> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/get-started/hi/agents/mcp-server.md). # MCP Server AI के साथ मिलकर अपने Roboflow प्रोजेक्ट्स पर काम करें। अपने workspace से Claude Code (या कोई भी MCP-संगत agent) को कनेक्ट करें। यह projects बना सकता है, data upload कर सकता है, models train कर सकता है, Workflows बना सकता है, और Roboflow UI में visual steps के माध्यम से आपका मार्गदर्शन कर सकता है। आप वही संभालें जिसमें आप सबसे अच्छे हैं (देखना, label करना, परिणामों का मूल्यांकन करना), बाकी आपका agent संभाल लेगा। ## डेमो {% embed url="" %} ## MCP जोड़ना Roboflow MCP server authentication 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 Connector (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। [**Roboflow को Claude में जोड़ें**](https://claude.ai/directory/connectors/dbbc26cf-80b0-4a85-9877-f85874282794) - लिंक पर क्लिक करें, पुष्टि करें, और आप तैयार हैं। पहली बार उपयोग पर आपसे OAuth के माध्यम से 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 को इंस्टॉल करें [Cursor marketplace](https://cursor.com/marketplace/roboflow)से, या चलाएँ `/add-plugin roboflow` Cursor में। दोनों ही Roboflow की skills के साथ MCP server इंस्टॉल करते हैं। पहली बार उपयोग पर OAuth के माध्यम से Roboflow में साइन इन करें। इसके बजाय server को मैन्युअल रूप से कॉन्फ़िगर करने के लिए, इसे Cursor के MCP config में जोड़ें (`~/.cursor/mcp.json`): ```json { "mcpServers": { "roboflow": { "type": "http", "url": "https://mcp.roboflow.com/mcp" } } } ``` ### Codex इसे इसमें जोड़ें `~/.codex/config.toml`: ```toml [mcp_servers.roboflow] url = "https://mcp.roboflow.com/mcp" ``` ### MCP Gateways कनेक्ट करना (पूर्व-पंजीकृत क्रेडेंशियल्स) अधिकांश MCP clients (Cursor, Claude Desktop, VS Code, Claude Code) Dynamic Client Registration का उपयोग करके स्वतः पंजीकरण करते हैं। कुछ platforms को इसके बजाय एक पूर्व-पंजीकृत `client_id` और `client_secret` की आवश्यकता होती है — उदाहरण के लिए, Azure AI Foundry agents, Microsoft Copilot Studio, और TrueFoundry AI Gateway। इन platforms में से किसी एक को connect करने के लिए: 1. जाएँ **Workspace Settings > Developer** पर Roboflow dashboard में 2. "Create OAuth App" पर क्लिक करें और एक name, redirect URI (जो आपके gateway के callback URL से मेल खाए), और allowed 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 form body में) 4. Client ID और Client Secret कॉपी करें (एक बार दिखता है) 5. अपने gateway के connector form में, 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 इसे अपनी scope सूची में शामिल करें। पूर्ण scope catalog के लिए, देखें [उपलब्ध Scopes](https://docs.roboflow.com/reference/authentication/authentication/sign-in-with-roboflow-getting-started#available-scopes). ## टूल्स server 141 tools प्रदान करता है। अधिकांश MCP clients उन्हें namespace करते हैं, इसलिए `projects_list` इसे इस रूप में दिखता है `mcp__roboflow__projects_list`. प्रत्येक tool अपने आवश्यक OAuth scopes घोषित करता है, और sign-in पर आपका client केवल वही scopes प्राप्त करता है जिन्हें आप अनुमोदित करते हैं। ### Agent Roboflow agent को एक task दें और उससे तैयार हुआ परिणाम प्राप्त करें।
Toolविवरण
agent_chatQ&A, Workflow निर्माण, और समाधान योजना के लिए Roboflow AI agent के साथ चैट करें।
agent_chat_resultउस agent_chat run का परिणाम प्राप्त करें जो अभी भी चल रहा था।
agent_conversations_listworkspace में agent conversations की सूची देखें।
agent_conversation_getअपने message history के साथ एक conversation प्राप्त करें।
agent_workflow_publishWorkflow के agent-edited नवीनतम draft को प्रकाशित करें।
### Projects अपने workspace में projects बनाएं और inspect करें।
Toolविवरण
projects_listworkspace में projects की सूची देखें।
projects_getversions, classes, splits, और trained models सहित project विवरण प्राप्त करें।
projects_createएक नया computer vision project बनाएं।
projects_deleteएक project हटाएँ, इसे workspace Trash में ले जाया जाएगा।
