MCP Server - Avala Documentation

Le Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert qui permet aux assistants IA d’interagir avec des outils et des sources de donnees externes. Le MCP server d’Avala expose vos datasets, projets et exports sous forme d’outils que tout client compatible MCP peut appeler, vous permettant ainsi de gerer votre flux d’annotation en langage naturel sans changer de contexte. Cela signifie que vous pouvez demander a Claude de « lister tous mes datasets », faire creer un export par Cursor, ou utiliser VS Code pour verifier l’etat d’un projet — le tout reposant sur la meme API Avala que vous utilisez deja.

Prerequis

Node.js 18 ou version ulterieure installe sur votre machine
Une cle API Avala (generez-en une dans Mission Control sous Settings > Security)

Installation

Claude Desktop

Ouvrez votre fichier de configuration Claude Desktop :

macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows : %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Ajoutez le MCP server Avala :

Ne committez jamais de fichiers de configuration contenant de vraies cles API dans le controle de version. Definissez AVALA_API_KEY comme variable d’environnement systeme, ou remplacez "your-api-key" par votre cle reelle localement et assurez-vous que le fichier de configuration est dans votre .gitignore.

{
  "mcpServers": {
    "avala": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@avala-ai/mcp-server"],
      "env": {
        "AVALA_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

Redemarrez Claude Desktop. Vous devriez voir les outils Avala disponibles dans le selecteur d’outils.

Cursor

Creez ou modifiez .cursor/mcp.json a la racine de votre projet (ou dans le repertoire de configuration globale) :

.cursor/mcp.json se trouve a la racine de votre projet et peut etre committe dans git. Ajoutez-le a votre .gitignore ou definissez AVALA_API_KEY comme variable d’environnement systeme au lieu de la placer directement dans le fichier de configuration.

{
  "mcpServers": {
    "avala": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@avala-ai/mcp-server"],
      "env": {
        "AVALA_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

Redemarrez Cursor ou rechargez la fenetre. Les outils Avala apparaitront dans le mode agent de Cursor.

VS Code

Creez ou modifiez .vscode/mcp.json dans votre espace de travail :

.vscode/mcp.json se trouve dans votre espace de travail et peut etre committe dans git. Ajoutez-le a votre .gitignore ou definissez AVALA_API_KEY comme variable d’environnement systeme au lieu de la placer directement dans le fichier de configuration.

{
  "mcpServers": {
    "avala": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@avala-ai/mcp-server"],
      "env": {
        "AVALA_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

Assurez-vous que l’extension GitHub Copilot est installee avec le support MCP active. Redemarrez VS Code pour prendre en compte le nouveau serveur.

Claude Code

Ajoutez le MCP server Avala a Claude Code avec une seule commande :

claude mcp add avala -- npx -y @avala-ai/mcp-server

Definissez votre cle API comme variable d’environnement :

export AVALA_API_KEY="your-api-key"

Redemarrez Claude Code. Les outils Avala seront disponibles dans votre session.

ChatGPT

Le support MCP de ChatGPT est en evolution. Consultez la documentation d’OpenAI pour les dernieres instructions d’installation et la disponibilite dans votre plan et votre region.

Mode de securite MCP

Pour des raisons de securite, le MCP server est en lecture seule par defaut. Les outils de mutation ne sont pas enregistres sauf si vous les activez explicitement avec :

AVALA_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true

Cette variable d’environnement peut etre definie dans l’environnement de processus de votre MCP server avant de le lancer. Par defaut, les operations d’ecriture/suppression suivantes sont bloquees :

create_dataset
create_agent, delete_agent
create_annotation_issue, update_annotation_issue, delete_annotation_issue
create_storage_config, delete_storage_config
create_webhook, delete_webhook
create_export
evaluate_quality
compute_consensus
fleet_register_device, fleet_acknowledge_alert

Outils MCP disponibles

Une fois connecte, les outils suivants sont disponibles pour l’assistant IA :

