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Model Context Protocol (MCP)은 AI 어시스턴트가 외부 도구를 호출하고 데이터 소스에 접근할 수 있게 하는 오픈 표준입니다. Avala의 MCP 서버는 데이터셋, 프로젝트, 내보내기를 도구로 노출하여 Claude, Cursor, VS Code 또는 ChatGPT에서 자연어로 어노테이션 워크플로우를 관리할 수 있습니다.

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빠른 설정

호환되는 AI 클라이언트에 MCP 서버를 설치하세요. **Node.js 18+**와 Avala API 키가 필요합니다. Claude Desktop의 경우, 구성 파일에 추가하세요 (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):
실제 API 키가 포함된 구성 파일을 버전 관리에 커밋하지 마세요. AVALA_API_KEY를 시스템 환경 변수로 설정하거나 "your-api-key"를 실제 키로 로컬에서 교체하세요.
{
  "mcpServers": {
    "avala": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@avala-ai/mcp-server"],
      "env": {
        "AVALA_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}
Claude Desktop을 재시작하세요. Avala 도구가 도구 선택기에 나타납니다.
MCP는 번들 서버에서 기본적으로 읽기 전용으로 실행됩니다. 쓰기/삭제 도구를 활성화하려면 MCP 서버를 시작하기 전에 AVALA_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true를 설정하세요.

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할 수 있는 것

연결되면, AI 어시스턴트에게 자연어로 Avala와 상호 작용하도록 요청할 수 있습니다: 
내 모든 데이터셋 목록을 보여줘

"보행자 탐지" 프로젝트의 상태를 보여줘

"Lidar QA"에서 완료된 작업이 몇 개야?

데이터셋 ds_abc123의 내보내기 작업을 보여줘

내 워크스페이스 통계를 보여줘
어시스턴트는 적절한 Avala MCP 도구를 호출하고 응답을 처리하여 결과를 보여줍니다. 하나의 대화에서 여러 요청을 연결할 수 있습니다 — 예를 들어, 데이터셋 목록을 보고, 하나를 선택한 다음 내보내기를 시작할 수 있습니다.

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전체 설정 가이드

VS Code, ChatGPT 및 사용 가능한 MCP 도구의 전체 목록은 전체 MCP 서버 설정 가이드를 참조하세요.

MCP 서버 설정

모든 지원 AI 클라이언트에 대한 완전한 설정 지침과 전체 도구 레퍼런스.

API 인증

MCP 서버에서 사용하는 API 키를 생성하고 관리하세요.