大型语言模型(LLMs)令人印象深刻。它们能够以惊人的准确性进行推理、解释和规划。但当涉及到实际执行某些操作时——与软件交互、进行修改、调用API——它们就无能为力了。这就像拥有一位能设计完美菜单并指导你完成食谱每个步骤的大厨，却没有厨房。没有炉灶，没有工具，只有想法。

模型上下文协议(MCP)改变了这一现状。它为大型语言模型提供了"厨房"——即执行操作所需的工具。MCP充当了大型语言模型与现实世界软件之间的标准化桥梁，使它们能够直接与API和服务进行交互。

MCP拥有广泛的应用场景，但在本文中，我们将重点探讨一个极具实用性的方向：将其与Label Studio集成。如果您正在管理标注项目或审核标签，通过自然语言实现这些交互的自动化将能显著节省时间。

什么是MCP？

我们之前在《模型上下文协议如何将LLM连接到现实世界》中介绍了基础知识，这里快速回顾一下：

MCP是一项标准，它让大语言模型(LLM)能够通过统一的API与外部工具交互。这些工具通过MCP服务器暴露，后者负责处理特定功能 - 获取数据、运行命令、查询数据库等。

将MCP视为GenAI工具的USB接口。就像USB接口能让笔记本电脑通过一个端口连接几乎所有外设——摄像头、鼠标、硬盘驱动器一样，MCP为大型语言模型带来了同样的即插即用灵活性。只要工具支持MCP协议，任何兼容的LLM客户端都能直接使用它，无需定制连接或封装层。

MCP Servers日益壮大的生态系统展示了这一模式正在变得多么具有变革性。

继续阅读以了解Label Studio MCP服务器的工作原理，或观看这个使用Cursor的快速入门视频教程立即开始。

Label Studio + MCP

通过Label Studio MCP Server，LLM现在可以直接管理标注项目。无需再点击用户界面或编写自定义脚本来获取特定信息。您只需一个提示就能创建项目、列出任务、提取标注或启动预测。

以下是一个基础配置片段，用于通过MCP将LLM连接到Label Studio：

{
    "mcpServers": {
        "label-studio": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "--from",
                "git+https://github.com/HumanSignal/label-studio-mcp-server",
                "mcp-label-studio"
            ],
            "env": {
                "LABEL_STUDIO_API_KEY": "your_actual_api_key_here", // <-- Your API key
                "LABEL_STUDIO_URL": "http://localhost:8080"
            }
        }
    }
}

配置完成后，您可以向LLM提出简单问题，例如：

“我在Label Studio中有哪些项目？”

它将在后台调用适当的MCP工具来获取并格式化响应（图1）。

结论

如果您正在管理复杂的标注项目，将Label Studio与MCP集成是一种减少摩擦的明智方式。它并非替代UI界面，而是作为补充，非常适合自动化重复性任务或将标注嵌入更广泛的LLM工作流程中。

设置简单，生产力提升立竿见影。而这仅仅是个开始！Label Studio MCP服务器将持续发展，增加新功能并提供更深入的集成。

已经在使用Label Studio了吗？试试MCP吧。如果您有任何反馈或想法，欢迎提交GitHub Issue - 我们非常期待您的意见！