Huggingface MCP Server

🚀 🤗 Hugging Face MCP 服務器 🤗

一個提供對 Hugging Face Hub API 只讀訪問的 Model Context Protocol (MCP) 服務器。該服務器允許像 Claude 這樣的大語言模型與 Hugging Face 的模型、數據集、空間、論文和收藏進行交互。

🚀 快速開始

本服務器是一個提供對 Hugging Face Hub API 只讀訪問的 Model Context Protocol (MCP) 服務器，允許大語言模型如 Claude 與 Hugging Face 的各類資源交互。直接使用服務器功能無需配置，若想提升 API 請求速率和權限，可設置環境變量 HF_TOKEN。

安裝方法

通過 Smithery 安裝：

# 示例命令

不同操作系統的配置文件位置：

• macOS: ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-huggingface.log
• Windows: %APPDATA%\Claude\logs\mcp-server-huggingface.log

✨ 主要特性

組件

資源

• 自定義 hf:// URI 方案：用於訪問 Hugging Face 上的各種資源。
• 模型：包括各種大小和類型的模型，如 BERT、GPT 等。
• 數據集：提供多種文本分類、圖像生成等任務的數據集。
• 空間：展示用戶創建的 Gradio 或其他框架的應用程序。
• 論文：訪問最新的 AI 研究論文，按日期或主題篩選。

提示模板

• compare-models：比較兩個或多個模型的性能和特性。例如，比較 Llama - 3 - 8B 和 Mistral - 7B 模型。
• summarize-paper：總結指定 arXiv ID 的論文內容。例如，使用 arXiv ID 2307.09288 獲取摘要。

工具類別

• 模型工具：如 search-models、get-model-info 等。
• 數據集工具：如 find-datasets、popular-text-classification 等。
• 空間工具：如 show-popular-spaces、image-generation 等。
• 論文工具：如 today-featured-papers、summarize-paper 等。
• 收藏工具：如 find-collections、created-by-user 等。

配置

• 無需配置：直接使用服務器功能。
• 可選 Hugging Face API Token：提升 API 請求速率和權限。設置環境變量 HF_TOKEN。

🔧 技術細節

開發

構建與發佈

使用 uv 工具：

1. 同步依賴：

uv sync

2. 構建包：

uv build

3. 發佈：

uv publish

調試

使用 MCP 檢查器：

# 示例命令

訪問提供的 URL 開始調試。

💻 使用示例

示例提示

• Claude 示例：
  • "搜索 Hugging Face 上參數少於 100 million 的 BERT 模型"
  • "查找文本分類任務中最受歡迎的數據集"

📚 詳細文檔

故障排除

1. 檢查日誌：查看對應平臺的日誌文件。
2. 處理速率限制：添加 HF_TOKEN 提升權限。
3. 網絡問題：確保設備連接互聯網。
4. 工具故障：驗證數據是否存在 Hugging Face 網站上。