projects_forkएक public Universe project के async fork को अपने workspace में enqueue करें।
projects_healthकिसी project के लिए dataset health check प्राप्त करें।
datasets_rebalance_splitsकिसी project के train, valid, और test splits का async rebalance enqueue करें।
### Images Images अपलोड करें और बाद में उन्हें फिर से खोजें।
Toolविवरण
image_uploadlocal image files को zip के माध्यम से project में अपलोड करें।
image_upload_statusimage zip upload task की स्थिति जाँचें।
images_searchकिसी project के अंदर images खोजें।
images_workspace_searchRoboQL का उपयोग करके पूरे workspace में images खोजें।
images_update_metadataएकल image पर metadata और tags अपडेट करें।
images_batch_update_metadataएकाधिक images पर metadata और tags को batch में अपडेट करें।
### Annotation labels सहेजें और automatic labeling चलाएँ।
Toolविवरण
annotations_saveमौजूदा image के लिए annotation सहेजें।
autolabel_startimages के एक batch पर hosted auto label job शुरू करें।
autolabel_job_getauto label job के लिए प्रत्येक subjob की स्थिति और progress प्राप्त करें।
### Batches images को labeling में प्रवेश करने से पहले समूहित करें।
Toolविवरण
annotation_batches_listproject में upload batches की सूची देखें।
annotation_batches_getएक upload batch के बारे में विवरण प्राप्त करें।
annotation_batches_createचुनी गई images को एक batch से नए batch में ले जाएँ।
annotation_batches_mergesource batches की सभी images को target batch में ले जाएँ।
annotation_batches_deleteएक batch हटाएँ और उसकी images को unassigned में ले जाएँ।
annotation_batches_admin_listcursor pagination के साथ annotation board batches की सूची देखें।
annotation_batches_admin_getएक annotation board batch के बारे में विवरण प्राप्त करें।
annotation_batches_admin_images_listcursor pagination के साथ batch में image IDs की सूची देखें।
### Annotation Jobs labeling work असाइन करें, review चलाएँ, और results को Dataset में स्वीकार करें।
Toolविवरण
annotation_jobs_listproject में annotation jobs की सूची देखें।
annotation_jobs_getएक annotation job के बारे में विवरण प्राप्त करें।
annotation_jobs_createएक job बनाएं और batch से images उसमें ले जाएँ।
annotation_jobs_updatejob के labeler, reviewer, या instructions अपडेट करें।
annotation_jobs_images_listकिसी job को असाइन की गई image IDs की सूची देखें।
annotation_jobs_images_addimages को एक मौजूदा job में ले जाएँ।
annotation_jobs_images_reassignचुनी गई images से एक job बनाएं और उनका पिछला assignment साफ़ करें।
annotation_jobs_submit_for_reviewएक labeling job को review में आगे बढ़ाएँ।
annotation_jobs_return_for_editsएक review job को वापस labeling में ले जाएँ, वैकल्पिक रूप से नए labeler के साथ।
annotation_jobs_review_imagejob में एक image के लिए review status सेट करें।
annotation_jobs_review_imagesवर्तमान status से मेल खाने वाली हर job image के लिए status सेट करें।
annotation_jobs_accept_into_datasetjob images को Dataset में अंतिम रूप दें और splits असाइन करें।
annotation_jobs_move_to_unassignedjob हटाएँ और उसकी images को unassigned batch में ले जाएँ।
annotation_jobs_delete_annotationsjob को असाइन की गई हर image के लिए annotation data हटाएँ।
### Versions dataset version को freeze करें और उसे export करें।
Toolविवरण
versions_generateवैकल्पिक preprocessing और augmentation के साथ एक version बनाएं।
versions_getsplits और उसके trainings सहित version जानकारी प्राप्त करें।
versions_exportकिसी version के लिए dataset export की जाँच करें या उसे trigger करें।
versions_deleteएक version हटाएँ, इसे workspace Trash में ले जाया जाएगा।
### Models and Training models train करें, progress देखें, और inference चलाएँ।
Toolविवरण
trainings_describe_recipeकिसी model type के लिए tuning options का वर्णन करें और एक submit-ready recipe लौटाएँ।
trainings_createdataset version पर training run शुरू करें।
trainings_listdataset version पर training runs की सूची देखें।
trainings_gettraining की स्थिति, उत्पन्न models, और metrics प्राप्त करें।
