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# AI로 Avala 사용하기

> MCP로 Avala를 Claude, Cursor, VS Code, ChatGPT에 연결하기

[Model Context Protocol (MCP)](https://modelcontextprotocol.io/)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.

## 빠른 설정

호환되는 AI 클라이언트에 MCP 서버를 설치하세요. \*\*Node.js 18+\*\*와 [Avala API 키](/docs/api-reference/authentication)가 필요합니다.

Claude Desktop의 경우, 구성 파일에 추가하세요 (macOS: `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`):

<Warning>
  실제 API 키가 포함된 구성 파일을 버전 관리에 커밋하지 마세요. `AVALA_API_KEY`를 시스템 환경 변수로 설정하거나 `"your-api-key"`를 실제 키로 로컬에서 교체하세요.
</Warning>

```json theme={null}
{
  "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.

<Info>
  MCP는 번들 서버에서 기본적으로 읽기 전용으로 실행됩니다. 쓰기/삭제 도구를 활성화하려면 MCP 서버를 시작하기 전에 `AVALA_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true`를 설정하세요.
</Info>

## 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.

## 전체 설정 가이드

VS Code, ChatGPT 및 사용 가능한 MCP 도구의 전체 목록은 전체 [MCP 서버 설정 가이드](/docs/integrations/mcp-setup)를 참조하세요.

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="MCP 서버 설정" icon="plug" href="/docs/integrations/mcp-setup">
    모든 지원 AI 클라이언트에 대한 완전한 설정 지침과 전체 도구 레퍼런스.
  </Card>

  <Card title="API 인증" icon="key" href="/docs/api-reference/authentication">
    MCP 서버에서 사용하는 API 키를 생성하고 관리하세요.
  </Card>
</CardGroup>