Outil	Description
`list_datasets`	Lister tous les datasets de votre espace de travail.
`get_dataset`	Obtenir les details d’un dataset specifique.
`create_dataset`	Creer un nouveau dataset pour l’annotation. mutation
`list_projects`	Lister tous les projets d’annotation.
`get_project`	Obtenir les details complets d’un projet.
`create_export`	Declencher un nouvel export pour un dataset ou un projet. (necessite `AVALA_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true`)
`get_export_status`	Verifier le statut d’un export.
`list_exports`	Lister tous les exports.
`get_workspace_stats`	Obtenir un resume de l’utilisation de l’espace de travail.
`list_tasks`	Lister les taches avec filtrage optionnel.
`get_task`	Obtenir les details d’une tache.
`list_agents`	Lister les agents d’automatisation.
`get_agent`	Obtenir les details d’un agent.
`create_agent`	Creer un nouvel agent d’automatisation. (necessite `AVALA_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true`)
`delete_agent`	Supprimer un agent. (necessite `AVALA_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true`)
`list_webhooks`	Lister les abonnements webhook.
`create_webhook`	Creer un abonnement webhook. (necessite `AVALA_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true`)
`delete_webhook`	Supprimer un webhook. (necessite `AVALA_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true`)
`list_storage_configs`	Lister les configurations de stockage.
`create_storage_config`	Creer une configuration de stockage. (necessite `AVALA_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true`)
`test_storage_config`	Tester la connectivite d’un stockage.
`delete_storage_config`	Supprimer une configuration de stockage. (necessite `AVALA_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true`)
`list_quality_targets`	Lister les objectifs de qualite d’un projet.
`evaluate_quality`	Evaluer les objectifs de qualite. (necessite `AVALA_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true`)
`get_consensus_summary`	Obtenir le resume de consensus d’un projet.
`compute_consensus`	Declencher le calcul de consensus. (necessite `AVALA_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true`)
`list_organizations`	Lister les organisations.
`get_organization`	Obtenir les details d’une organisation.
`list_slices`	Lister les slices d’un proprietaire.
`get_slice`	Obtenir les details d’un slice.
`list_annotation_issues_by_sequence`	Lister les problemes d’annotation d’une sequence.
`create_annotation_issue`	Creer un nouveau probleme d’annotation. (necessite `AVALA_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true`)
`update_annotation_issue`	Mettre a jour un probleme d’annotation. (necessite `AVALA_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true`)
`delete_annotation_issue`	Supprimer un probleme d’annotation. (necessite `AVALA_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true`)
`list_annotation_issues_by_dataset`	Lister les problemes d’annotation d’un dataset.
`get_annotation_issue_metrics`	Obtenir les metriques de problemes d’un dataset.
`list_qc_tools`	Lister les outils QC disponibles.

Fleet (Apercu)

Les outils Fleet sont en apercu et peuvent evoluer. Ils fournissent un acces en lecture et en ecriture aux appareils, enregistrements, evenements, alertes et regles de la flotte.

Outil	Description
`fleet_list_devices`	Lister les appareils de la flotte avec des filtres optionnels.
`fleet_get_device`	Obtenir les informations detaillees d’un appareil de la flotte.
`fleet_list_recordings`	Lister les enregistrements de la flotte avec des filtres optionnels.
`fleet_get_recording`	Obtenir les informations detaillees d’un enregistrement.
`fleet_list_events`	Lister les evenements de la flotte avec des filtres optionnels.
`fleet_list_alerts`	Lister les alertes de la flotte avec des filtres optionnels.
`fleet_list_rules`	Lister les regles de la flotte avec des filtres optionnels.
`fleet_register_device`	Enregistrer un nouvel appareil de flotte. mutation
`fleet_acknowledge_alert`	Acquitter une alerte de flotte. mutation

Definitions des outils

Schemas detailles pour chaque outil MCP. Tous les outils retournent du JSON sous forme de contenu texte.

list_datasets

Liste tous les datasets de l’espace de travail. Parameters:

dataType (string, optional) — Filtrer par type de donnees (image, video, lidar, mcap, splat)
name (string, optional) — Filtrer par nom de dataset (correspondance partielle)
status (string, optional) — Filtrer par statut du dataset
visibility (string, optional) — Filtrer par visibilite (private ou public)
limit (number, optional) — Nombre maximum de datasets a retourner
cursor (string, optional) — Curseur de pagination d’une requete precedente

Exemple de reponse :

{
  "datasets": [
    {
      "uid": "d8f2e1a4-3b7c-4e9f-a1d6-5c8b9e0f2a3d",
      "name": "Urban Driving Q1",
      "slug": "urban-driving-q1",
      "dataType": "lidar",
      "itemCount": 12450,
      "visibility": "private",
      "status": "active",
      "createdAt": "2026-01-15T08:30:00Z"
    },
    {
      "uid": "a1b2c3d4-5e6f-7a8b-9c0d-e1f2a3b4c5d6",
      "name": "Warehouse Cameras",
      "slug": "warehouse-cameras",
      "dataType": "image",
      "itemCount": 34200,
      "visibility": "private",
      "status": "active",
      "createdAt": "2026-02-20T14:15:00Z"
    }
  ],
  "cursor": "eyJpZCI6MTAwfQ=="
}

get_dataset

Obtient les details d’un dataset specifique. Parameters:

uid (string, required) — L’identifiant unique (UUID) du dataset

Exemple de reponse :

