Hub Semantic Search MCP

🚀 Hugging Face Hub語義搜索MCP服務器

這是一個為Hugging Face模型和數據集提供語義搜索功能的MCP（模型上下文協議）服務器。藉助該服務器，Claude及其他支持MCP的客戶端能夠使用自然語言查詢來搜索、發現和探索Hugging Face生態系統。

⚠️ 重要提示

這是一個受Hugging Face官方MCP服務器啟發而開發的非官方MCP服務器。如果官方功能取代了它，該服務器可能隨時被棄用。有關官方服務器，請參閱hf.co/mcp。

✨ 主要特性

• 語義搜索：由人工智能驅動的相似度搜索（不僅僅是關鍵詞匹配）
• 數據集搜索：根據自然語言描述查找數據集
• 模型搜索：查找模型，並可選擇按參數數量進行過濾
• 相似度搜索：查找與給定模型/數據集相似的內容
• 熱門內容：獲取當前熱門的模型和數據集
• 詳細元數據：通過Hugging Face API訪問全面的技術信息
• 模型/數據集卡片：下載README卡片以獲取詳細信息

📦 安裝指南

前提條件

• UV - 快速Python包安裝工具
• Claude Desktop或其他支持MCP的客戶端

快速開始

無需安裝！UV將自動獲取並運行服務器。

📚 詳細文檔

可用工具

數據集工具

• search_datasets：使用自然語言查詢搜索數據集
• find_similar_datasets：查找與指定數據集相似的數據集
• get_trending_datasets：獲取當前熱門的數據集
• get_dataset_info：獲取特定數據集的詳細元數據
• download_dataset_card：下載數據集的README卡片

模型工具

• search_models：使用自然語言查詢搜索模型，並可進行參數過濾
• find_similar_models：查找與指定模型相似的模型
• get_trending_models：獲取當前熱門的模型，並可進行參數過濾
• get_model_info：獲取特定模型的詳細元數據
• get_model_safetensors_metadata：從safetensors中獲取模型架構詳細信息和參數數量
• download_model_card：下載模型的README卡片

配置

Claude Desktop設置

將以下內容添加到Claude Desktop配置文件中：

• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "huggingface-hub-search": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "git+https://github.com/davanstrien/hub-semantic-search-mcp.git"
      ],
      "env": {
        "HF_SEARCH_API_URL": "https://davanstrien-huggingface-datasets-search-v2.hf.space"
      }
    }
  }
}

替代方案：本地開發設置

如果您想貢獻代碼或修改代碼：

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/davanstrien/hub-semantic-search-mcp.git
cd hub-semantic-search-mcp

# 使用UV安裝依賴
uv sync

然後配置Claude Desktop以使用本地版本：

{
  "mcpServers": {
    "huggingface-hub-search": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/hub-semantic-search-mcp",
        "run",
        "python",
        "app.py"
      ],
      "env": {
        "HF_SEARCH_API_URL": "https://davanstrien-huggingface-datasets-search-v2.hf.space"
      }
    }
  }
}

環境變量

• HF_SEARCH_API_URL：搜索API的基本URL（默認值：https://davanstrien-huggingface-datasets-search-v2.hf.space）

搜索後端

此MCP服務器連接到一個語義搜索API，該API使用人工智能生成的摘要對Hugging Face模型和數據集進行索引。搜索使用基於嵌入的相似度，而不是關鍵詞匹配，這使得根據意圖和含義發現相關內容更加有效。

💻 使用示例

配置完成後，您可以在Claude Desktop中使用這些工具：

基礎用法

搜索數據集

"查找有關氣候變化和天氣模式的數據集"

搜索模型

"查找參數少於10億的小型語言模型，用於文本生成"

查找相似內容

"查找與用於問答的'squad'數據集相似的數據集"

獲取熱門內容

"顯示本週排名前十的熱門AI模型"

獲取詳細元數據

"獲取'stanford-nlp/imdb'數據集的詳細信息" "顯示'microsoft/DialoGPT-medium'的技術細節和配置" "microsoft/DialoGPT-medium的參數數量和架構是什麼？"

下載文檔

"下載'microsoft/DialoGPT-medium'的模型卡片"

🔧 技術細節

本地運行

# 直接運行服務器
uv run python app.py

# 或者激活虛擬環境
uv shell
python app.py

使用MCP Inspector進行測試

# 測試GitHub版本
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx git+https://github.com/davanstrien/hub-semantic-search-mcp.git

# 或者進行本地測試
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run python app.py

🤝 貢獻代碼

歡迎貢獻代碼！請隨時提交問題和拉取請求。

開發設置

git clone https://github.com/davanstrien/hub-semantic-search-mcp.git
cd hub-semantic-search-mcp
uv sync --dev

📄 許可證

本項目採用MIT許可證，詳情請參閱LICENSE文件。

相關項目

• 模型上下文協議
• Hugging Face Hub
• Claude Desktop
• UV - 快速Python包安裝工具