MCP Server

Claude、Cursor、Codex、または任意の MCP クライアントを Roboflow MCP サーバーと、その提供するツールに接続します。

AI と一緒に Roboflow プロジェクトに取り組めます。Claude Code（または任意の MCP 対応エージェント）をワークスペースに接続してください。プロジェクトの作成、データのアップロード、モデルの学習、Workflows の構築、Roboflow UI での視覚的な手順の案内まで行えます。あなたは得意なこと（確認、ラベル付け、結果の判断）を担当し、残りはエージェントが担当します。

デモ

https://mcp.roboflow.com/

MCP の追加

Roboflow MCP サーバーは認証に OAuth を使用します。API キーは不要です。初回使用時に Roboflow へのサインインを求められます。

Claude コネクタ（推奨）

Claude アカウントに Roboflow をコネクタとして追加してください。接続すると、Claude.ai、Claude Desktop、Claude Code のどこでも動作します。

Roboflow を Claude に追加 - リンクをクリックして確認すれば完了です。初回使用時に OAuth で Roboflow へのサインインを求められます。

Claude Code CLI

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

Cursor

Roboflow プラグインを Cursor マーケットプレイスからインストールするか、 /add-plugin roboflow を Cursor で実行してください。どちらでも MCP サーバーと Roboflow のスキルがインストールされます。初回使用時に OAuth で Roboflow へのサインインを求められます。

代わりにサーバーを手動で設定するには、これを Cursor の MCP 設定（~/.cursor/mcp.json):

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

Codex

これを ~/.codex/config.toml:

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

MCP ゲートウェイの接続（事前登録済み認証情報）

ほとんどの MCP クライアント（Cursor、Claude Desktop、VS Code、Claude Code）は、Dynamic Client Registration を使用して自動的に登録されます。一部のプラットフォームでは、事前登録済みの client_id と client_secret が必要です。例: Azure AI Foundry エージェント、Microsoft Copilot Studio、TrueFoundry AI Gateway。

これらのプラットフォームのいずれかを接続するには:

1. Roboflow ダッシュボードの Workspace Settings > Developer に移動します

2. 「Create OAuth App」をクリックし、名前、リダイレクト URI（ゲートウェイのコールバック URL と一致するもの）、許可するスコープを入力します

3. 「Token endpoint authentication」をゲートウェイに合わせて設定します: client_secret_basic （HTTP Basic ヘッダー。Azure と TrueFoundry で使用）または client_secret_post （シークレットをフォーム本文に含める）

4. Client ID と Client Secret（1 回のみ表示）をコピーします

5. ゲートウェイのコネクタフォームで、次を入力します:

項目	値
MCP サーバー URL	https://mcp.roboflow.com/mcp
認可 URL	https://app.roboflow.com/oauth/authorize
トークン URL	https://app.roboflow.com/oauth/token
ディスカバリ（OAuth AS メタデータ）	https://app.roboflow.com/.well-known/oauth-authorization-server
スコープ	スペース区切りのリスト（例: workspace:read project:read model:infer offline_access)

含める offline_access をスコープ一覧に含めてください。ゲートウェイがリフレッシュトークンをサポートしている場合。

完全なスコープ一覧については、 利用可能なスコープ.

ツール

このサーバーは 141 個のツールを公開しています。ほとんどの MCP クライアントはそれらを名前空間化するため、 projects_list は mcp__roboflow__projects_listとして表示されます。各ツールは必要な OAuth スコープを宣言し、クライアントはサインイン時に承認したスコープのみを取得します。

エージェント

タスクを Roboflow エージェントに渡し、生成された結果を受け取ります。

ツール	説明
agent_chat	Roboflow AI エージェントとチャットして、Q&A、Workflow の構築、ソリューション設計を行います。
agent_chat_result	まだ実行中の agent_chat の結果を取得します。
agent_conversations_list	ワークスペース内のエージェント会話を一覧表示します。
agent_conversation_get	メッセージ履歴付きで 1 件の会話を取得します。
agent_workflow_publish	Workflow の最新のエージェント編集ドラフトを公開します。