{
  "uid": "d8f2e1a4-3b7c-4e9f-a1d6-5c8b9e0f2a3d",
  "name": "Urban Driving Q1",
  "slug": "urban-driving-q1",
  "dataType": "lidar",
  "itemCount": 12450,
  "sequenceCount": 85,
  "visibility": "private",
  "status": "active",
  "owner": "acme-robotics",
  "createdAt": "2026-01-15T08:30:00Z",
  "updatedAt": "2026-03-10T11:45:00Z"
}

Reponse d’erreur (UID invalide) :

{
  "error": "not_found",
  "message": "Dataset with UID 'invalid-uid-here' was not found.",
  "status": 404
}

list_projects

Liste tous les projets d’annotation. Parameters:

limit (number, optional) — Nombre maximum de projets a retourner
cursor (string, optional) — Curseur de pagination d’une requete precedente

get_project

Obtient les details d’un projet specifique. Parameters:

uid (string, required) — L’identifiant unique (UUID) du projet

create_dataset

Cree un nouveau dataset pour l’annotation. Parameters:

name (string, required) — Nom d’affichage du dataset
slug (string, required) — Identifiant compatible URL pour le dataset
dataType (string, required) — Type de donnees : image, video, lidar ou mcap
isSequence (boolean, optional) — Si le dataset contient des sequences (par defaut : false)
visibility (string, optional) — Visibilite du dataset : private ou public (par defaut : private)
createMetadata (boolean, optional) — Si les metadonnees du dataset doivent etre creees (par defaut : true)
providerConfig (object, optional) — Configuration du fournisseur de stockage cloud
ownerName (string, optional) — Nom d’utilisateur ou email du proprietaire du dataset

create_export

Declenche un nouvel export pour un dataset ou un projet. Parameters:

project (string, optional) — UID du projet a exporter
dataset (string, optional) — UID du dataset a exporter

Exemple de reponse :

{
  "uid": "e3a1b2c4-9d8f-4e7a-b6c5-d4e3f2a1b0c9",
  "status": "pending",
  "project": "770a9600-a40d-63f6-c938-668877660000",
  "createdAt": "2026-03-19T10:00:00Z"
}

get_export_status

Verifie le statut d’un export. Parameters:

uid (string, required) — L’identifiant unique (UUID) de l’export

Exemple de reponse :

{
  "uid": "e3a1b2c4-9d8f-4e7a-b6c5-d4e3f2a1b0c9",
  "status": "completed",
  "project": "770a9600-a40d-63f6-c938-668877660000",
  "downloadUrl": "https://api.avala.ai/exports/e3a1b2c4-9d8f-4e7a-b6c5-d4e3f2a1b0c9/download",
  "fileSize": 52428800,
  "createdAt": "2026-03-19T10:00:00Z",
  "completedAt": "2026-03-19T10:02:34Z"
}

list_exports

Liste tous les exports de l’espace de travail. Parameters:

limit (number, optional) — Nombre maximum d’exports a retourner
cursor (string, optional) — Curseur de pagination d’une requete precedente

get_workspace_stats

Obtient un apercu rapide du contenu de l’espace de travail (datasets, projets, exports). Parameters: Aucun Exemple de reponse :

{
  "datasets": 14,
  "projects": 7,
  "exports": 23,
  "tasks": {
    "total": 8420,
    "pending": 312,
    "completed": 7856,
    "inProgress": 252
  },
  "members": 18
}

list_tasks

Liste les taches avec filtrage optionnel par projet ou statut. Parameters:

project (string, optional) — Filtrer par UID de projet
status (string, optional) — Filtrer par statut de tache
limit (number, optional) — Nombre maximum de taches a retourner
cursor (string, optional) — Curseur de pagination d’une requete precedente

Exemple de reponse :

{
  "tasks": [
    {
      "uid": "t1a2b3c4-d5e6-f7a8-b9c0-d1e2f3a4b5c6",
      "status": "completed",
      "project": "770a9600-a40d-63f6-c938-668877660000",
      "assignee": "jane.doe@acme.com",
      "completedAt": "2026-03-18T16:30:00Z"
    },
    {
      "uid": "t7e8f9a0-b1c2-d3e4-f5a6-b7c8d9e0f1a2",
      "status": "pending",
      "project": "770a9600-a40d-63f6-c938-668877660000",
      "assignee": null,
      "completedAt": null
    }
  ],
  "cursor": "eyJ0YXNrSWQiOjUwfQ=="
}

get_task

Obtient les informations detaillees d’une tache specifique. Parameters:

uid (string, required) — L’identifiant unique (UUID) de la tache

list_agents

Liste tous les agents d’automatisation configures dans votre espace de travail. Parameters:

