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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。
他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。
すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。
各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。
1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。
1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。
驚きではなく、一時停止する支出制限。
各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。
3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。
厳選セット · 29機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-04
このセットには4機能あります。
Roboflowで使える29機能の一部です。
- 01
プロジェクトをフォルダに追加
ワークスペース、フォルダID、およびプロジェクトIDのリストを指定して、プロジェクトをフォルダにまとめます(エンタープライズ機能)。
- 02
ワークスペースのプロジェクト一覧表示
ワークスペースIDまたはスラッグを使用して、ワークスペースとそのプロジェクトの情報を取得します。
- 03
ワークスペース内の画像を検索
ワークスペース内の画像を検索し、条件に合わせてフィルタリングします。
- 04
モデルの学習を開始
ワークスペース、プロジェクト、およびバージョンIDを指定して、データセットのバージョンに基づいたモデル学習を開始します。
05-08
このセットには4機能あります。
Roboflowで使える29機能の一部です。
- 05
自動アノテーションの実行
ワークスペース、プロジェクト、およびバッチIDを指定して、基盤モデルを用いた自動ラベル付けジョブを開始します。
- 06
学習ジョブの中止
実行中のモデル学習ジョブをワークスペース、プロジェクト、およびバージョンIDを指定してキャンセルします。
- 07
アノテーションジョブの作成
ワークスペース、プロジェクト、およびバッチIDを指定して、ラベル付け担当者とレビュー担当者に画像のバッチを割り当てます。
- 08
フォルダの作成
ワークスペースと希望するフォルダ名を使用して、新しいプロジェクトフォルダを作成します(エンタープライズ機能)。
09-12
このセットには4機能あります。
Roboflowで使える29機能の一部です。
- 09
新規プロジェクトの作成
ワークスペースIDとプロジェクト名を使用して、ワークスペース内に新しいプロジェクトを作成します。
- 10
画像の削除
ワークスペース、プロジェクト、および画像IDのリストを指定して、プロジェクトから複数の画像を削除します。
- 11
プロジェクトまたはバージョンの削除
ワークスペース、プロジェクト、およびバージョンIDを指定して、プロジェクトまたはバージョンを削除します(ゴミ箱へ移動)。
- 12
データセットのダウンロード
ワークスペース、プロジェクト、バージョン、および指定した形式で、ZIP形式のデータセットのダウンロードリンクを取得します。
13-16
このセットには4機能あります。
Roboflowで使える29機能の一部です。
- 13
Universeプロジェクトのフォーク
宛先ワークスペースとソースURLを指定して、Roboflow Universeから公開プロジェクトをフォークします。
- 14
非同期タスクの確認
ワークスペースとタスクIDを使用して、フォークや大規模エクスポートなどの長時間実行される操作の進捗を確認します。
- 15
データセットの健全性チェック
ワークスペースとプロジェクトの識別子を使用して、クラス分布やアノテーションの欠落などのデータセットの状態を確認します。
- 16
画像の詳細取得
ワークスペース、プロジェクト、および一意の画像IDを指定して、特定の画像の詳細情報を取得します。
17-20
このセットには4機能あります。
Roboflowで使える29機能の一部です。
- 17
プロジェクト情報の取得
ワークスペースとプロジェクトの識別子を使用して、プロジェクトの詳細、メタデータ、およびバージョン情報を取得します。
- 18
認証とデフォルトワークスペースの確認
認証状態を確認し、デフォルトのワークスペース情報を取得します。
- 19
学習結果の取得
ワークスペース、プロジェクト、およびバージョン詳細を指定して、学習実行のメトリクスとステータスを取得します。
- 20
バージョン情報の取得
ワークスペース、プロジェクト、およびバージョン識別子を指定して、特定のデータセットバージョンのメタデータを取得します。
21-23
このセットには3機能あります。
Roboflowで使える29機能の一部です。
- 21
フォルダ一覧の取得
ワークスペースIDまたはスラッグを使用して、ワークスペース内のプロジェクトフォルダを一覧表示します(エンタープライズ機能)。
- 22
ゴミ箱内のアイテム一覧表示
ワークスペース識別子を使用して、ワークスペースのゴミ箱内にあるアイテムを一覧表示します。
- 23
画像タグの管理
ワークスペース、プロジェクト、画像ID、およびタグのリストを指定して、画像へのタグの追加、削除、または設定を行います。
24-26
このセットには3機能あります。
Roboflowで使える29機能の一部です。
- 24
ゴミ箱から復元
ワークスペースとアイテムIDを指定して、ゴミ箱からアイテムを復元します。
- 25
推論の実行
データセットIDとバージョンIDを指定して、ホストされたモデルを使用して画像に対して推論を実行します。
- 26
プロジェクト内の画像を検索
特定のプロジェクト内にある画像を検索し、フィルタリングします。
27-29
このセットには3機能あります。
Roboflowで使える29機能の一部です。
- 27
学習の中止
実行中の学習ジョブを途中で停止します。
- 28
アノテーションのアップロード
ワークスペース、プロジェクト、画像ID、およびアノテーションのパスを指定して、既存の画像にアノテーションファイルを添付します。
- 29
画像のアップロード
ワークスペース、プロジェクト、および画像データを使用して、プロジェクトに新しい画像をアップロードします。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Rapid Prototyping
Fork a project from Roboflow Universe and start training immediately via your agent.
