Hugging Face Spaces

🚀 MCP 服務器指南（針對 HuggingFace Spaces）

本指南將幫助您在 HuggingFace Spaces 上部署和管理 MCP 服務器，充分發揮其功能，提升模型開發和應用效率。

🚀 快速開始

✨ 主要特性

MCP 服務器實現了 Model Context Protocol (MCP)，具備以下強大功能：

• 模型集成：可集成多個 Hugging Face Spaces 模型，支持文本生成、圖像處理等多種任務。
• 上下文管理：有效管理模型運行時的上下文信息，提供豐富的工具描述和交互界面。
• 資源管理：監控和管理服務器資源（CPU/GPU），支持斷點續傳和任務優先級設置。
• 日誌與狀態監控：即時查看服務器運行狀態，提供詳細的執行日誌和性能指標。

📦 安裝指南

安裝 MCP 服務器

若要在 HuggingFace Spaces 上運行 MCP 服務器，請按以下步驟操作：

1. 創建新的 Space：
   • 登錄 HuggingFace Spaces。
   • 點擊“Create Space”並選擇“New from zeros”。
   • 為命名空間命名（例如：mcp-hfspace）。
2. 部署 MCP 服務器：
   • 在 Space 的 app.py 文件中替換現有代碼，粘貼以下內容：

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. 設置環境變量：
   • 添加 HF_TOKEN 環境變量，並賦值為你的 HuggingFace 令牌。
4. 部署 Space：
   • 點擊“Deploy”，等待 Space 部署完成。

運行 MCP 服務器

• 打開終端，導航至 Space 的文件夾。
• 輸入以下命令運行服務器：

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

參數說明

• --work-dir：指定工作目錄（默認為當前目錄）。
• --HF_TOKEN：HuggingFace 令牌，用於訪問私有 Space。

💻 使用示例

基礎用法

MCP 服務器在不同場景下的基礎使用示例如下：

• 文本生成：

mcp-instruct Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct --prompt "講一個關於人工智能的故事"

• 圖像處理：

mcp-vision microsoft/OmniParser --input image.jpg --task "圖像描述"

• 多模型集成：

mcp-composite llmindset/mcp-hfspace \
    --model1 Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct \
    --model2 black-forest-labs/FLUX.1-schnell \
    --prompt "生成一個創意廣告標題"

📚 詳細文檔

MCP 服務器功能

MCP 服務器實現了 Model Context Protocol (MCP)，支持以下功能：

1. 模型集成：
   • 集成多個 Hugging Face Spaces 模型。
   • 支持文本生成、圖像處理等任務。
2. 上下文管理：
   • 管理模型運行時的上下文信息。
   • 提供豐富的工具描述和交互界面。
3. 資源管理：
   • 監控和管理服務器資源（CPU/GPU）。
   • 支持斷點續傳和任務優先級設置。
4. 日誌與狀態監控：
   • 即時查看服務器運行狀態。
   • 提供詳細的執行日誌和性能指標。

工具支持

MCP 提供以下工具以增強功能：

• 上下文控制檯：通過交互式界面管理模型運行時的上下文。
• 遠程調試器：即時監控和調整服務器參數。
• 擴展塢系統：支持自定義插件開發。

🔧 技術細節

已知問題與限制

• 性能限制：
  • 資源不足：CPU/GPU 資源不足可能導致模型運行緩慢或失敗。
  • 內存限制：過大的上下文或輸入數據可能引發內存溢出。
• 功能限制：
  • 不支持即時推理：當前版本暫不支持在線推理功能。
  • 有限的擴展性：多模型集成能力有待進一步優化。
• 安全注意事項：
  • 令牌洩露風險：部署時需確保 HF_TOKEN 不被洩露。
  • 網絡攻擊風險：未受權限控制的功能可能面臨潛在的安全威脅。

第三方服務

使用 Hugging Face Spaces 的優勢

1. 無需本地部署：可以在雲端運行服務器，避免本地資源佔用。
2. 自動擴展：Hugging Face 提供自動擴縮容功能，應對流量波動。
3. 社區支持：廣泛的開源社區支持和豐富的模型庫。

優化建議

1. 定期更新模型：使用最新版本的模型以獲得更好的性能和安全性。
2. 監控運行狀態：部署監控工具，及時發現並解決問題。
3. 資源分配優化：根據實際需求調整資源分配策略。

📄 許可證

文檔中未提及相關許可證信息。

通過以上指南，您可以順利在 HuggingFace Spaces 上部署和管理 MCP 服務器，並充分利用其強大的功能來提升模型開發和應用效率。如需進一步幫助，請參考 HuggingFace 文檔 或聯繫社區支持。