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# MCP 서버

AI와 함께 Roboflow 프로젝트를 함께 작업하세요. Claude Code(또는 MCP 호환 에이전트)를 워크스페이스에 연결하세요. 프로젝트를 만들고, 데이터를 업로드하고, 모델을 학습하고, 워크플로를 구축하고, Roboflow UI에서 시각적 단계를 안내받을 수 있습니다. 당신은 가장 잘하는 일(확인, 라벨링, 결과 판단)을 맡고, 에이전트가 나머지를 처리합니다.

## 데모

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

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

## MCP 추가

Roboflow MCP 서버는 인증에 OAuth를 사용하므로 API 키가 필요하지 않습니다. 처음 사용할 때 Roboflow에 로그인하라는 메시지가 표시됩니다.

### Claude 커넥터(권장)

Claude 계정에서 Roboflow를 커넥터로 추가하세요. 연결되면 Claude.ai, Claude Desktop, Claude Code 등 어디서나 작동합니다.

[**Claude에 Roboflow 추가**](https://claude.ai/directory/connectors/dbbc26cf-80b0-4a85-9877-f85874282794) - 링크를 클릭하고 확인하면 끝입니다. 처음 사용할 때 OAuth로 Roboflow에 로그인하라는 메시지가 표시됩니다.

### Claude Code CLI

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

### Cursor

에서 Roboflow 플러그인을 설치하거나 [Cursor 마켓플레이스](https://cursor.com/marketplace/roboflow), 또는 `/add-plugin roboflow` 를 Cursor에서 실행하세요. 그러면 Roboflow의 스킬과 함께 MCP 서버가 설치됩니다. 처음 사용할 때 OAuth로 Roboflow에 로그인하세요.

대신 서버를 수동으로 구성하려면, 다음을 Cursor의 MCP 설정(`~/.cursor/mcp.json`):

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

### Codex

다음에 추가: `~/.codex/config.toml`:

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

### MCP 게이트웨이 연결(사전 등록된 자격 증명)

대부분의 MCP 클라이언트(Cursor, Claude Desktop, VS Code, Claude Code)는 Dynamic Client Registration을 사용해 자동으로 등록됩니다. 일부 플랫폼은 사전 등록된 `client_id` 와 `client_secret` 이 필요합니다. 예를 들어 Azure AI Foundry agents, Microsoft Copilot Studio, TrueFoundry AI Gateway가 그렇습니다.

이러한 플랫폼 중 하나를 연결하려면:

1. 다음으로 이동하세요. **워크스페이스 설정 > 개발자** Roboflow 대시보드에서
2. "Create OAuth App"을 클릭하고 이름, 리디렉션 URI(게이트웨이의 콜백 URL과 일치해야 함), 허용 범위를 입력하세요
3. "Token endpoint authentication"을 게이트웨이에 맞게 설정하세요: `client_secret_basic` (Azure 및 TrueFoundry에서 사용하는 HTTP Basic 헤더) 또는 `client_secret_post` (비밀값을 본문에 포함)
4. Client ID와 Client Secret(한 번만 표시됨)을 복사하세요
5. 게이트웨이의 커넥터 양식에 다음을 입력하세요:

| 필드                    | 값                                                                        |
| --------------------- | ------------------------------------------------------------------------ |
| MCP 서버 URL            | `https://mcp.roboflow.com/mcp`                                           |
| 승인 URL                | `https://app.roboflow.com/oauth/authorize`                               |
| 토큰 URL                | `https://app.roboflow.com/oauth/token`                                   |
| 디스커버리(OAuth AS 메타데이터) | `https://app.roboflow.com/.well-known/oauth-authorization-server`        |
| 범위                    | 공백으로 구분된 목록(예: `workspace:read project:read model:infer offline_access`) |

포함 `offline_access` 게이트웨이가 갱신 토큰을 지원하는 경우 범위 목록에 포함하세요.

전체 범위 카탈로그는 다음을 참조하세요. [사용 가능한 범위](https://docs.roboflow.com/reference/authentication/authentication/sign-in-with-roboflow-getting-started#available-scopes).