limit (number, optional) — Nombre maximum d’agents a retourner
cursor (string, optional) — Curseur de pagination d’une requete precedente

get_agent

Obtient les informations detaillees d’un agent d’automatisation specifique. Parameters:

uid (string, required) — L’identifiant unique (UUID) de l’agent

create_agent

Cree un nouvel agent d’automatisation avec des abonnements aux evenements et une URL de rappel. Parameters:

name (string, required) — Nom de l’agent
events (string[], required) — Liste des types d’evenements auxquels l’agent s’abonne
callbackUrl (string, optional) — URL pour recevoir les rappels d’evenements
description (string, optional) — Description de l’agent
project (string, optional) — UID du projet pour limiter la portee de l’agent
taskTypes (string[], optional) — Types de taches geres par l’agent

delete_agent

Supprime un agent d’automatisation par son UID. Parameters:

uid (string, required) — L’identifiant unique (UUID) de l’agent a supprimer

list_webhooks

Liste tous les abonnements webhook de votre espace de travail. Parameters:

limit (number, optional) — Nombre maximum de webhooks a retourner
cursor (string, optional) — Curseur de pagination d’une requete precedente

create_webhook

Cree un nouvel abonnement webhook pour des evenements specifiques. Parameters:

targetUrl (string, required) — URL pour recevoir les livraisons de webhook
events (string[], required) — Liste des types d’evenements auxquels s’abonner

delete_webhook

Supprime un abonnement webhook par son UID. Parameters:

uid (string, required) — L’identifiant unique (UUID) du webhook a supprimer

list_storage_configs

Liste toutes les configurations de stockage de votre espace de travail. Parameters:

limit (number, optional) — Nombre maximum de configurations de stockage a retourner
cursor (string, optional) — Curseur de pagination d’une requete precedente

create_storage_config

Cree une nouvelle configuration de stockage (S3 ou Google Cloud Storage). Parameters:

name (string, required) — Nom de la configuration de stockage
provider (string, required) — Type de fournisseur de stockage (s3 ou gcs)
s3BucketName (string, optional) — Nom du bucket S3
s3BucketRegion (string, optional) — Region du bucket S3
s3BucketPrefix (string, optional) — Prefixe de cle S3
s3AccessKeyId (string, optional) — ID de cle d’acces S3 (stocke de maniere securisee cote serveur)
s3SecretAccessKey (string, optional) — Cle d’acces secrete S3 (stockee de maniere securisee cote serveur)
s3IsAccelerated (boolean, optional) — Activer S3 Transfer Acceleration
gcStorageBucketName (string, optional) — Nom du bucket Google Cloud Storage
gcStoragePrefix (string, optional) — Prefixe Google Cloud Storage
gcStorageAuthJsonContent (string, optional) — Identifiants JSON du compte de service GCS (stockes de maniere securisee cote serveur)

test_storage_config

Teste la connectivite d’une configuration de stockage. Parameters:

uid (string, required) — L’identifiant unique (UUID) de la configuration de stockage a tester

delete_storage_config

Supprime une configuration de stockage par son UID. Parameters:

uid (string, required) — L’identifiant unique (UUID) de la configuration de stockage a supprimer

list_quality_targets

Liste les objectifs de qualite configures pour un projet specifique. Parameters:

projectUid (string, required) — L’identifiant unique (UUID) du projet
limit (number, optional) — Nombre maximum d’objectifs de qualite a retourner
cursor (string, optional) — Curseur de pagination d’une requete precedente

evaluate_quality

Evalue tous les objectifs de qualite d’un projet et retourne leur statut actuel. Parameters:

projectUid (string, required) — L’identifiant unique (UUID) du projet a evaluer

get_consensus_summary

Obtient un resume de consensus pour un projet incluant les scores moyens/medians et la distribution. Parameters:

projectUid (string, required) — L’identifiant unique (UUID) du projet

compute_consensus

Declenche le calcul de consensus pour un projet. Parameters:

projectUid (string, required) — L’identifiant unique (UUID) du projet

list_organizations

Liste toutes les organisations dont vous etes membre. Parameters:

limit (number, optional) — Nombre maximum d’organisations a retourner
cursor (string, optional) — Curseur de pagination d’une requete precedente

get_organization

Obtient les informations detaillees d’une organisation specifique. Parameters:

slug (string, required) — L’identifiant slug de l’organisation

list_slices

Liste les slices d’un proprietaire (utilisateur ou organisation). Parameters:

owner (string, required) — Nom du proprietaire (slug d’utilisateur ou d’organisation)
limit (number, optional) — Nombre maximum de slices a retourner
cursor (string, optional) — Curseur de pagination d’une requete precedente

get_slice

Obtient les informations detaillees d’un slice specifique. Parameters:

owner (string, required) — Nom du proprietaire (slug d’utilisateur ou d’organisation)
slug (string, required) — Le slug du slice

list_annotation_issues_by_sequence

Liste tous les problemes d’annotation d’une sequence specifique. Parameters:

sequenceUid (string, required) — L’UUID de la sequence
datasetItemUid (string, optional) — Filtrer par UUID de l’element de dataset
projectUid (string, optional) — Filtrer par UUID du projet

create_annotation_issue

Cree un nouveau probleme d’annotation sur une sequence. Parameters:

sequenceUid (string, required) — L’UUID de la sequence
toolUid (string, required) — UUID de l’outil d’annotation
problemUid (string, required) — UUID du type de probleme
datasetItemUid (string, optional) — UUID de l’element de dataset
projectUid (string, optional) — UUID du projet
priority (string, optional) — Niveau de priorite : lowest, low, medium, high, highest
severity (string, optional) — Niveau de severite : critical, moderate
description (string, optional) — Description du probleme
wrongClass (string, optional) — Etiquette de classe incorrecte
correctClass (string, optional) — Etiquette de classe correcte
objectUid (string, optional) — UUID de l’objet d’annotation
shouldReAnnotate (boolean, optional) — Si une re-annotation est necessaire
shouldDelete (boolean, optional) — Si l’annotation doit etre supprimee
framesAffected (string, optional) — Images affectees par le probleme

update_annotation_issue

Met a jour un probleme d’annotation existant (statut, priorite, etc.). Parameters:

sequenceUid (string, required) — L’UUID de la sequence
issueUid (string, required) — L’UUID du probleme d’annotation
status (string, optional) — Statut : open, relabeling, in_review, completed, cant_reproduce, awaiting_feedback, no_action_taken
priority (string, optional) — Niveau de priorite : lowest, low, medium, high, highest
severity (string, optional) — Niveau de severite : critical, moderate
description (string, optional) — Description mise a jour
toolUid (string, optional) — UUID de l’outil d’annotation
problemUid (string, optional) — UUID du type de probleme
wrongClass (string, optional) — Etiquette de classe incorrecte
framesAffected (string, optional) — Images affectees par le probleme

delete_annotation_issue

Supprime un probleme d’annotation. Parameters:

sequenceUid (string, required) — L’UUID de la sequence
issueUid (string, required) — L’UUID du probleme d’annotation a supprimer

list_annotation_issues_by_dataset

Liste tous les problemes d’annotation d’un dataset. Parameters:

owner (string, required) — Nom d’utilisateur du proprietaire du dataset
datasetSlug (string, required) — Slug du dataset
sequenceUid (string, optional) — Filtrer par UUID de sequence

get_annotation_issue_metrics

Obtient les metriques agregees des problemes d’annotation d’un dataset (nombre par statut/priorite/severite, temps de cloture). Parameters:

owner (string, required) — Nom d’utilisateur du proprietaire du dataset
datasetSlug (string, required) — Slug du dataset
sequenceUid (string, optional) — Filtrer par UUID de sequence

list_qc_tools

Liste les outils QC d’annotation disponibles pour un type de dataset donne. Parameters:

datasetType (string, required) — Le type de dataset (ex. lidar, image, video)

fleet_list_devices

Liste les appareils de la flotte avec des filtres optionnels. Parameters:

status (string, optional) — Filtrer par statut de l’appareil (online, offline, maintenance)
type (string, optional) — Filtrer par type d’appareil
limit (number, optional) — Nombre maximum d’appareils a retourner
cursor (string, optional) — Curseur de pagination

Exemple de reponse :

{
  "devices": [
    {
      "uid": "dev-a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
      "name": "Forklift Sensor Unit 12",
      "type": "lidar-sensor",
      "status": "online",
      "firmwareVersion": "2.4.1",
      "lastSeenAt": "2026-03-19T09:55:00Z",
      "tags": ["warehouse-a", "forklift"]
    },
    {
      "uid": "dev-b2c3d4e5-f6a7-8901-bcde-f12345678901",
      "name": "Dock Camera 3",
      "type": "camera",
      "status": "offline",
      "firmwareVersion": "1.8.0",
      "lastSeenAt": "2026-03-18T23:10:00Z",
      "tags": ["dock", "exterior"]
    }
  ],
  "cursor": "eyJkZXZpY2VJZCI6MjB9"
}

fleet_get_device

Obtient les informations detaillees d’un appareil de flotte specifique. Parameters:

uid (string, required) — L’identifiant unique de l’appareil

fleet_list_recordings

Liste les enregistrements de la flotte avec des filtres optionnels. Parameters:

device (string, optional) — Filtrer par UID d’appareil
status (string, optional) — Filtrer par statut d’enregistrement
limit (number, optional) — Nombre maximum d’enregistrements a retourner
cursor (string, optional) — Curseur de pagination

fleet_get_recording

Obtient les informations detaillees d’un enregistrement specifique. Parameters:

uid (string, required) — L’identifiant unique de l’enregistrement

fleet_list_events

Liste les evenements de la flotte avec des filtres optionnels. Parameters:

recording (string, optional) — Filtrer par UID d’enregistrement
device (string, optional) — Filtrer par UID d’appareil
type (string, optional) — Filtrer par type d’evenement
severity (string, optional) — Filtrer par severite
limit (number, optional) — Nombre maximum d’evenements a retourner
cursor (string, optional) — Curseur de pagination

fleet_list_alerts

Liste les alertes de la flotte avec des filtres optionnels. Parameters:

status (string, optional) — Filtrer par statut d’alerte (open, acknowledged, resolved)
severity (string, optional) — Filtrer par severite (info, warning, error, critical)
device (string, optional) — Filtrer par UID d’appareil
rule (string, optional) — Filtrer par UID de regle
limit (number, optional) — Nombre maximum d’alertes a retourner
cursor (string, optional) — Curseur de pagination

Exemple de reponse :

{
  "alerts": [
    {
      "uid": "alert-c3d4e5f6-a7b8-9012-cdef-123456789012",
      "status": "open",
      "severity": "warning",
      "device": "dev-a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
      "rule": "rule-d4e5f6a7-b8c9-0123-defa-234567890123",
      "message": "Device temperature exceeded threshold (72C)",
      "createdAt": "2026-03-19T08:45:00Z"
    },
    {
      "uid": "alert-e5f6a7b8-c9d0-1234-efab-345678901234",
      "status": "acknowledged",
      "severity": "critical",
      "device": "dev-b2c3d4e5-f6a7-8901-bcde-f12345678901",
      "rule": "rule-f6a7b8c9-d0e1-2345-fabc-456789012345",
      "message": "Device offline for more than 24 hours",
      "createdAt": "2026-03-18T09:00:00Z",
      "acknowledgedAt": "2026-03-18T10:30:00Z"
    }
  ],
  "cursor": "eyJhbGVydElkIjoxMH0="
}

fleet_list_rules

Liste les regles de la flotte avec des filtres optionnels. Parameters:

enabled (boolean, optional) — Filtrer par statut d’activation
limit (number, optional) — Nombre maximum de regles a retourner
cursor (string, optional) — Curseur de pagination

fleet_register_device

Enregistre un nouvel appareil de flotte. Parameters:

name (string, required) — Nom de l’appareil
type (string, required) — Type de l’appareil
firmwareVersion (string, optional) — Version du firmware
tags (string[], optional) — Etiquettes pour l’appareil

fleet_acknowledge_alert

Acquitte une alerte de flotte. Parameters:

uid (string, required) — L’identifiant unique de l’alerte a acquitter

Recettes

Flux de travail en plusieurs etapes que vous pouvez executer en langage naturel. Chaque recette montre les appels d’outils que l’assistant effectue en arriere-plan.

Recette 1 : Bilan de sante des datasets

Demandez a votre assistant : « Faites-moi un bilan de sante de mon espace de travail — combien de datasets ai-je, et lesquels ont le plus d’elements ? » Etape 1 — L’assistant appelle get_workspace_stats pour obtenir la vue d’ensemble.

{
  "datasets": 14,
  "projects": 7,
  "exports": 23,
  "tasks": { "total": 8420, "pending": 312, "completed": 7856, "inProgress": 252 },
  "members": 18
}

Etape 2 — L’assistant appelle list_datasets avec limit: 50 pour recuperer tous les datasets. Etape 3 — L’assistant trie les resultats par itemCount et presente un resume classe :

Vous avez 14 datasets. Les trois plus volumineux sont :

Warehouse Cameras — 34 200 elements (image)

Urban Driving Q1 — 12 450 elements (lidar)

Parking Lot Footage — 8 900 elements (video)

Recette 2 : Export et telechargement

Demandez a votre assistant : « Exportez le projet Urban Driving Q1 et prevenez-moi quand c’est pret. » Etape 1 — L’assistant appelle list_projects pour trouver l’UID du projet correspondant a « Urban Driving Q1 ». Etape 2 — L’assistant appelle create_export avec l’UID du projet.

{
  "uid": "e3a1b2c4-9d8f-4e7a-b6c5-d4e3f2a1b0c9",
  "status": "pending",
  "project": "770a9600-a40d-63f6-c938-668877660000",
  "createdAt": "2026-03-19T10:00:00Z"
}

Etape 3 — L’assistant interroge get_export_status jusqu’a ce que le statut passe a completed.