Data Quality Audits
Use the agent to check class distribution and find missing annotations in a dataset.
Continuous Training
Automate the process of uploading new images and starting new training runs.
Model Validation
Run inference on new images to verify that a trained model meets requirements.
タスクを自動化
Roboflowを一つのタスクに働かせる。
このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化:ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。
1つのConnector、すべてのAI
Roboflowは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。
これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。
実測値、推定値ではない
平均1184ms。本番環境で高速。
Roboflowは本番サービスに対して毎日チェックされています。
- 最速日
- 915ms
- 最遅日
- 1512ms
- 14日間の傾向
- 改善傾向-9%
クライアントを接続
1つのURL。すべてのクライアント。
Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。29個の機能がすぐに使えます。
プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません
vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Roboflow のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。
このトークンは Roboflow のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。
Roboflow Connector
準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_3PcAB3lxgco6m9RlryrdB51L1KU7rDlnqGHOwOaP/mcpClaude Desktop
以下の手順で数秒で接続できます。
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Roboflow capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"roboflow-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3PcAB3lxgco6m9RlryrdB51L1KU7rDlnqGHOwOaP/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法
Claude向けのガイド付きセットアップ? RoboflowをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Roboflowユーザーが任せたい仕事のために。
コンピュータビジョン開発のワークフローを自動化したいエンジニアやデータサイエンティストに最適です。
- 01
MLエンジニア
ターミナルやIDEを離れることなく、学習の進捗やデータセットの状態を監視できます。
- 02
データサイエンティスト
データセットのバージョンを素早く照会し、カスタム学習スクリプト用にデータをエクスポートできます。
- 03
プロダクトチーム
対話形式でモデルの性能を監査し、推論結果を簡単に可視化できます。
FAQ
Roboflowユーザーからのよくある質問。
- 01
How do I connect my Roboflow account?
You just need to provide your Roboflow Private API Key after subscribing to the MCP on Vinkius.
- 02
Which AI clients can I use with this MCP?
You can use any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.
- 03
Can I run model training through my agent?
Yes, you can start, stop, or cancel training runs for specific project versions.
- 04
Does this support Enterprise features?
Yes, capabilities like creating folders and adding projects to folders are available for Enterprise users.
- 05
Can I download my datasets?
Yes, the agent can generate download links for zipped datasets in formats like YOLO or COCO.
- 06
How can I verify if my Roboflow API key is correctly configured?
You can use the get_root capability. It will attempt to authenticate with your key and return the default workspace details if successful.
- 07
Can I get the training performance metrics for a specific model version?
Yes! Use the get_training_results capability by providing the workspace, project, and version ID. It returns mAP, precision, recall, and other training metrics.
- 08
Is it possible to export my dataset to a specific format like YOLOv5?
Absolutely. Use the download_dataset capability and specify the format parameter (e.g., 'yolov5pytorch') to receive a download link for your zipped dataset.
さがす
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