## 도구

서버는 141개의 도구를 제공합니다. 대부분의 MCP 클라이언트는 이를 네임스페이스로 구분하므로 `projects_list` 는 다음처럼 표시됩니다. `mcp__roboflow__projects_list`각 도구는 필요한 OAuth 범위를 선언하며, 클라이언트는 로그인 시 사용자가 승인한 범위만 받습니다.

### 에이전트

작업을 Roboflow 에이전트에게 맡기고, 생성된 결과를 수집하세요.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>agent_chat</code></td><td>Q&#x26;A, 워크플로 빌드, 솔루션 계획을 위해 Roboflow AI 에이전트와 채팅하세요.</td></tr><tr><td><code>agent_chat_result</code></td><td>진행 중이던 agent_chat 실행의 결과를 수집합니다.</td></tr><tr><td><code>agent_conversations_list</code></td><td>워크스페이스의 에이전트 대화를 나열합니다.</td></tr><tr><td><code>agent_conversation_get</code></td><td>메시지 기록이 포함된 대화 하나를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>agent_workflow_publish</code></td><td>에이전트가 편집한 워크플로의 최신 초안을 게시합니다.</td></tr></tbody></table>

### 프로젝트

워크스페이스에서 프로젝트를 만들고 살펴봅니다.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>projects_list</code></td><td>워크스페이스의 프로젝트를 나열합니다.</td></tr><tr><td><code>projects_get</code></td><td>버전, 클래스, 분할, 학습된 모델을 포함한 프로젝트 세부 정보를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>projects_create</code></td><td>새 컴퓨터 비전 프로젝트를 만듭니다.</td></tr><tr><td><code>projects_delete</code></td><td>프로젝트를 삭제하여 워크스페이스 휴지통으로 이동합니다.</td></tr><tr><td><code>projects_fork</code></td><td>공개 Universe 프로젝트의 비동기 포크 작업을 워크스페이스에 큐에 넣습니다.</td></tr><tr><td><code>projects_health</code></td><td>프로젝트의 데이터셋 상태 점검을 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>datasets_rebalance_splits</code></td><td>프로젝트의 train, valid, test 분할을 비동기로 재균형 조정하도록 큐에 넣습니다.</td></tr></tbody></table>

### 이미지

이미지를 업로드하고 나중에 다시 찾습니다.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>image_upload</code></td><td>로컬 이미지 파일을 zip으로 프로젝트에 업로드합니다.</td></tr><tr><td><code>image_upload_status</code></td><td>이미지 zip 업로드 작업의 상태를 확인합니다.</td></tr><tr><td><code>images_search</code></td><td>프로젝트 내 이미지를 검색합니다.</td></tr><tr><td><code>images_workspace_search</code></td><td>RoboQL을 사용해 전체 워크스페이스에서 이미지를 검색합니다.</td></tr><tr><td><code>images_update_metadata</code></td><td>단일 이미지의 메타데이터와 태그를 업데이트합니다.</td></tr><tr><td><code>images_batch_update_metadata</code></td><td>여러 이미지의 메타데이터와 태그를 일괄 업데이트합니다.</td></tr></tbody></table>

### 주석

라벨을 저장하고 자동 라벨링을 실행합니다.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>annotations_save</code></td><td>기존 이미지의 주석을 저장합니다.</td></tr><tr><td><code>autolabel_start</code></td><td>이미지 배치에 대해 호스팅된 자동 라벨 작업을 시작합니다.</td></tr><tr><td><code>autolabel_job_get</code></td><td>자동 라벨 작업의 하위 작업별 상태와 진행률을 가져옵니다.</td></tr></tbody></table>

