Hugging Face Spaces

🚀 MCP サーバーガイド（HuggingFace Spaces 向け）

MCP サーバーは、Model Context Protocol (MCP) を実装し、複数の Hugging Face Spaces モデルを統合し、テキスト生成や画像処理などのタスクをサポートします。このガイドでは、HuggingFace Spaces 上で MCP サーバーをデプロイ、実行、使用する方法を説明します。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

MCP サーバーのインストール

HuggingFace Spaces 上で MCP サーバーを実行するには、以下の手順に従ってください。

1. 新しい Space を作成する：

   • HuggingFace Spaces にログインします。
   • 「Create Space」をクリックし、「New from zeros」を選択します。
   • 名前空間を指定します（例：mcp-hfspace）。

2. MCP サーバーをデプロイする：

   • Space の app.py ファイル内の既存のコードを以下の内容に置き換えます。

from modelcontextprotocol.mcp import server

server.run(
    config={
        "spaces": {
            "llmindset/mcp-hfspace": {
                "command": "npx",
                "args": [
                    "-y",
                    "@llmindset/mcp-hfspace",
                    "--work-dir=~/mcp-files/",
                    "--HF_TOKEN=your_token_here"
                ],
                "models": [
                    "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
                    "black-forest-labs/FLUX.1-schnell",
                    "llmindset/mcp-hfspace/example/specific-endpoint"
                ]
            }
        }
    }
)

3. 環境変数を設定する：

   • HF_TOKEN 環境変数を追加し、HuggingFace トークンを設定します。

4. Space をデプロイする：

   • 「Deploy」をクリックし、Space のデプロイが完了するのを待ちます。

MCP サーバーの実行

• ターミナルを開き、Space のフォルダに移動します。
• 以下のコマンドを入力してサーバーを実行します。

npx @llmindset/mcp-hfspace --work-dir=~/mcp-files/ --HF_TOKEN=your_token_here model1 model2 specific-endpoint...

パラメータの説明

• --work-dir：作業ディレクトリを指定します（デフォルトは現在のディレクトリ）。
• --HF_TOKEN：HuggingFace トークンで、プライベート Space にアクセスするために使用します。

💻 使用例

基本的な使用法

MCP サーバーの基本的な使用法をいくつか紹介します。

テキスト生成

mcp-instruct Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct --prompt "人工知能に関する物語を話して"

画像処理

mcp-vision microsoft/OmniParser --input image.jpg --task "画像説明"

多モデル統合

mcp-composite llmindset/mcp-hfspace \
    --model1 Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct \
    --model2 black-forest-labs/FLUX.1-schnell \
    --prompt "クリエイティブな広告タイトルを生成"

✨ 主な機能

1. モデル統合：

   • 複数の Hugging Face Spaces モデルを統合します。
   • テキスト生成、画像処理などのタスクをサポートします。

2. コンテキスト管理：

   • モデル実行時のコンテキスト情報を管理します。
   • 豊富なツール説明とインタラクティブなインターフェースを提供します。

3. リソース管理：

   • サーバーのリソース（CPU/GPU）を監視および管理します。
   • 中断からの再開とタスクの優先度設定をサポートします。

4. ログと状態監視：

   • サーバーの実行状態をリアルタイムで確認できます。
   • 詳細な実行ログとパフォーマンス指標を提供します。

📚 ドキュメント

既知の問題と制限

性能制限

• リソース不足：

  • CPU/GPU リソースが不足すると、モデルの実行が遅くなったり失敗したりすることがあります。

• メモリ制限：

  • 大きなコンテキストまたは入力データは、メモリオーバーフローを引き起こす可能性があります。

機能制限

• リアルタイム推論非対応：

  • 現在のバージョンでは、オンライン推論機能はサポートされていません。

• 拡張性の制限：

  • 多モデル統合機能はさらに最適化する必要があります。

セキュリティ上の注意事項

• トークン漏洩のリスク：

  • デプロイ時に HF_TOKEN が漏洩しないように注意してください。

• ネットワーク攻撃のリスク：

  • 権限管理されていない機能は、潜在的なセキュリティ脅威にさらされる可能性があります。

サードパーティサービス

Hugging Face Spaces の利用の利点

1. ローカルデプロイ不要：

   • サーバーをクラウド上で実行でき、ローカルリソースの占有を避けます。

2. 自動拡張：

   • Hugging Face は自動拡縮機能を提供し、トラフィックの変動に対応します。

3. コミュニティサポート：

   • 広範なオープンソースコミュニティのサポートと豊富なモデルライブラリがあります。

最適化の提案

1. 定期的なモデル更新：

   • 最新バージョンのモデルを使用して、パフォーマンスとセキュリティを向上させます。

2. 実行状態の監視：

   • 監視ツールを導入し、問題を早期に発見して解決します。

3. リソース割り当ての最適化：

   • 実際のニーズに応じてリソース割り当て戦略を調整します。

以上のガイドを参考に、HuggingFace Spaces 上で MCP サーバーをスムーズにデプロイおよび管理し、モデル開発とアプリケーションの効率を向上させることができます。さらなる支援が必要な場合は、HuggingFace ドキュメント を参照するか、コミュニティサポートに問い合わせてください。