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AlbumentationsX MCP

AlbumentationsX MCP

ローカル
github.com開発ツール611 週間前に更新

AlbumentationsX MCP について

AlbumentationsX MCPは、画像データセットの確認、拡張結果のプレビューと比較、再現可能なパイプラインのエクスポートを行うサーバーです。可視フィードバックを使ったデータセットやモデルのワークフロー確認に向き、ローカルファイルへのアクセス範囲も制限します。

主な機能

  1. 01変換の検出とパイプライン検証
  2. 02バッチプレビューとコンタクトシート作成
  3. 03プレビュー結果の比較、順位付け、レポート
  4. 04アノテーションとセグメンテーションマスクの確認
  5. 05Python、JSON、YAML形式でのエクスポート
  6. 06MCP Appsによるインタラクティブなレビュー

活用シーン

  1. 01パイプライン採用前の画像拡張結果の確認
  2. 02セグメンテーションマスクとアノテーション表示のレビュー
  3. 03ロバスト性のバリエーションを比較して選択したパイプラインを出力

MCP 対応

MCPホストにAlbumentationsXのデータセット確認、プレビュー、レビュー、検証、エクスポートのワークフローを提供します。MCP Appsでのレビューに対応し、他のホスト向けにテキストのみの代替手段もあります。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"dkosarevsky-albu": {
"command": "uvx",
"args": [
"albumentationsx-mcp"
],
"env": {
"ALBU_MCP_ALLOWED_ROOTS": "<ALBU_MCP_ALLOWED_ROOTS>",
"ALBU_MCP_ARTIFACT_ROOT": "<ALBU_MCP_ARTIFACT_ROOT>",
"ALBU_MCP_MAX_PREVIEW_RUNS": "<ALBU_MCP_MAX_PREVIEW_RUNS>"
}
}
}
}
起動コマンドuvx albumentationsx-mcp
設定が必要な環境変数
ALBU_MCP_ALLOWED_ROOTSOptional os.pathsep-separated allowlist of local roots that preview inputs and masks may be read from.
ALBU_MCP_ARTIFACT_ROOTOptional local directory where generated preview artifacts and manifests are written.
ALBU_MCP_MAX_PREVIEW_RUNSOptional retention limit for indexed preview runs. Defaults to 100.

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypialbumentationsx-mcp1.21.1

ツール

47

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
requestobjectはい

詳細

AlbumentationsX MCP

AlbumentationsX 用の Model Context Protocol サーバーです。データセットを調べ、拡張結果をプレビューし、視覚的なフィードバックをもとに調整して、再現可能なパイプラインをエクスポートできます。

CI PyPI Python MCP Registry skills.sh

AlbumentationsX のベースラインと調整後のプレビューコンタクトシート

MCP ホストに複数の頑健性バリエーションを依頼し、too_noisy:high のような過剰な結果を却下して、調整後のバッチプレビューを比較し、採用したパイプラインをエクスポートできます。

インストール

Claude Desktop

最新の albumentationsx-mcp.mcpb をダウンロードし、Settings -> Extensions -> Advanced settings からインストールして、画像ディレクトリと成果物ディレクトリをそれぞれ選択してください。

その他の MCP ホスト

アクセス範囲をローカルに制限して、公開済みのサーバーを実行します。

uvx --from albumentationsx-mcp albumentationsx-mcp \
  --allowed-root /absolute/path/to/images \
  --artifact-root /absolute/path/to/albu-artifacts

run_first_preview には、デフォルトの full または dataset 機能プロファイルが必要です。より小規模な review プロファイルでは、使用ガイドに記載されている明示的な validate/render フォールバックを使用するか、dataset または full で再起動してください。詳しくは設定をご覧ください。コピーして使用できるホスト設定はインストールガイドにあります。リポジトリには、ネイティブの Codex プラグインバンドルも含まれています。npx skills add dKosarevsky/albu-mcp でインストールされるのはエージェント向けガイダンスであり、MCP サーバーではありません。

最初のプレビュー

サーバーを接続したら、ホストに次のように依頼します。

Run the host smoke check. If preview_ready is true, call run_first_preview for /absolute/path/to/images with low
intensity and at most 8 images. Show me the contact sheet. When I mention a specific result, call
trace_preview_variant before adjusting it.

run_host_smoke_check は preview_ready と preview_request_template を返します。リソースを読み取れない場合は、example_id="client-smoke" を指定して get_workflow_example を呼び出してください。

分類の頑健性に関するユースケースを試すか、最初の10分間のガイドに従ってください。validate_preview_request のフォールバック、バッチプレビュー、プレビュー実行の比較方法については使用方法をご覧ください。too_noisy:high または exposure_too_weak:medium を使い、必要であれば、最初のプレビューに関するフィードバックを通じて、情報を一部伏せたループを1つ共有してください。 セットアップに失敗した場合は、albumentationsx://diagnostics/guide を読み、diagnose_environment を呼び出して、範囲が制限された修復アクションを確認してください。

機能

  • 変換の検索、スキーマ、レシピ、パイプラインの検証。
  • 分類、物体検出、セグメンテーション、OCR、バウンディングボックス、マスク、キーポイント、データセット品質のワークフロー。
  • 決定論的なプレビュー、コンタクトシート、アノテーションのオーバーレイ、比較、ランキング、レポート。
  • インタラクティブな MCP Apps によるレビューと、その他のホスト向けのテキストのみのフォールバック。
  • 構造化フィードバック、調整セッション、Python、JSON、または YAML へのエクスポート。
  • ランタイムを考慮した CPU torch.Tensor パイプラインの検証と、保護された Python への引き渡し。
  • MCP 2026-07-28 とレガシーなネゴシエーション、安定したエージェントワークフローリソース、診断、コントラクトスナップショット。

このサーバーは、任意の Python コードを実行したり、リモート画像を取得したり、データセットを上書きしたり、モデルをトレーニングしたりしません。読み取りは --allowed-root の範囲に制限され、生成ファイルは --artifact-root の配下に保存されます。

統合

ドキュメント

開発

uv sync --all-extras --dev
uv run pytest
uv run ruff check .
uv run ruff format --check .
uv run ty check

AGPL-3.0-or-laterの下でライセンスされています。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。