Shreyaskarnik Huggingface MCP Server

🚀 🤗 Hugging Face MCP 服務器 🤗

這是一個基於 Model Context Protocol (MCP) 的服務器，主要提供對 Hugging Face Hub API 的只讀訪問服務。藉助該服務器，像 Claude 這樣的大型語言模型（LLM）能夠與 Hugging Face 平臺上的模型、數據集、空間、論文和集合進行交互，為用戶帶來更便捷的使用體驗。

✨ 主要特性

• 豐富的資源訪問：支持對 Hugging Face 上的模型、數據集、空間、論文和集合的訪問。
• 多樣化的提示模板：提供如比較模型、總結論文等實用提示模板。
• 全面的工具支持：涵蓋模型、數據集、空間、論文和集合的搜索及信息獲取工具。
• 靈活的配置方式：無需配置，還支持可選的 Hugging Face API 認證。

📦 安裝指南

安裝方法

1. 通過 Smithery CLI：

smithery install huggingface-mcp-server

2. 通過 Claude Desktop：
   • macOS：將服務器添加到 ~/Library/Application Support/Claude/
   • Windows：將服務器添加到 %APPDATA%\Claude\

💻 使用示例

基礎用法

以下是一些用於 Claude 的示例提示：

• "搜索 Hugging Face 上參數小於 100M 的 BERT 模型"
• "查找 Hugging Face 上最流行的文字分類數據集"
• "Hugging Face 上今天有哪些特色 AI 研究論文？"
• "總結具有 arXiv ID 2307.09288 的論文"
• "比較 Hugging Face 上的 Llama-3-8B 和 Mistral-7B 模型"
• "顯示 Hugging Face 上最流行的圖像生成 Gradio 空間"
• "查找由 TheBloke 創建且包含 Mistral 模型的集合"

📚 詳細文檔

組件

資源

• Hugging Face 模型：可通過 hf://model/{model_id} URI 方案訪問。
• 數據集：可通過 hf://dataset/{dataset_id} URI 方案訪問。
• 空間：可訪問 Hugging Face 空間（如 Gradio 和 Streamlit 應用）。
• 論文：可訪問 Hugging Face 上託管的 AI 論文和研究。
• 集合：可訪問 Hugging Face 上創建的模型和數據集集合。

提示模板

• compare-models：比較兩個或多個模型（例如，比較 Llama-3-8B 和 Mistral-7B）。
• summarize-paper：總結具有特定 arXiv ID 的論文（例如，arXiv ID 2307.09288）。

工具

• 模型工具：
  • search-models：搜索 Hugging Face 上的模型（例如，搜索參數小於 100M 的 BERT 模型）。
  • get-model-info：獲取特定模型的詳細信息（例如，獲取 Llama-3-8B 的信息）。
• 數據集工具：
  • search-datasets：搜索 Hugging Face 上的數據集（例如，搜索文本分類任務的數據集）。
  • get_dataset_info：獲取特定數據集的詳細信息。
• 空間工具：
  • search-spaces：搜索 Hugging Face 空間（例如，搜索圖像生成領域的 Gradio 空間）。
  • get-space-info：獲取特定空間的詳細信息。
• 論文工具：
  • search-papers：搜索 Hugging Face 上的 AI 論文（例如，搜索當天的特色研究論文）。
  • get-paper-info：獲取特定論文的詳細信息。
• 集合工具：
  • search-collections：搜索 Hugging Face 上的集合（例如，搜索由 TheBloke 創建的包含 Mistral 模型的集合）。
  • get-collection-info：獲取特定集合的詳細信息。

配置

此服務器無需配置，但支持可選的 Hugging Face API 認證：

• 設置環境變量 HF_TOKEN 以提高 API 請求速率限制並訪問受限制的內容。

🔧 技術細節

故障排除

1. 檢查服務器日誌：
   • macOS：~/Library/Logs/Claude/mcp-server-huggingface.log
   • Windows：%APPDATA%\Claude\logs\mcp-server-huggingface.log
2. 處理 API 速率限制錯誤：考慮設置 Hugging Face API 令牌。
3. 確保網絡連接正常。
4. 特定工具出現問題：檢查 Hugging Face 網站上的相同數據是否存在。

開發

1. 構建服務器：

uv sync && uv build

2. 發佈服務器：

uv deploy

3. 調試： 使用 MCP Inspector 進行調試：

inspector run --server huggingface-mcp-server

📄 許可證

本項目採用 MIT License。

貢獻者

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