{
  "uid": "e3a1b2c4-9d8f-4e7a-b6c5-d4e3f2a1b0c9",
  "status": "completed",
  "downloadUrl": "https://api.avala.ai/exports/e3a1b2c4-9d8f-4e7a-b6c5-d4e3f2a1b0c9/download",
  "fileSize": 52428800,
  "completedAt": "2026-03-19T10:02:34Z"
}

Etape 4 — L’assistant fournit le lien de telechargement et la taille du fichier.

Votre export est pret (50 Mo). Telechargez-le ici : https://api.avala.ai/exports/.../download

Recette 3 : Audit qualite de tous les projets

Demandez a votre assistant : « Evaluez les objectifs de qualite de tous mes projets et signalez ceux qui echouent. » Etape 1 — L’assistant appelle list_projects pour recuperer tous les projets. Etape 2 — Pour chaque projet, l’assistant appelle evaluate_quality avec l’UID du projet. Etape 3 — L’assistant agrege les resultats et met en evidence les echecs :

5 projets sur 7 atteignent tous les objectifs de qualite. Deux necessitent votre attention :

Sidewalk Segmentation — Objectif « Label accuracy » a 88 % (seuil : 95 %)

Fleet Camera Review — Objectif « Consensus score » a 0,72 (seuil : 0,85)

Recette 4 : Surveillance des appareils de la flotte

Demandez a votre assistant : « Montrez-moi toutes les alertes de flotte non acquittees, regroupees par severite. » Etape 1 — L’assistant appelle fleet_list_alerts avec status: "open". Etape 2 — L’assistant regroupe et formate la reponse :

Critique (1)

Dock Camera 3 — « Appareil hors ligne depuis plus de 24 heures » (depuis le 18 mars)

Avertissement (2)

Forklift Sensor Unit 12 — « Temperature de l’appareil depassant le seuil (72C) » (depuis le 19 mars)

Rooftop LiDAR 1 — « Espace disque faible (< 5 %) » (depuis le 19 mars)

Etape 3 — Vous pouvez poursuivre : « Acquittez toutes les alertes de niveau avertissement. » L’assistant appelle fleet_acknowledge_alert pour chaque UID d’alerte de type avertissement.

Recette 5 : Triage des problemes d’annotation

Demandez a votre assistant : « Obtenez les metriques des problemes d’annotation du dataset urban-driving-q1 et montrez-moi la repartition. » Etape 1 — L’assistant appelle get_annotation_issue_metrics avec le proprietaire et le slug du dataset. Etape 2 — L’assistant presente un resume formate :

Urban Driving Q1 — Metriques des problemes Par statut : 12 ouverts, 5 en revue, 3 en re-etiquetage, 45 termines Par severite : 8 critiques, 57 moderes Par priorite : 2 les plus hauts, 6 hauts, 18 moyens, 25 bas, 14 les plus bas Temps moyen de cloture : 4,2 heures

Etape 3 — Vous poursuivez : « Listez les problemes critiques ouverts. » L’assistant appelle list_annotation_issues_by_dataset avec des filtres et affiche les resultats.

Exemples de prompts

Voici quelques prompts en langage naturel que vous pouvez utiliser avec tout client compatible MCP :

Lister tous mes datasets

Montre-moi les details du dataset "autonomous-driving-v3"

Quel est le statut du projet "Lidar QA" ?

Creer un export pour le projet 770a9600-a40d-63f6-c938-668877660000

Combien d'exports ai-je ?

Afficher les statistiques de mon espace de travail

Lister tous mes agents d'automatisation

Creer un webhook pour les evenements task.completed pointant vers https://my-server.com/hooks

Montre-moi les objectifs de qualite du projet proj_abc123

Quel est le resume du score de consensus de mon projet d'annotation ?

Lister toutes les organisations auxquelles j'appartiens

Afficher la liste des configurations de stockage de l'espace de travail

Lister tous les appareils de flotte en ligne

Montre-moi les alertes critiques ouvertes de la flotte

Enregistrer un nouvel appareil lidar-sensor appele "Rooftop Unit 5"

L’assistant IA appellera l’outil MCP Avala approprie, traitera la reponse et presentera les resultats dans un format lisible. Vous pouvez enchainer les requetes dans une meme conversation — par exemple, lister les datasets, en choisir un, puis consulter le statut d’un export.

Depannage

`AVALA_API_KEY` non definie

Le MCP server s’arrete immediatement avec le code d’erreur 1 si la variable d’environnement AVALA_API_KEY est manquante. Assurez-vous que la cle est definie dans le bloc env de votre configuration MCP ou exportee dans votre shell avant de lancer le serveur.

