mcpField

OpenTrain について

コーディングエージェントから、人間のデータラベラー、RLHF アノテーター、評価者を手配。

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": {
"opentrain-ai-opentrain": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@opentrain-ai/mcp"
],
"env": {
"OPENTRAIN_PERSONAL_API_TOKEN": "<OPENTRAIN_PERSONAL_API_TOKEN>",
"OPENTRAIN_API_BASE_URL": "<OPENTRAIN_API_BASE_URL>"
}
}
}
}
起動コマンドnpx -y @opentrain-ai/mcp
設定が必要な環境変数
OPENTRAIN_PERSONAL_API_TOKENシークレットOpenTrain personal API token (ot_pat_...). Optional: if absent, the server can register an anonymous agent account at runtime for a human to claim.
OPENTRAIN_API_BASE_URLOpenTrain API base URL. Defaults to https://app.opentrain.ai.

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
npm@opentrain-ai/mcp0.2.2

ツール

41

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
forcebooleanいいえtrue に設定すると、保存済みの OpenTrain 認証情報を新しいエージェントアカウントで上書きします。
agentNamestringいいえエージェントの識別名として表示する名前(任意。例:"Claude Code")。
organizationNamestringいいえエージェントアカウントとともに作成する雇用主組織の任意の名前。

詳細

メンテナーはまだ詳細を追加していません。リポジトリの README をご覧ください。

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。