबद्ध workspace के सभी प्रोजेक्ट्स की सूची बनाएं।                                                    |
| `projects_get`       | संस्करणों, classes, splits, और trained models सहित किसी प्रोजेक्ट के बारे में विस्तृत जानकारी प्राप्त करें।      |
| `projects_create`    | एक नया computer vision प्रोजेक्ट बनाएं (detection, classification, segmentation, या keypoint)।                   |
| `projects_fork`      | एक सार्वजनिक Universe प्रोजेक्ट का async fork अपने workspace में enqueue करें।                                   |
| `projects_health`    | किसी प्रोजेक्ट के लिए dataset health check प्राप्त करें।                                                         |
| `create_project_app` | एक Prefab UI खोलें ताकि मनुष्य Roboflow प्रोजेक्ट बना सके (पुष्टि पर कॉल करता है)। `projects_create` पुष्टि पर)। |

#### छवियाँ: प्रोजेक्ट छवियाँ अपलोड और खोजें

| टूल                         | विवरण                                                                                                       |
| --------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `images_search`             | tag, class, batch, annotation job, और visual similarity के फ़िल्टर के साथ प्रोजेक्ट के अंदर छवियाँ खोजें।   |
| `images_prepare_upload`     | curl के माध्यम से प्रोजेक्ट में एकल छवि अपलोड करने के लिए pre-built upload URL प्राप्त करें `curl`.         |
| `images_prepare_upload_zip` | छवियों का zip bulk-upload करने के लिए signed URL तैयार करें (और वैकल्पिक COCO/YOLO/VOC/folder annotations)। |
| `images_upload_zip_status`  | के साथ शुरू किए गए zip upload task की स्थिति जाँचें `images_prepare_upload_zip`.                            |

#### एनोटेशन: एनोटेशन सहेजें और ऑटोलैबलिंग चलाएँ

| टूल                 | विवरण                                                             |
| ------------------- | ----------------------------------------------------------------- |
| `annotations_save`  | मौजूदा छवि के लिए एक annotation (XML, JSON, या text) सहेजें।      |
| `autolabel_start`   | छवियों के एक batch पर hosted auto-label job शुरू करें।            |
| `autolabel_job_get` | auto-label job के लिए प्रति-subjob स्थिति और प्रगति प्राप्त करें। |

#### बैच: लेबलिंग जॉब बनाएं और प्रबंधित करें

| टूल                       | विवरण                                                                                 |
| ------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------- |
| `annotation_jobs_create`  | छवियों के एक batch को लेबलर और reviewer को असाइन करने के लिए एक annotation job बनाएं। |
| `annotation_batches_list` | किसी प्रोजेक्ट में upload batches की सूची बनाएं।                                      |
| `annotation_batches_get`  | छवि संख्या और स्थिति सहित किसी विशिष्ट batch के बारे में विवरण प्राप्त करें।          |

#### संस्करण: डेटासेट संस्करण बनाएं और निर्यात करें

| टूल                 | विवरण                                                                                                         |
| ------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `versions_get`      | splits, preprocessing, augmentation, और model metrics सहित dataset version के बारे में जानकारी प्राप्त करें।  |
| `versions_generate` | वैकल्पिक preprocessing और augmentation settings के साथ एक नया dataset version बनाएं।                          |
| `versions_export`   | किसी विशिष्ट format में version के लिए dataset export जाँचें या ट्रिगर करें (उदा. `coco`, `yolov8`, `jsonl`). |

#### मॉडल: मॉडल प्रशिक्षित करें और प्रशिक्षण प्रगति की निगरानी करें

| टूल                          | विवरण                                                                                         |
| ---------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `models_list`                | किसी प्रोजेक्ट से जुड़े trained models की सूची बनाएं।                                         |
| `models_get`                 | एक प्रशिक्षित model के लिए विवरण प्राप्त करें।                                                |
| `models_train`               | dataset version पर model (RF-DETR, YOLO, आदि) का प्रशिक्षण शुरू करें।                         |
| `models_infer`               | एक प्रशिक्षित model का उपयोग करके image पर hosted inference चलाएँ और JSON predictions लौटाएँ। |
| `models_get_training_status` | dataset version के लिए training progress और metrics (epoch, mAP, loss) प्राप्त करें।          |
| `models_star_nas`            | NAS-trained model को star करें या unstar करें।                                                |
| `trainings_get_results`      | run-level training results bundle प्राप्त करें।                                               |
| `trainings_stop`             | चल रहे training run पर early stop का अनुरोध करें।                                             |
| `trainings_cancel`           | चल रहे training run को रद्द करें।                                                             |

