Ultralytics Platform MCP について
Ultralytics Platform MCPは、プラットフォームのプロジェクト、データセット、モデル学習、予測、エクスポートを管理するサーバーです。MCPクライアント経由でUltralytics Platformを扱うユーザー向けで、課金処理やローカルファイルへのアクセスに安全策を設けています。
主な機能
- 01プロジェクトとデータセットの管理
- 02動画やデータセットファイルのアップロード
- 03学習の開始と実行状況の確認
- 04予測の実行と重みのダウンロード
- 05エクスポートの作成とキャンセル
活用シーン
- 01学習可能なデータセットの確認
- 02ローカル動画をデータセットとしてアップロード
- 03YOLOモデルをファインチューニングして指標を確認
- 04予測を実行してモデルの重みを保存
MCP 対応
このMCPサーバーは、互換性のあるMCPクライアントにUltralytics Platformのワークフローツールを公開します。APIキーを使用し、stdioサーバーとして起動できます。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
44掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| limit | number | いいえ | 返すプロジェクトの最大数。省略するとサーバーの既定値(現在は 20)が使用されます。API が現在受け付ける上限は 500 です。 |
| owner | string | いいえ | ワークスペースの所有者。既定ではアカウント所有者です。両方が指定された場合は username より優先されます。 |
| username | string | いいえ | owner の互換性エイリアス。 |
詳細
Ultralytics Platform MCP
Ultralytics Platformのワークフローに対応するMCP サーバーです。プロジェクト、データセット、モデル、トレーニング、予測、エクスポート、データセットのアップロードを利用できます。
重要
独立したコミュニティプロジェクトです。Ultralyticsとは提携しておらず、Ultralyticsの推奨を受けたものでもありません。
インストール · ツール · 安全性 · トラブルシューティング
こんなことを聞いてみましょう
- 「Ultralyticsのプロジェクトと、トレーニングに使える状態のデータセットを教えてください。」
- 「
traffic-camsという名前の非公開プロジェクトを作成して、./clips/junction.mp4をデータセットとしてアップロードしてください。」 - 「
traffic-camsでyolo11nを50エポックファインチューニングしてください。」 - 「トレーニングの進捗はどうですか?直近10エポックの指標を表示してください。」
- 「トレーニング済みモデルを
https://example.com/frame.jpgに対して実行してから、重みを./weightsにダウンロードしてください。」 - 「
scratchプロジェクトをごみ箱に移動してください。」(30日間は復元できます)
https://github.com/user-attachments/assets/449d051b-d162-4539-93c5-94be478303f0
インストール
必要なもの:
- Node.js
>=20 - Ultralytics Platform APIキー
- ローカルの動画ファイルからデータセットをアップロードする場合は、
PATH上のffmpegとffprobe - Claude Code、Codex、またはstdioサーバーを起動できるその他のMCPクライアント
APIキーの取得
Ultralytics Platformにサインインし、Settings -> API Keysを開いて、キーを作成またはコピーします。公式のAPIキーのドキュメントでは、作成、使用、失効について説明しています。
環境変数
| 変数 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
ULTRALYTICS_API_KEY | ✅ | Ultralytics APIキー。形式はul_の後に40桁の16進数が続きます |
ULTRALYTICS_API_BASE | ❌ | 上級者向け:APIベースURLを上書きします。デフォルト:https://platform.ultralytics.com/api |
ULTRALYTICS_API_KEYはベアラートークンとして扱ってください。MCPクライアントの環境設定を通じてのみ渡してください。実際のキーをプロンプト、スクリプト、コミット対象の設定ファイルに貼り付けないでください。キーが誤ってコミットされるのを防ぐため、このリポジトリではプロジェクトスコープの.mcp.jsonファイルを無視します。キーが漏えいした場合は、Ultralytics Platformでそのキーを失効させ、新しいキーを作成してください。
標準設定
JSON stdio サーバー定義を受け付ける MCP クライアントで動作します。
{
"mcpServers": {
"ultralytics": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "ultralytics-mcp@latest"],
"env": {
"ULTRALYTICS_API_KEY": "ul_your_api_key_here"
}
}
}
}
これらの例では、公開されている最新の npm リリースを使用しています。アップグレード後は、MCP クライアントまたはセッションを再起動して、新しいサーバープロセスで最新のパッケージが読み込まれるようにしてください。
Antigravity
上記の標準設定を Antigravity の設定から追加するか、設定ファイルを直接編集してください。
Claude Code
claude mcp add ultralytics --env ULTRALYTICS_API_KEY=ul_your_api_key_here -- npx -y ultralytics-mcp@latest
または、リポジトリのルートにある .mcp.json にプロジェクトスコープのサーバーを追加してください。
{
"mcpServers": {
"ultralytics": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "ultralytics-mcp@latest"],
"env": {
"ULTRALYTICS_API_KEY": "ul_your_api_key_here"
}
}
}
}
Claude Desktop
上記の標準設定を使って、MCP のインストールガイドに従ってください。
Codex
codex mcp add ultralytics --env ULTRALYTICS_API_KEY=ul_your_api_key_here -- npx -y ultralytics-mcp@latest
または、~/.codex/config.toml に直接追加してください。
[mcp_servers.ultralytics]