trainings_stopचल रहे training run पर early stop का अनुरोध करें।
trainings_cancelचल रहे training run को रद्द करें।
trainings_deletetraining run हटाएँ, इसे workspace Trash में ले जाया जाएगा।
models_listproject में trained models की सूची देखें।
models_gettrained model के लिए विवरण प्राप्त करें।
models_infertrained model का उपयोग करके image पर hosted inference चलाएँ।
models_upload_custom_weightsRoboflow पर locally trained weights अपलोड करने के लिए recipe प्राप्त करें।
models_star_nasneural architecture search द्वारा मिले model को star या unstar करें।
### Model Evaluations mAP, confusion matrices, और per-class results पढ़ें।
Toolविवरण
model_evals_listworkspace में model evaluations की सूची देखें।
model_evals_getएक evaluation के लिए शीर्ष-स्तरीय summary प्राप्त करें।
model_evals_get_map_resultsप्रत्येक split के mAP results प्राप्त करें।
model_evals_get_confidence_sweepprecision, recall, और F1 confidence sweep प्राप्त करें।
model_evals_get_performance_by_classएक split के लिए per-class performance metrics प्राप्त करें।
model_evals_get_confusion_matrixconfusion matrix प्राप्त करें।
model_evals_get_image_predictionsप्रति image prediction stats प्राप्त करें, pagination के साथ।
model_evals_get_vector_analysisevaluation के लिए image embeddings का clustering प्राप्त करें।
model_evals_get_recommendationsयदि उपलब्ध हो, तो evaluation के लिए generated recommendations प्राप्त करें।
### Workflows inference pipelines बनाएं, validate करें, और चलाएँ।
Toolविवरण
workflows_listworkspace में सहेजे गए Workflows की सूची देखें।
workflows_getसहेजे गए Workflow के लिए विवरण प्राप्त करें।
workflows_createएक नया Workflow बनाएं और सहेजें।
workflows_updateसहेजे गए Workflow का नाम और definition अपडेट करें।
workflows_deleteसहेजा गया Workflow हटाएँ, इसे workspace Trash में ले जाया जाएगा।
workflows_runएक या अधिक images पर सहेजे गए Workflow को निष्पादित करें।
workflow_specs_validateबिना चलाए Workflow JSON definition को validate करें।
workflow_specs_runinline JSON definition से Workflow निष्पादित करें।
workflow_blocks_listसभी उपलब्ध Workflow blocks की सूची उनके संक्षिप्त सारांश के साथ देखें।
workflow_blocks_get_schemaएक Workflow block का पूरा schema प्राप्त करें।
### Project Deployment किसी project के स्थिर live endpoint और Active Learning को प्रबंधित करें।
Toolविवरण
project_deployment_getकिसी project के live endpoint की स्थिति प्राप्त करें।
project_deployment_launchProject Deployment बनाएं या तैयार करें।
project_deployment_set_modeldeployment के पीछे का default model उसके endpoint को बदले बिना बदलें।
project_deployment_runproject के live endpoint के माध्यम से inference चलाएँ।
project_deployment_enable_active_learningकिसी deployment के लिए Active Learning सक्षम करें।
project_deployment_disable_active_learningActive Learning collection रोकें।
project_deployment_configure_active_learningकॉन्फ़िगर करें कि deployment Active Learning data कैसे एकत्र करता है।
project_deployment_list_review_queuesproduction inference द्वारा संचालित review queues की सूची देखें।
### Vision Events production events query करें और use cases प्रबंधित करें।
Toolविवरण
vision_events_queryfilters और pagination के साथ production vision events query करें।
vision_events_use_cases_listworkspace में vision event use cases की सूची देखें।
vision_events_custom_metadata_schema_getकिसी use case के लिए खोजा गया custom metadata schema प्राप्त करें।
vision_events_use_case_createएक नया use case बनाएं।
vision_events_use_case_renameमौजूदा use case का नाम बदलें।
vision_events_use_case_archiveएक use case archive करें।
vision_events_use_case_unarchiveपहले archive किए गए use case को पुनर्स्थापित करें।
### Devices and Streams Deployment Manager द्वारा प्रबंधित edge devices की निगरानी और कॉन्फ़िगर करें।
Toolविवरण
devices_listworkspace में पंजीकृत devices की सूची देखें।