プロジェクト

ワークスペース内のプロジェクトを作成・確認します。

ツール	説明
projects_list	ワークスペース内のプロジェクトを一覧表示します。
projects_get	バージョン、クラス、分割、学習済みモデルを含むプロジェクト詳細を取得します。
projects_create	新しいコンピュータビジョンプロジェクトを作成します。
projects_delete	プロジェクトを削除し、ワークスペースのゴミ箱に移動します。
projects_fork	公開 Universe プロジェクトの非同期フォークをワークスペースにキューします。
projects_health	プロジェクトのデータセット健全性チェックを取得します。
datasets_rebalance_splits	プロジェクトの train、valid、test 分割の非同期リバランスをキューします。

画像

画像をアップロードし、後で再び見つけられるようにします。

ツール	説明
image_upload	ローカル画像ファイルを zip 経由でプロジェクトにアップロードします。
image_upload_status	画像 zip アップロードタスクのステータスを確認します。
images_search	プロジェクト内の画像を検索します。
images_workspace_search	RoboQL を使用してワークスペース全体の画像を検索します。
images_update_metadata	単一画像のメタデータとタグを更新します。
images_batch_update_metadata	複数画像のメタデータとタグを一括更新します。

アノテーション

ラベルを保存し、自動ラベリングを実行します。

ツール	説明
annotations_save	既存画像のアノテーションを保存します。
autolabel_start	画像のバッチに対してホスト型自動ラベルジョブを開始します。
autolabel_job_get	自動ラベルジョブのサブジョブごとのステータスと進捗を取得します。

バッチ

アップロードされた画像をラベリングに入る前にグループ化します。

ツール	説明
annotation_batches_list	プロジェクト内のアップロードバッチを一覧表示します。
annotation_batches_get	1 つのアップロードバッチの詳細を取得します。
annotation_batches_create	選択した画像を 1 つのバッチから新しいバッチへ移動します。
annotation_batches_merge	ソースバッチ内のすべての画像をターゲットバッチへ移動します。
annotation_batches_delete	バッチを削除し、その画像を未割り当てに移動します。
annotation_batches_admin_list	カーソルページネーション付きでアノテーションボードのバッチを一覧表示します。
annotation_batches_admin_get	1 つのアノテーションボードバッチの詳細を取得します。
annotation_batches_admin_images_list	カーソルページネーション付きでバッチ内の画像 ID を一覧表示します。

アノテーションジョブ

ラベリング作業を割り当て、レビューを実行し、結果を Dataset に受け入れます。

ツール	説明
annotation_jobs_list	プロジェクト内のアノテーションジョブを一覧表示します。
annotation_jobs_get	1 つのアノテーションジョブの詳細を取得します。
annotation_jobs_create	ジョブを作成し、バッチから画像をそのジョブに移動します。
annotation_jobs_update	ジョブのラベラー、レビュー担当者、または指示を更新します。
annotation_jobs_images_list	ジョブに割り当てられた画像 ID を一覧表示します。
annotation_jobs_images_add	画像を既存のジョブに移動します。
annotation_jobs_images_reassign	選択した画像からジョブを作成し、以前の割り当てを消去します。
annotation_jobs_submit_for_review	ラベリングジョブをレビューへ進めます。
annotation_jobs_return_for_edits	レビュージョブをラベリングに戻し、必要に応じて新しいラベラーを指定します。
annotation_jobs_review_image	ジョブ内の 1 つの画像のレビュー状態を設定します。
annotation_jobs_review_images	現在の状態に一致するすべてのジョブ画像の状態を設定します。
annotation_jobs_accept_into_dataset	ジョブ画像を Dataset に確定し、分割を割り当てます。
annotation_jobs_move_to_unassigned	ジョブを削除し、その画像を未割り当てバッチへ移動します。
annotation_jobs_delete_annotations	ジョブに割り当てられたすべての画像のアノテーションデータを削除します。

バージョン

データセットのバージョンを固定してエクスポートします。

ツール	説明
versions_generate	オプションの前処理と拡張を含むバージョンを作成します。
versions_get	分割や学習を含むバージョン情報を取得します。
versions_export	バージョンのデータセットエクスポートを確認または実行します。
versions_delete	バージョンを削除し、ワークスペースのゴミ箱に移動します。