Error: AVALA_API_KEY environment variable is required

Les outils de mutation n’apparaissent pas

Si des outils comme create_export, create_agent ou fleet_register_device sont absents de la liste des outils, vous devez definir AVALA_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true dans l’environnement du serveur. Ajoutez-le au bloc env de votre fichier de configuration MCP :

{
  "env": {
    "AVALA_API_KEY": "your-api-key",
    "AVALA_MCP_ENABLE_MUTATIONS": "true"
  }
}

`npx` introuvable ou mauvaise version de Node.js

Le MCP server necessite Node.js 18 ou une version ulterieure. Si vous voyez npx: command not found ou des erreurs de syntaxe de module, verifiez votre version de Node.js :

node --version  # Must be v18.0.0 or later

MCP server en cache obsolete

Si vous avez recemment mis a jour le package @avala-ai/mcp-server mais constatez toujours un ancien comportement ou des outils manquants, npx utilise peut-etre une version en cache. Forcez une nouvelle installation :

npx --yes @avala-ai/mcp-server@latest

Puis redemarrez votre client MCP.

Cle API invalide ou expiree

Si les appels d’outils retournent 401 Unauthorized, votre cle API est peut-etre invalide, expiree ou revoquee. Generez une nouvelle cle dans Mission Control sous Settings > Security et mettez a jour votre configuration MCP.

Le MCP server Avala est open source. Visitez le depot GitHub pour consulter le code source ou contribuer.

Intégrations

​Prerequis

​Installation

​Claude Desktop

​Cursor

​VS Code

​Claude Code

​ChatGPT

​Mode de securite MCP

​Outils MCP disponibles

​Fleet (Apercu)

​Definitions des outils

​list_datasets

​get_dataset

​list_projects

​get_project

​create_dataset

​create_export

​get_export_status

​list_exports

​get_workspace_stats

​list_tasks

​get_task

​list_agents

​get_agent

​create_agent

​delete_agent

​list_webhooks

​create_webhook

​delete_webhook

​list_storage_configs

​create_storage_config

​test_storage_config

​delete_storage_config

​list_quality_targets

​evaluate_quality

​get_consensus_summary

​compute_consensus

​list_organizations

​get_organization

​list_slices

​get_slice

​list_annotation_issues_by_sequence

​create_annotation_issue

​update_annotation_issue

​delete_annotation_issue

​list_annotation_issues_by_dataset

​get_annotation_issue_metrics

​list_qc_tools

​fleet_list_devices

​fleet_get_device

​fleet_list_recordings

​fleet_get_recording

​fleet_list_events

​fleet_list_alerts

​fleet_list_rules

​fleet_register_device

​fleet_acknowledge_alert

​Recettes

​Recette 1 : Bilan de sante des datasets

​Recette 2 : Export et telechargement

​Recette 3 : Audit qualite de tous les projets

​Recette 4 : Surveillance des appareils de la flotte

​Recette 5 : Triage des problemes d’annotation

​Exemples de prompts

​Depannage

​AVALA_API_KEY non definie

​Les outils de mutation n’apparaissent pas

​npx introuvable ou mauvaise version de Node.js

​MCP server en cache obsolete

​Cle API invalide ou expiree

Prerequis

Installation

Claude Desktop

Cursor

VS Code

Claude Code

ChatGPT

Mode de securite MCP

Outils MCP disponibles

Fleet (Apercu)

Definitions des outils

list_datasets

get_dataset

list_projects

get_project

create_dataset

create_export

get_export_status

list_exports

get_workspace_stats

list_tasks

get_task

list_agents

get_agent

create_agent

delete_agent

list_webhooks

create_webhook

delete_webhook

list_storage_configs

create_storage_config

test_storage_config

delete_storage_config

list_quality_targets

evaluate_quality

get_consensus_summary

compute_consensus

list_organizations

get_organization

list_slices

get_slice

list_annotation_issues_by_sequence

create_annotation_issue

update_annotation_issue

delete_annotation_issue

list_annotation_issues_by_dataset

get_annotation_issue_metrics

list_qc_tools

fleet_list_devices

fleet_get_device

fleet_list_recordings

fleet_get_recording

fleet_list_events

fleet_list_alerts

fleet_list_rules

fleet_register_device

fleet_acknowledge_alert

Recettes

Recette 1 : Bilan de sante des datasets

Recette 2 : Export et telechargement

Recette 3 : Audit qualite de tous les projets

Recette 4 : Surveillance des appareils de la flotte

Recette 5 : Triage des problemes d’annotation

Exemples de prompts

Depannage

`AVALA_API_KEY` non definie

Les outils de mutation n’apparaissent pas

`npx` introuvable ou mauvaise version de Node.js

MCP server en cache obsolete

Cle API invalide ou expiree