devices_getid द्वारा एकल device प्राप्त करें।
devices_createएक नया device provision करें।
devices_get_snapshotएक ही कॉल में device की पूरी वर्तमान स्थिति प्राप्त करें।
devices_get_configdevice की वर्तमान runtime configuration प्राप्त करें।
devices_update_configdevice की runtime configuration अपडेट करें।
devices_get_default_configworkspace की default device configuration प्राप्त करें।
devices_get_config_historyपिछली configuration revisions की सूची देखें, सबसे नई पहले।
devices_streams_listडिवाइस पर कॉन्फ़िगर किए गए स्ट्रीम्स की सूची।
devices_streams_getआईडी के आधार पर एकल स्ट्रीम प्राप्त करें।
devices_get_logsडिवाइस लॉग प्राप्त करें।
devices_get_telemetryसंचित हार्डवेयर मेट्रिक्स और डिवाइस स्वास्थ्य प्राप्त करें।
devices_get_deploymentsप्रति-डिप्लॉयमेंट गतिविधि के साथ डिवाइस का डिप्लॉयमेंट इतिहास प्राप्त करें।
devices_get_eventsडिवाइस और स्ट्रीम जीवनचक्र इवेंट्स की सूची।
devices_get_exception_occurrencesएक exception fingerprint की कच्ची occurrences की सूची, सबसे नया पहले।
### क्लाउड स्टोरेज एक S3 या GCS बकेट को किसी प्रोजेक्ट में मिरर करें।
Toolविवरण
connect_cloud_storageक्रेडेंशियल से लेकर पहली रन तक, एंड-टू-एंड बकेट मिरर सेट अप करें।
credentials_listवर्कस्पेस में क्लाउड स्टोरेज क्रेडेंशियल्स की सूची।
credentials_createक्लाउड स्टोरेज क्रेडेंशियल बनाएं।
credentials_deleteएक क्रेडेंशियल हटाएं।
datasources_listवर्कस्पेस में बकेट मिरर कॉन्फ़िगरेशन की सूची।
datasource_getएकल datasource का पूरा विवरण प्राप्त करें।
datasource_createएक ऐसा datasource बनाएं जो बकेट पथ को प्रोजेक्ट में मिरर करे।
datasource_updateएक datasource अपडेट करें। केवल आपके द्वारा पास किए गए फ़ील्ड बदलेंगे।
datasource_deleteएक datasource हटाएं। पहले से मिरर की गई इमेजें प्रोजेक्ट में बनी रहती हैं।
datasource_validateजांचें कि Roboflow datasource के बकेट तक पहुंच सकता है।
datasource_triggerएक मिरर रन शुरू करें।
datasource_job_getएक मिरर रन की स्थिति और आँकड़े प्राप्त करें।
### यूनिवर्स Roboflow Universe पर सार्वजनिक डेटासेट और मॉडल खोजें।
Toolविवरण
universe_searchडेटासेट या मॉडल के लिए Roboflow Universe खोजें।
universe_dataset_images_searchउसके URL के आधार पर किसी सार्वजनिक Universe डेटासेट के भीतर इमेजें खोजें।
### मीडिया क्या बनाना है, यह तय करने से पहले एक इमेज या वीडियो देखें।
Toolविवरण
media_uploadविश्लेषण के लिए एक स्थानीय इमेज या वीडियो तैयार करें।
media_upload_finalizeस्टेज किए गए अपलोड को सत्यापित करें और उसे प्रकाशित करें।
media_analyzeइसकी सामग्री को समझने के लिए एक vision model के साथ एक इमेज या छोटा वीडियो विश्लेषित करें।
media_trimAsset Library वीडियो से एक क्लिप काटें और विश्लेषण योग्य सार्वजनिक URL प्राप्त करें।
### API कुंजियाँ अपने वर्कस्पेस के लिए कुंजियाँ बनाएं और हटाएं।
Toolविवरण
api_keys_listवर्कस्पेस की सभी API कुंजियों की सूची।
api_keys_getएकल कुंजी के लिए मेटाडेटा प्राप्त करें।
api_keys_get_publishableवर्कस्पेस की publishable key प्राप्त करें।
api_keys_createएक नई API कुंजी बनाएं।
api_keys_updateकिसी कुंजी का नाम, स्कोप, या मेटाडेटा अपडेट करें।
api_keys_protectकुंजी को protected के रूप में चिह्नित करें ताकि उसे revoke या disable न किया जा सके।
api_keys_disableकिसी कुंजी को revoke किए बिना disable या फिर से enable करें।
api_keys_revokeकिसी कुंजी को स्थायी रूप से revoke करें।
### कचरा जो हटाया गया था उसे पुनर्स्थापित करें।
Toolविवरण
trash_listवर्कस्पेस ट्रैश में वर्तमान में मौजूद सॉफ़्ट-डिलीट किए गए आइटम्स की सूची।
trash_restore_projectएक हटाया गया प्रोजेक्ट पुनर्स्थापित करें।
trash_restore_versionएक हटाया गया डेटासेट संस्करण पुनर्स्थापित करें।
trash_restore_workflowएक हटाया गया Workflow पुनर्स्थापित करें।
trash_restore_trainingएक हटाया गया training run पुनर्स्थापित करें।
### अन्य लंबे समय तक चलने वाले कार्यों को पोल करें और प्रतिक्रिया भेजें।
Toolविवरण
async_tasks_getआईडी के आधार पर एक async task पोल करें, जैसे project fork या split rebalance।
meta_feedback_sendRoboflow टीम को बग, गायब फीचर, या दस्तावेज़ीकरण समस्या की रिपोर्ट करें।