モデルと学習

モデルを学習し、進行状況を監視し、推論を実行します。

ツール	説明
trainings_describe_recipe	モデルタイプのチューニングオプションを説明し、そのまま送信できるレシピを返します。
trainings_create	データセットバージョン上で学習 रनを開始します。
trainings_list	データセットバージョン上の学習ランを一覧表示します。
trainings_get	学習のステータス、生成されたモデル、メトリクスを取得します。
trainings_stop	進行中の学習ランの早期停止を要求します。
trainings_cancel	進行中の学習ランをキャンセルします。
trainings_delete	学習ランを削除し、ワークスペースのゴミ箱に移動します。
models_list	プロジェクト内の学習済みモデルを一覧表示します。
models_get	学習済みモデルの詳細を取得します。
models_infer	学習済みモデルを使用して画像に対してホスト型推論を実行します。
models_upload_custom_weights	ローカルで学習した重みを Roboflow にアップロードするためのレシピを取得します。
models_star_nas	ニューラルアーキテクチャ探索で見つかったモデルをスター付け、またはスター解除します。

モデル評価

mAP、混同行列、クラス別結果を確認します。

ツール	説明
model_evals_list	ワークスペース内のモデル評価を一覧表示します。
model_evals_get	1 つの評価のトップレベル要約を取得します。
model_evals_get_map_results	分割ごとの mAP 結果を取得します。
model_evals_get_confidence_sweep	precision、recall、F1 の confidence sweep を取得します。
model_evals_get_performance_by_class	1 つの分割についてクラス別パフォーマンス指標を取得します。
model_evals_get_confusion_matrix	混同行列を取得します。
model_evals_get_image_predictions	画像ごとの予測統計をページネーション付きで取得します。
model_evals_get_vector_analysis	評価のための画像埋め込みのクラスタリングを取得します。
model_evals_get_recommendations	利用可能であれば、評価のために生成された推奨事項を取得します。

ワークフロー

推論パイプラインを構築、検証、実行します。

ツール	説明
workflows_list	ワークスペース内の保存済み Workflow を一覧表示します。
workflows_get	保存済み Workflow の詳細を取得します。
workflows_create	新しい Workflow を作成して保存します。
workflows_update	保存済み Workflow の名前と定義を更新します。
workflows_delete	保存済み Workflow を削除し、ワークスペースのゴミ箱に移動します。
workflows_run	1 つ以上の画像に対して保存済み Workflow を実行します。
workflow_specs_validate	実行せずに Workflow の JSON 定義を検証します。
workflow_specs_run	インライン JSON 定義から Workflow を実行します。
workflow_blocks_list	利用可能なすべての Workflow ブロックを、それぞれの簡単な要約付きで一覧表示します。
workflow_blocks_get_schema	1 つの Workflow ブロックの完全なスキーマを取得します。

プロジェクトデプロイ

プロジェクトの安定したライブエンドポイントと Active Learning を管理します。

ツール	説明
project_deployment_get	プロジェクトのライブエンドポイント状態を取得します。
project_deployment_launch	Project Deployment を作成または準備します。
project_deployment_set_model	エンドポイントを変えずに、デプロイの既定モデルを変更します。
project_deployment_run	プロジェクトのライブエンドポイント経由で推論を実行します。
project_deployment_enable_active_learning	デプロイで Active Learning を有効にします。
project_deployment_disable_active_learning	Active Learning の収集を一時停止します。
project_deployment_configure_active_learning	デプロイが Active Learning データを収集する方法を設定します。
project_deployment_list_review_queues	本番推論から供給されるレビューキューを一覧表示します。

Vision イベント

本番イベントをクエリし、ユースケースを管理します。

ツール	説明
vision_events_query	フィルターとページネーション付きで本番の Vision イベントをクエリします。
vision_events_use_cases_list	ワークスペース内の Vision イベントのユースケースを一覧表示します。
vision_events_custom_metadata_schema_get	ユースケース向けに検出されたカスタムメタデータスキーマを取得します。
vision_events_use_case_create	新しいユースケースを作成します。
vision_events_use_case_rename	既存のユースケースの名前を変更します。
vision_events_use_case_archive	ユースケースをアーカイブします。
vision_events_use_case_unarchive	以前にアーカイブしたユースケースを復元します。

