> 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/ja/jento/mcp-server.md). # MCP サーバー 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 {% embed url="" %} ## 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**](https://claude.ai/directory/connectors/dbbc26cf-80b0-4a85-9877-f85874282794) - 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 ```bash 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](https://cursor.com/marketplace/roboflow)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`): ```json { "mcpServers": { "roboflow": { "type": "http", "url": "https://mcp.roboflow.com/mcp" } } } ``` ### Codex これを `~/.codex/config.toml`: ```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](https://docs.roboflow.com/reference/authentication/authentication/sign-in-with-roboflow-getting-started#available-scopes). ## 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_chatRoboflow 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_publishWorkflow 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_searchRoboQL 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_get1 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_get1 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_get1 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_get1 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_sweepprecision、recall、F1 の confidence sweep を取得します。
model_evals_get_performance_by_class1 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_run1 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_schema1 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_launchProject 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_learningActive 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_getID 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_snapshot1 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_getID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_occurrences1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_validateRoboflow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_get1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_searchRoboflow Universeでデータセットまたはモデルを検索します。
universe_dataset_images_searchURL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_trimAsset 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。