### 배치

업로드된 이미지를 라벨링하기 전에 그룹화합니다.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>annotation_batches_list</code></td><td>프로젝트의 업로드 배치를 나열합니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_batches_get</code></td><td>업로드 배치 하나에 대한 세부 정보를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_batches_create</code></td><td>선택한 이미지를 한 배치에서 새 배치로 이동합니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_batches_merge</code></td><td>소스 배치의 모든 이미지를 대상 배치로 이동합니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_batches_delete</code></td><td>배치를 삭제하고 해당 이미지를 미할당 상태로 이동합니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_batches_admin_list</code></td><td>커서 페이지네이션으로 주석 보드 배치를 나열합니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_batches_admin_get</code></td><td>주석 보드 배치 하나에 대한 세부 정보를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_batches_admin_images_list</code></td><td>커서 페이지네이션으로 배치의 이미지 ID를 나열합니다.</td></tr></tbody></table>

### 주석 작업

라벨링 작업을 할당하고, 검토를 실행하며, 결과를 데이터셋에 반영합니다.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>annotation_jobs_list</code></td><td>프로젝트의 주석 작업을 나열합니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_jobs_get</code></td><td>주석 작업 하나에 대한 세부 정보를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_jobs_create</code></td><td>작업을 만들고 배치에서 이미지를 그 작업으로 이동합니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_jobs_update</code></td><td>작업의 라벨러, 검토자 또는 지침을 업데이트합니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_jobs_images_list</code></td><td>작업에 할당된 이미지 ID를 나열합니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_jobs_images_add</code></td><td>이미지를 기존 작업으로 이동합니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_jobs_images_reassign</code></td><td>선택한 이미지로 작업을 만들고 이전 할당을 지웁니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_jobs_submit_for_review</code></td><td>라벨링 작업을 검토 단계로 진행합니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_jobs_return_for_edits</code></td><td>검토 작업을 라벨링으로 되돌리며, 필요하면 새 라벨러를 지정합니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_jobs_review_image</code></td><td>작업의 한 이미지에 대한 검토 상태를 설정합니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_jobs_review_images</code></td><td>현재 상태와 일치하는 모든 작업 이미지의 상태를 설정합니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_jobs_accept_into_dataset</code></td><td>작업 이미지를 데이터셋에 반영하고 분할을 할당합니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_jobs_move_to_unassigned</code></td><td>작업을 제거하고 해당 이미지를 미할당 배치로 이동합니다.</td></tr><tr><td><code>annotation_jobs_delete_annotations</code></td><td>작업에 할당된 모든 이미지의 주석 데이터를 삭제합니다.</td></tr></tbody></table>

### 버전

데이터셋 버전을 고정하고 내보냅니다.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>versions_generate</code></td><td>선택적 전처리 및 증강을 포함해 버전을 만듭니다.</td></tr><tr><td><code>versions_get</code></td><td>분할 및 학습을 포함한 버전 정보를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>versions_export</code></td><td>버전의 데이터셋 내보내기를 확인하거나 트리거합니다.</td></tr><tr><td><code>versions_delete</code></td><td>버전을 삭제하여 워크스페이스 휴지통으로 이동합니다.</td></tr></tbody></table>

### 모델 및 학습

모델을 학습하고, 진행 상황을 확인하며, 추론을 실행합니다.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>trainings_describe_recipe</code></td><td>모델 유형의 튜닝 옵션을 설명하고 제출 가능한 레시피를 반환합니다.</td></tr><tr><td><code>trainings_create</code></td><td>데이터셋 버전에서 학습 실행을 시작합니다.</td></tr><tr><td><code>trainings_list</code></td><td>데이터셋 버전의 학습 실행을 나열합니다.</td></tr><tr><td><code>trainings_get</code></td><td>학습 상태, 생성된 모델, 메트릭을 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>trainings_stop</code></td><td>진행 중인 학습 실행에 조기 중단을 요청합니다.</td></tr><tr><td><code>trainings_cancel</code></td><td>진행 중인 학습 실행을 취소합니다.</td></tr><tr><td><code>trainings_delete</code></td><td>학습 실행을 삭제하여 워크스페이스 휴지통으로 이동합니다.</td></tr><tr><td><code>models_list</code></td><td>프로젝트의 학습된 모델을 나열합니다.</td></tr><tr><td><code>models_get</code></td><td>학습된 모델의 세부 정보를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>models_infer</code></td><td>학습된 모델을 사용해 이미지에 호스팅 추론을 실행합니다.</td></tr><tr><td><code>models_upload_custom_weights</code></td><td>로컬에서 학습한 가중치를 Roboflow에 업로드하는 레시피를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>models_star_nas</code></td><td>신경망 아키텍처 탐색으로 찾은 모델에 별표를 표시하거나 해제합니다.</td></tr></tbody></table>