#### 8. मॉडल मूल्यांकन: mAP, कन्फ्यूजन मैट्रिसेस, और प्रति-क्लास प्रदर्शन देखें

| टूल                                    | विवरण                                                                        |
| -------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------- |
| `model_evals_list`                     | वर्तमान workspace में model evaluations की सूची बनाएं।                       |
| `model_evals_get`                      | एकल model evaluation का शीर्ष-स्तरीय सारांश प्राप्त करें।                    |
| `model_evals_get_map_results`          | किसी eval के लिए प्रति-split mAP परिणाम प्राप्त करें।                        |
| `model_evals_get_confusion_matrix`     | किसी eval के लिए confusion matrix प्राप्त करें।                              |
| `model_evals_get_confidence_sweep`     | किसी eval के लिए precision/recall/F1 confidence sweep प्राप्त करें।          |
| `model_evals_get_performance_by_class` | एकल split के लिए प्रति-class performance metrics प्राप्त करें।               |
| `model_evals_get_image_predictions`    | किसी eval के लिए प्रति-image prediction stats प्राप्त करें (paginated)।      |
| `model_evals_get_vector_analysis`      | किसी eval के लिए image embeddings का UMAP + HDBSCAN clustering प्राप्त करें। |
| `model_evals_get_recommendations`      | यदि उपलब्ध हो, तो eval के लिए LLM-जनित recommendations प्राप्त करें।         |

#### 9. Workflows: inference pipelines बनाएं और चलाएँ

| टूल                          | विवरण                                                                                   |
| ---------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------- |
| `workflows_list`             | वर्तमान workspace में सहेजे गए workflows की सूची बनाएं।                                 |
| `workflows_get`              | एक सहेजे गए workflow के विवरण प्राप्त करें।                                             |
| `workflows_create`           | JSON definition से workspace में एक नया Workflow बनाएं और सहेजें।                       |
| `workflows_update`           | मौजूदा सहेजे गए Workflow के नाम और definition को अपडेट करें।                            |
| `workflows_run`              | एक या अधिक छवियों पर ID द्वारा सहेजे गए Workflow को निष्पादित करें।                     |
| `workflow_blocks_list`       | प्रत्येक के संक्षिप्त सारांश के साथ सभी उपलब्ध Workflow blocks की सूची बनाएं।           |
| `workflow_blocks_get_schema` | किसी विशिष्ट Workflow block की पूर्ण schema (properties, required fields) प्राप्त करें। |
| `workflow_specs_validate`    | इसे निष्पादित किए बिना Workflow JSON definition को validate करें।                       |
| `workflow_specs_run`         | पहले सहेजे बिना inline JSON definition से सीधे Workflow निष्पादित करें।                 |

#### डिवाइसेज़ और स्ट्रीम्स: एज डिवाइस और वीडियो स्ट्रीम्स प्रबंधित करें

| टूल                                                       | विवरण                                                          |
| --------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------- |
| `devices_list`                                            | workspace में पंजीकृत devices की सूची बनाएं।                   |
| `devices_get`                                             | id द्वारा एकल device प्राप्त करें।                             |
| `नया v2 device प्रावधानित करें।`                          | devices\_create                                                |
| `device का वर्तमान runtime configuration प्राप्त करें।`   | devices\_get\_config                                           |
| `workspace की default device configuration प्राप्त करें।` | devices\_get\_default\_config                                  |
| `devices_get_config_history`                              | पिछले configuration revisions की सूची बनाएं, सबसे नया पहले।    |
| `devices_update_config`                                   | device के runtime configuration को अपडेट करें।                 |
| `devices_get_logs`                                        | Elasticsearch से device logs प्राप्त करें।                     |
| `devices_get_events`                                      | device और stream lifecycle events की सूची बनाएं।               |
| `devices_get_telemetry`                                   | संकलित hardware metrics (cpu, memory, disk, gpu) प्राप्त करें। |
| `devices_streams_list`                                    | device पर कॉन्फ़िगर की गई streams की सूची बनाएं।               |
| `devices_streams_get`                                     | id द्वारा एकल stream प्राप्त करें।                             |

#### Universe: Roboflow Universe पर सार्वजनिक datasets खोजें

| टूल                              | विवरण                                                                                                                              |
| -------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `universe_search`                | class, image count, project type, और sort के लिए operators के साथ सार्वजनिक datasets या models के लिए Roboflow Universe में खोजें। |
| `universe_search_app`            | खोज, visual comparison, image skim, और fork के लिए एक Prefab Universe UI खोलें - dataset मनुष्य चुनता है।                          |
| `universe_dataset_images_search` | एक सार्वजनिक Universe dataset URL के अंदर छवियाँ खोजें।                                                                            |

#### विविध: लंबे समय तक चलने वाले कार्यों को पोल करें और प्रतिक्रिया भेजें

| टूल                  | विवरण                                                                                                                               |
| -------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `async_tasks_get`    | id द्वारा एक async task को पोल करें (उदा. project forks)। हर 5 सेकंड पर पोल करें; processing शुरू होने में 30 सेकंड तक लग सकते हैं। |
| `meta_feedback_send` | Roboflow टीम को bug, missing feature, UX friction, या documentation issue की रिपोर्ट करें।                                          |