Shreyaskarnik Huggingface MCP Server

🚀 🤗 Hugging Face MCP サーバー 🤗

このサーバーは、Model Context Protocol (MCP) を用いて、Hugging Face Hub API への読み取り専用アクセスを提供します。Claude などの大規模言語モデル (LLM) が、Hugging Face のモデル、データセット、スペース、論文、コレクションと相互作用できるようになります。

🚀 クイックスタート

インストール方法

1. Smithery CLI を使用する場合:

   smithery install huggingface-mcp-server
   

2. Claude Desktop を使用する場合:
   • macOS: サーバーを ~/Library/Application Support/Claude/ に追加します。
   • Windows: サーバーを %APPDATA%\Claude\ に追加します。

（Claude 用の）サンプルプロンプト

• "Hugging Face 上でパラメータが 100M 未満の BERT モデルを検索"
• "Hugging Face 上で最も人気のあるテキスト分類データセットを探す"
• "Hugging Face 上で今日の注目の AI 研究論文は何がありますか？"
• "arXiv ID 2307.09288 の論文を要約"
• "Hugging Face 上の Llama-3-8B と Mistral-7B モデルを比較"
• "Hugging Face 上で最も人気のある画像生成 Gradio スペースを表示"
• "TheBloke によって作成され、Mistral モデルを含むコレクションを探す"

✨ 主な機能

リソース

• Hugging Face モデル: hf://model/{model_id} URI スキームを通じて、Hugging Face のモデルにアクセスできます。
• データセット: hf://dataset/{dataset_id} URI スキームを通じて、Hugging Face のデータセットにアクセスできます。
• スペース: Hugging Face のスペース（Gradio や Streamlit アプリなど）にアクセスできます。
• 論文: Hugging Face 上でホストされている AI 論文や研究にアクセスできます。
• コレクション: Hugging Face 上で作成されたモデルとデータセットのコレクションにアクセスできます。

プロンプトテンプレート

• compare-models: 2 つ以上のモデルを比較します（例: Llama-3-8B と Mistral-7B を比較）。
• summarize-paper: 特定の arXiv ID の論文を要約します（例: arXiv ID 2307.09288）。

ツール

• モデルツール:
  • search-models: Hugging Face 上のモデルを検索します（例: パラメータが 100M 未満の BERT モデルを検索）。
  • get-model-info: 特定のモデルの詳細情報を取得します（例: Llama-3-8B の情報を取得）。
• データセットツール:
  • search-datasets: Hugging Face 上のデータセットを検索します（例: テキスト分類タスク用のデータセットを検索）。
  • get_dataset_info: 特定のデータセットの詳細情報を取得します。
• スペースツール:
  • search-spaces: Hugging Face のスペースを検索します（例: 画像生成分野の Gradio スペースを検索）。
  • get-space-info: 特定のスペースの詳細情報を取得します。
• 論文ツール:
  • search-papers: Hugging Face 上の AI 論文を検索します（例: 当日の注目研究論文を検索）。
  • get-paper-info: 特定の論文の詳細情報を取得します。
• コレクションツール:
  • search-collections: Hugging Face 上のコレクションを検索します（例: TheBloke によって作成され、Mistral モデルを含むコレクションを検索）。
  • get-collection-info: 特定のコレクションの詳細情報を取得します。

📦 インストール

このサーバーは設定不要ですが、オプションで Hugging Face API 認証をサポートしています。

• 環境変数 HF_TOKEN を設定すると、API リクエストのレート制限を緩和し、制限付きのコンテンツにアクセスできます。

🔧 トラブルシューティング

1. サーバーログを確認する:
   • macOS: ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-huggingface.log
   • Windows: %APPDATA%\Claude\logs\mcp-server-huggingface.log
2. API レート制限エラーを解消する: Hugging Face API トークンを設定することを検討してください。
3. ネットワーク接続が正常であることを確認する。
4. 特定のツールで問題が発生した場合: Hugging Face ウェブサイト上で同じデータが存在するか確認してください。

🛠️ 開発

1. サーバーをビルドする:

   uv sync && uv build
   

2. サーバーを公開する:

   uv deploy
   

3. デバッグする:
   • MCP Inspector を使用してデバッグします:

     inspector run --server huggingface-mcp-server
     

📄 ライセンス

MIT License

👥 貢献者

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