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Model Context Protocol (MCP) は、AI アシスタントが外部ツールを呼び出しデータソースにアクセスできるオープンスタンダードです。Avala の MCP サーバーは、データセット、プロジェクト、エクスポートをツールとして公開するため、Claude、Cursor、VS Code、ChatGPT で自然言語を通じてアノテーションワークフローを管理できます。

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クイックセットアップ

互換性のある AI クライアントに MCP サーバーをインストールします。Node.js 18+ と Avala API キーが必要です。 Claude Desktop の場合、設定ファイル（macOS では ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）に追加します：
実際の API キーを含む設定ファイルをバージョン管理にコミットしないでください。AVALA_API_KEY をシステム環境変数として設定するか、"your-api-key" を実際のキーにローカルで置き換えてください。
{
  "mcpServers": {
    "avala": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@avala-ai/mcp-server"],
      "env": {
        "AVALA_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}
Claude Desktop を再起動します。Avala のツールがツールピッカーに表示されます。
MCP はバンドルされたサーバーではデフォルトで読み取り専用で実行されます。書き込み/削除ツールを有効にするには、MCP サーバーの起動前に AVALA_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true を設定してください。

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できること

接続後、AI アシスタントに自然言語で Avala と対話するよう依頼できます： 
すべてのデータセットを一覧表示して

「歩行者検出」プロジェクトのステータスを表示して

「Lidar QA」で完了したタスクは何件？

データセット ds_abc123 のエクスポートジョブを表示して

ワークスペースの統計を表示して
アシスタントは適切な Avala MCP ツールを呼び出し、レスポンスを処理して結果を提示します。単一の会話で複数のリクエストをチェーンできます — 例えば、データセットを一覧表示し、1つを選択してからエクスポートをトリガーできます。

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フルセットアップガイド

VS Code、ChatGPT、利用可能な MCP ツールの完全なリストについては、MCP サーバーセットアップガイドをご覧ください。

MCP サーバーセットアップ

すべてのサポートされる AI クライアントの完全なセットアップ手順とツールリファレンス。

API 認証

MCP サーバーで使用する API キーの作成と管理。