시스템 개요
Mission Control
avala.ai의 웹 UI — 시각화, 어노테이션, 프로젝트 관리, 품질 관리, 데이터셋 관리
REST API
api.avala.ai/api/v1 — 데이터셋, 프로젝트, 작업, 내보내기, 조직. 직접 HTTP/cURL, Python SDK, TypeScript SDK 또는 CLI를 통해 접근.컴포넌트
Mission Control
Mission Control은 avala.ai의 Avala 웹 애플리케이션입니다. 다음을 제공합니다:- 데이터 시각화 — 어노테이션 전, 중, 후에 센서 데이터를 탐색하기 위한 GPU 가속 뷰어.
- 어노테이션 편집기 — 이미지, 비디오, 포인트 클라우드, 멀티센서 데이터를 라벨링하기 위한 목적별 도구.
- 프로젝트 관리 — 어노테이션 프로젝트 생성 및 구성, 라벨 분류 체계 정의, 팀 멤버에게 작업 할당, 진행 상황 모니터링.
- 품질 관리 — 제출된 어노테이션 리뷰, 이슈 플래그, 승인율 추적, 합의 워크플로우 실행.
- 데이터셋 관리 — 데이터 업로드, 시퀀스로 항목 정리, 데이터셋 검색 및 탐색, 접근 권한 관리.
REST API
api.avala.ai/api/v1의 REST API는 모든 플랫폼 기능에 대한 프로그래밍 방식의 접근을 제공합니다. 모든 요청은 X-Avala-Api-Key 헤더에 전달된 API 키로 인증합니다.
SDK
REST API를 모든 언어에서 표준 HTTP 클라이언트를 사용하여 직접 호출하거나(REST API), 공식 SDK를 사용할 수 있습니다:- Python SDK (
pip install avala) — 동기 및 비동기 클라이언트, Pydantic 모델, 자동 페이지네이션, 타입 예외, CLI 도구. - TypeScript SDK (
npm install @avala-ai/sdk) — Node.js 및 에지 런타임을 위한 Promise 기반 API를 갖춘 완전 타입 클라이언트. - CLI (
curl -fsSL https://avala.ai/install.sh | bash) — 터미널에서 데이터셋, 프로젝트, 내보내기, 스토리지 관리.
MCP 서버
MCP(Model Context Protocol) 서버는 Claude, Cursor, VS Code Copilot 같은 AI 어시스턴트에 Avala 도구를 노출합니다. 개발 환경을 떠나지 않고 자연어로 데이터셋, 프로젝트, 내보내기와 상호 작용할 수 있습니다.다음 단계
API 레퍼런스
기본 URL, 인증, 엔드포인트, 응답 형식.
AI로 Avala 사용하기
MCP로 Avala를 Claude, Cursor, VS Code에 연결하세요.