command = "npx"
args = ["-y", "ultralytics-mcp@latest"]
[mcp_servers.ultralytics.env]
ULTRALYTICS_API_KEY = "ul_your_api_key_here"
Cursor
重要 インストールボタンはプレースホルダーキーを書き込みます。インストール後、Cursor の MCP 設定を開き、
ul_your_api_key_hereを Ultralytics API キーに置き換えてから、Cursor を再起動してください。
手動でインストールするには、Cursor Settings -> MCP -> Add new MCP Server に移動するか(または ~/.cursor/mcp.json を編集して)、上記の標準設定を使用してください。
Gemini CLI
上記の標準設定を使って、MCP のインストールガイドに従ってください。
VS Code / Copilot
重要 インストールボタンはプレースホルダーキーを書き込みます。インストール後、VS Code の MCP 設定を開き、
ul_your_api_key_hereを Ultralytics API キーに置き換えてから、VS Code を再起動してください。
手動でインストールするには、MCP のインストール ガイドに従うか、 VS Code CLI を使用してください。
code --add-mcp '{"name":"ultralytics","command":"npx","args":["-y","ultralytics-mcp@latest"],"env":{"ULTRALYTICS_API_KEY":"ul_your_api_key_here"}}'
確認
claude mcp list または codex mcp list を実行してください。設定済みの MCP サーバーの中に ultralytics が表示されます。
ツール
パラメーターの詳細、安全上の注意、ローカルパスの動作、扱いが難しいツールの使用例については、TOOLS.md を参照してください。
安全性
- プロジェクトとデータセットは、プラットフォーム自体のデフォルト設定が公開であっても、デフォルトで非公開として作成されます
export_createにはconfirm_cost: trueが必要ですtraining_startにはconfirm_cost: trueが必要です。また、記録済みの実行履歴がある既存モデルでトレーニングを再開する場合は、confirm_history_loss: trueも必要です。この場合、ステータス、エポック数、トレーニング結果の履歴が置き換えられ、復元できなくなります- トレーニングジョブまたはエクスポートを開始すると、直ちに課金されます。そのため、推定コストと残高はジョブの開始後に報告されます
- チェックポイントモードの
training_start(既存モデルの参照ではなく、yolo11n.ptなどのベースチェックポイントを使用する場合)は、プラットフォームがチェックポイントのタスクとデータセットのタスクを照合する前に、プロジェクトモデルを作成します - 照合に失敗しても、すでに作成されたモデルは自動的に削除されません。エラーにモデル名が表示されるので、内容を確認し、不要であれば
models_deleteで削除してください - 実行中のトレーニングジョブをキャンセルしても、最新のチェックポイントは保持され、モデルも残ります
export_cancelは、エクスポートのステータスがqueued、starting、またはrunningであることを確認した場合にのみ処理を進めます。認識できないステータスを含め、それ以外のすべてのステータスでは拒否します。ステータス確認とキャンセル要求はアトミックではないため、その間にエクスポートが完了すると、アーティファクトが復元できない形で削除される可能性があります- プロジェクトまたはデータセットの削除は、ゴミ箱へのソフト削除であり、30 日間は復元できます。プロジェクトを削除するとカスケード削除の件数が報告されます。データセットを削除すると、画像とアノテーションも一緒に移動しますが、そのデータセットでトレーニングしたモデルには影響しません
- 参照先のプロジェクトまたはデータセットを特定できない場合、推測せずにエラーになります
- 宣言されていないツール引数は、黙って無視されず、エラーになります
- 署名付きのアップロード URL とダウンロード URL では、
Authorizationは転送されません - ローカルアップロードツール、
file_pathを指定したmodel_predict、およびdeployment_predictは、MCP クライアントのホストからファイルを読み取ります。Ultralytics との共有を想定したパスに対する呼び出しのみ承認してください model_downloadは指定されたローカルパスに書き込みます。承認前にoutput_pathとoverwriteを確認してください- 名前付き YOLO ZIP(クラス名を含む
data.yamlがあるもの)を既存のデータセットに追加すると、ラベルがインポートされ、クラスが統合されます - 再取り込みでは、データセットにすでに含まれている画像にラベルは付け直されません(アノテーションエディターを使用してください)。同じ画像を別の分割先に再アップロードすると、重複が作成される可能性があります
トラブルシューティング
API キーが無効
ULTRALYTICS_API_KEY は ul_ で始まり、接頭辞の後に 40 文字ちょうどの 16 進数文字列が続く必要があります。
サーバーが読み込まれない
claude mcp list または codex mcp list を実行し、npx と Node.js がインストールされていること、また ULTRALYTICS_API_KEY がクライアントに渡されていることを確認してください。サーバーの追加時に --env で渡すか、~/.codex/config.toml に設定します。Claude Code では、claude mcp get ultralytics を実行すると、解決済みの設定を確認できます。
サーバー単体で簡単な動作確認を行うには、次を実行します。
ULTRALYTICS_API_KEY=ul_your_api_key_here npx -y ultralytics-mcp@latest
コマンドが設定エラーですぐに終了する場合は、まず環境を修正してください。
プラットフォーム API エラー
認証、レート制限、またはエンドポイントの動作については、公式の Ultralytics Platform REST API ドキュメントと照合してください。サポートを依頼する際は、ツール名、リクエストの概要、レスポンスのステータス、機密情報を伏せたレスポンス本文、および最小限の再現手順を記載してください。実際の API キー、署名付き URL、非公開のデータセット内容、非公開のモデルアーティファクトは記載しないでください。
貢献
セットアップ、チェック一式、ライブ動作確認については、CONTRIBUTING.md を参照してください。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。