### 모델 평가

mAP, 혼동 행렬, 클래스별 결과를 확인합니다.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>model_evals_list</code></td><td>워크스페이스의 모델 평가를 나열합니다.</td></tr><tr><td><code>model_evals_get</code></td><td>한 평가의 최상위 요약을 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>model_evals_get_map_results</code></td><td>분할별 mAP 결과를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>model_evals_get_confidence_sweep</code></td><td>정밀도, 재현율, F1의 신뢰도 스윕을 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>model_evals_get_performance_by_class</code></td><td>한 분할의 클래스별 성능 메트릭을 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>model_evals_get_confusion_matrix</code></td><td>혼동 행렬을 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>model_evals_get_image_predictions</code></td><td>이미지별 예측 통계를 페이지네이션으로 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>model_evals_get_vector_analysis</code></td><td>평가를 위한 이미지 임베딩 클러스터링을 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>model_evals_get_recommendations</code></td><td>가능한 경우 평가를 위한 생성된 추천을 가져옵니다.</td></tr></tbody></table>

### 워크플로

추론 파이프라인을 빌드, 검증, 실행합니다.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>workflows_list</code></td><td>워크스페이스의 저장된 워크플로를 나열합니다.</td></tr><tr><td><code>workflows_get</code></td><td>저장된 워크플로의 세부 정보를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>workflows_create</code></td><td>새 워크플로를 만들고 저장합니다.</td></tr><tr><td><code>workflows_update</code></td><td>저장된 워크플로의 이름과 정의를 업데이트합니다.</td></tr><tr><td><code>workflows_delete</code></td><td>저장된 워크플로를 삭제하여 워크스페이스 휴지통으로 이동합니다.</td></tr><tr><td><code>workflows_run</code></td><td>하나 이상의 이미지에 대해 저장된 워크플로를 실행합니다.</td></tr><tr><td><code>workflow_specs_validate</code></td><td>실행하지 않고 워크플로 JSON 정의를 검증합니다.</td></tr><tr><td><code>workflow_specs_run</code></td><td>인라인 JSON 정의에서 워크플로를 실행합니다.</td></tr><tr><td><code>workflow_blocks_list</code></td><td>사용 가능한 모든 워크플로 블록을 각 블록의 간단한 요약과 함께 나열합니다.</td></tr><tr><td><code>workflow_blocks_get_schema</code></td><td>한 워크플로 블록의 전체 스키마를 가져옵니다.</td></tr></tbody></table>

### 프로젝트 배포

프로젝트의 안정적인 라이브 엔드포인트와 액티브 러닝을 관리합니다.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>project_deployment_get</code></td><td>프로젝트의 라이브 엔드포인트 상태를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>project_deployment_launch</code></td><td>프로젝트 배포를 만들거나 준비합니다.</td></tr><tr><td><code>project_deployment_set_model</code></td><td>엔드포인트는 변경하지 않고 배포 뒤의 기본 모델을 변경합니다.</td></tr><tr><td><code>project_deployment_run</code></td><td>프로젝트의 라이브 엔드포인트를 통해 추론을 실행합니다.</td></tr><tr><td><code>project_deployment_enable_active_learning</code></td><td>배포에서 액티브 러닝을 활성화합니다.</td></tr><tr><td><code>project_deployment_disable_active_learning</code></td><td>액티브 러닝 수집을 일시 중지합니다.</td></tr><tr><td><code>project_deployment_configure_active_learning</code></td><td>배포가 액티브 러닝 데이터를 수집하는 방식을 구성합니다.</td></tr><tr><td><code>project_deployment_list_review_queues</code></td><td>운영 추론에서 공급되는 검토 대기열을 나열합니다.</td></tr></tbody></table>