デバイスとストリーム

Deployment Manager によって管理されるエッジデバイスを監視し、設定します。

ツール	説明
devices_list	ワークスペースに登録されたデバイスを一覧表示します。
devices_get	ID で単一のデバイスを取得します。
devices_create	新しいデバイスをプロビジョニングします。
devices_get_snapshot	1 回の呼び出しでデバイスの現在の完全な状態を取得します。
devices_get_config	デバイスの現在のランタイム設定を取得します。
devices_update_config	デバイスのランタイム設定を更新します。
devices_get_default_config	ワークスペースの既定のデバイス設定を取得します。
devices_get_config_history	以前の設定リビジョンを、新しいものから順に一覧表示します。
devices_streams_list	デバイスに設定されているストリームの一覧を取得します。
devices_streams_get	IDで単一のストリームを取得します。
devices_get_logs	デバイスのログを取得します。
devices_get_telemetry	集計済みのハードウェア指標とデバイスの健全性を取得します。
devices_get_deployments	デプロイごとのアクティビティを含むデバイスのデプロイ履歴を取得します。
devices_get_events	デバイスとストリームのライフサイクルイベントを一覧表示します。
devices_get_exception_occurrences	1つの例外フィンガープリントの生の発生を、新しい順に一覧表示します。

クラウドストレージ

S3またはGCSバケットをプロジェクトにミラーリングします。

ツール	説明
connect_cloud_storage	認証情報から初回実行まで、バケットミラーを一通り設定します。
credentials_list	ワークスペース内のクラウドストレージ認証情報を一覧表示します。
credentials_create	クラウドストレージの認証情報を作成します。
credentials_delete	認証情報を削除します。
datasources_list	ワークスペース内のバケットミラー設定を一覧表示します。
datasource_get	単一のデータソースの詳細を取得します。
datasource_create	バケットパスをプロジェクトにミラーリングするデータソースを作成します。
datasource_update	データソースを更新します。指定したフィールドのみが変更されます。
datasource_delete	データソースを削除します。すでにミラーリングされた画像はプロジェクトに残ります。
datasource_validate	Roboflowがデータソースのバケットにアクセスできることを確認します。
datasource_trigger	ミラーリング実行を開始します。
datasource_job_get	1回のミラーリング実行のステータスと統計を取得します。

Universe

Roboflow Universeで公開データセットとモデルを検索します。

ツール	説明
universe_search	Roboflow Universeでデータセットまたはモデルを検索します。
universe_dataset_images_search	URLを指定して、公開Universeデータセット内の画像を検索します。

メディア

何を構築するか決める前に、画像または動画を確認します。

ツール	説明
media_upload	ローカルの画像または動画を解析用に準備します。
media_upload_finalize	ステージング済みのアップロードを検証して公開します。
media_analyze	画像または短い動画をビジョンモデルで解析し、内容を把握します。
media_trim	Asset Libraryの動画からクリップを切り出し、解析可能な公開URLを取得します。

APIキー

ワークスペース用のキーを作成・廃止します。

ツール	説明
api_keys_list	ワークスペースのすべてのAPIキーを一覧表示します。
api_keys_get	単一のキーのメタデータを取得します。
api_keys_get_publishable	ワークスペースの公開可能キーを取得します。
api_keys_create	新しいAPIキーを作成します。
api_keys_update	キーの名前、スコープ、またはメタデータを更新します。
api_keys_protect	キーを保護済みとしてマークし、失効や無効化をできないようにします。
api_keys_disable	キーを失効させずに無効化または再有効化します。
api_keys_revoke	キーを完全に失効させます。

ゴミ箱

削除されたものを復元します。

ツール	説明
trash_list	現在ワークスペースのゴミ箱にあるソフト削除済み項目を一覧表示します。
trash_restore_project	削除されたプロジェクトを復元します。
trash_restore_version	削除されたデータセットバージョンを復元します。
trash_restore_workflow	削除されたWorkflowを復元します。
trash_restore_training	削除された学習実行を復元します。

その他

長時間実行される作業をポーリングし、フィードバックを送信します。

ツール	説明
async_tasks_get	プロジェクトのフォークや分割のリバランスなど、IDで非同期タスクをポーリングします。
meta_feedback_send	バグ、機能不足、またはドキュメントの問題をRoboflowチームに報告します。