### 비전 이벤트

프로덕션 이벤트를 쿼리하고 사용 사례를 관리합니다.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>vision_events_query</code></td><td>필터와 페이지네이션을 사용해 프로덕션 비전 이벤트를 쿼리합니다.</td></tr><tr><td><code>vision_events_use_cases_list</code></td><td>워크스페이스의 비전 이벤트 사용 사례를 나열합니다.</td></tr><tr><td><code>vision_events_custom_metadata_schema_get</code></td><td>사용 사례에 대해 발견된 사용자 정의 메타데이터 스키마를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>vision_events_use_case_create</code></td><td>새 사용 사례를 만듭니다.</td></tr><tr><td><code>vision_events_use_case_rename</code></td><td>기존 사용 사례의 이름을 바꿉니다.</td></tr><tr><td><code>vision_events_use_case_archive</code></td><td>사용 사례를 보관합니다.</td></tr><tr><td><code>vision_events_use_case_unarchive</code></td><td>이전에 보관된 사용 사례를 복원합니다.</td></tr></tbody></table>

### 디바이스 및 스트림

Deployment Manager가 관리하는 엣지 디바이스를 모니터링하고 구성합니다.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>devices_list</code></td><td>워크스페이스에 등록된 디바이스를 나열합니다.</td></tr><tr><td><code>devices_get</code></td><td>ID로 단일 디바이스를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>devices_create</code></td><td>새 디바이스를 프로비저닝합니다.</td></tr><tr><td><code>devices_get_snapshot</code></td><td>한 번의 호출로 디바이스의 현재 전체 상태를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>devices_get_config</code></td><td>디바이스의 현재 런타임 구성을 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>devices_update_config</code></td><td>디바이스의 런타임 구성을 업데이트합니다.</td></tr><tr><td><code>devices_get_default_config</code></td><td>워크스페이스의 기본 디바이스 구성을 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>devices_get_config_history</code></td><td>이전 구성 개정을 최신순으로 나열합니다.</td></tr><tr><td><code>devices_streams_list</code></td><td>기기에서 구성된 스트림 목록을 표시합니다.</td></tr><tr><td><code>devices_streams_get</code></td><td>ID로 단일 스트림을 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>devices_get_logs</code></td><td>기기 로그를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>devices_get_telemetry</code></td><td>집계된 하드웨어 지표와 기기 상태를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>devices_get_deployments</code></td><td>배포별 활동이 포함된 기기의 배포 기록을 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>devices_get_events</code></td><td>기기 및 스트림 수명 주기 이벤트 목록을 표시합니다.</td></tr><tr><td><code>devices_get_exception_occurrences</code></td><td>하나의 예외 지문에 대한 원시 발생 내역을 최신 순으로 표시합니다.</td></tr></tbody></table>

### 클라우드 스토리지

S3 또는 GCS 버킷을 프로젝트에 미러링합니다.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>connect_cloud_storage</code></td><td>자격 증명부터 첫 실행까지 버킷 미러를 처음부터 끝까지 설정합니다.</td></tr><tr><td><code>credentials_list</code></td><td>워크스페이스의 클라우드 스토리지 자격 증명 목록을 표시합니다.</td></tr><tr><td><code>credentials_create</code></td><td>클라우드 스토리지 자격 증명을 생성합니다.</td></tr><tr><td><code>credentials_delete</code></td><td>자격 증명을 삭제합니다.</td></tr><tr><td><code>datasources_list</code></td><td>워크스페이스의 버킷 미러 구성 목록을 표시합니다.</td></tr><tr><td><code>datasource_get</code></td><td>단일 데이터 소스의 전체 세부 정보를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>datasource_create</code></td><td>버킷 경로를 프로젝트에 미러링하는 데이터 소스를 생성합니다.</td></tr><tr><td><code>datasource_update</code></td><td>데이터 소스를 업데이트합니다. 전달한 필드만 변경됩니다.</td></tr><tr><td><code>datasource_delete</code></td><td>데이터 소스를 삭제합니다. 이미 미러링된 이미지는 프로젝트에 그대로 남습니다.</td></tr><tr><td><code>datasource_validate</code></td><td>Roboflow가 데이터 소스의 버킷에 접근할 수 있는지 확인합니다.</td></tr><tr><td><code>datasource_trigger</code></td><td>미러 실행을 시작합니다.</td></tr><tr><td><code>datasource_job_get</code></td><td>한 번의 미러 실행의 상태와 통계를 가져옵니다.</td></tr></tbody></table>

### 유니버스

Roboflow Universe에서 공개 데이터셋과 모델을 검색합니다.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>universe_search</code></td><td>데이터셋 또는 모델을 위해 Roboflow Universe를 검색합니다.</td></tr><tr><td><code>universe_dataset_images_search</code></td><td>URL이 주어졌을 때 공개 Universe 데이터셋 내의 이미지를 검색합니다.</td></tr></tbody></table>

### 미디어

무엇을 만들지 결정하기 전에 이미지나 동영상을 살펴보세요.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>media_upload</code></td><td>로컬 이미지 또는 동영상을 분석할 수 있도록 준비합니다.</td></tr><tr><td><code>media_upload_finalize</code></td><td>준비된 업로드를 검증하고 게시합니다.</td></tr><tr><td><code>media_analyze</code></td><td>비전 모델로 이미지나 짧은 동영상을 분석하여 내용을 파악합니다.</td></tr><tr><td><code>media_trim</code></td><td>Asset Library 동영상에서 클립을 잘라 분석 가능한 공개 URL을 얻습니다.</td></tr></tbody></table>

### API 키

워크스페이스용 키를 생성하고 폐기합니다.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>api_keys_list</code></td><td>워크스페이스의 모든 API 키를 나열합니다.</td></tr><tr><td><code>api_keys_get</code></td><td>단일 키의 메타데이터를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>api_keys_get_publishable</code></td><td>워크스페이스의 게시 가능 키를 가져옵니다.</td></tr><tr><td><code>api_keys_create</code></td><td>새 API 키를 생성합니다.</td></tr><tr><td><code>api_keys_update</code></td><td>키의 이름, 범위 또는 메타데이터를 업데이트합니다.</td></tr><tr><td><code>api_keys_protect</code></td><td>키를 보호됨으로 표시하여 취소하거나 비활성화할 수 없게 합니다.</td></tr><tr><td><code>api_keys_disable</code></td><td>키를 취소하지 않고 비활성화하거나 다시 활성화합니다.</td></tr><tr><td><code>api_keys_revoke</code></td><td>키를 영구적으로 취소합니다.</td></tr></tbody></table>

### 휴지통

삭제된 항목을 복원합니다.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>trash_list</code></td><td>현재 워크스페이스 휴지통에 있는 소프트 삭제된 항목을 나열합니다.</td></tr><tr><td><code>trash_restore_project</code></td><td>삭제된 프로젝트를 복원합니다.</td></tr><tr><td><code>trash_restore_version</code></td><td>삭제된 데이터셋 버전을 복원합니다.</td></tr><tr><td><code>trash_restore_workflow</code></td><td>삭제된 워크플로를 복원합니다.</td></tr><tr><td><code>trash_restore_training</code></td><td>삭제된 학습 실행을 복원합니다.</td></tr></tbody></table>

### 기타

장시간 실행되는 작업을 폴링하고 피드백을 전송합니다.

<table data-search="false"><thead><tr><th width="330">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>async_tasks_get</code></td><td>프로젝트 포크나 분할 재조정과 같은 비동기 작업을 ID로 폴링합니다.</td></tr><tr><td><code>meta_feedback_send</code></td><td>버그, 누락된 기능 또는 문서 문제를 Roboflow 팀에 보고합니다.</td></tr></tbody></table>