Hugging Face Spaces

🚀 MCP 服务器指南（针对 HuggingFace Spaces）

本指南将帮助您在 HuggingFace Spaces 上部署和管理 MCP 服务器，充分发挥其功能，提升模型开发和应用效率。

🚀 快速开始

✨ 主要特性

MCP 服务器实现了 Model Context Protocol (MCP)，具备以下强大功能：

• 模型集成：可集成多个 Hugging Face Spaces 模型，支持文本生成、图像处理等多种任务。
• 上下文管理：有效管理模型运行时的上下文信息，提供丰富的工具描述和交互界面。
• 资源管理：监控和管理服务器资源（CPU/GPU），支持断点续传和任务优先级设置。
• 日志与状态监控：实时查看服务器运行状态，提供详细的执行日志和性能指标。

📦 安装指南

安装 MCP 服务器

若要在 HuggingFace Spaces 上运行 MCP 服务器，请按以下步骤操作：

1. 创建新的 Space：
   • 登录 HuggingFace Spaces。
   • 点击“Create Space”并选择“New from zeros”。
   • 为命名空间命名（例如：mcp-hfspace）。
2. 部署 MCP 服务器：
   • 在 Space 的 app.py 文件中替换现有代码，粘贴以下内容：

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. 设置环境变量：
   • 添加 HF_TOKEN 环境变量，并赋值为你的 HuggingFace 令牌。
4. 部署 Space：
   • 点击“Deploy”，等待 Space 部署完成。

运行 MCP 服务器

• 打开终端，导航至 Space 的文件夹。
• 输入以下命令运行服务器：

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

参数说明

• --work-dir：指定工作目录（默认为当前目录）。
• --HF_TOKEN：HuggingFace 令牌，用于访问私有 Space。

💻 使用示例

基础用法

MCP 服务器在不同场景下的基础使用示例如下：

• 文本生成：

mcp-instruct Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct --prompt "讲一个关于人工智能的故事"

• 图像处理：

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

• 多模型集成：

mcp-composite llmindset/mcp-hfspace \
    --model1 Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct \
    --model2 black-forest-labs/FLUX.1-schnell \
    --prompt "生成一个创意广告标题"

📚 详细文档

MCP 服务器功能

MCP 服务器实现了 Model Context Protocol (MCP)，支持以下功能：

1. 模型集成：
   • 集成多个 Hugging Face Spaces 模型。
   • 支持文本生成、图像处理等任务。
2. 上下文管理：
   • 管理模型运行时的上下文信息。
   • 提供丰富的工具描述和交互界面。
3. 资源管理：
   • 监控和管理服务器资源（CPU/GPU）。
   • 支持断点续传和任务优先级设置。
4. 日志与状态监控：
   • 实时查看服务器运行状态。
   • 提供详细的执行日志和性能指标。

工具支持

MCP 提供以下工具以增强功能：

• 上下文控制台：通过交互式界面管理模型运行时的上下文。
• 远程调试器：实时监控和调整服务器参数。
• 扩展坞系统：支持自定义插件开发。

🔧 技术细节

已知问题与限制

• 性能限制：
  • 资源不足：CPU/GPU 资源不足可能导致模型运行缓慢或失败。
  • 内存限制：过大的上下文或输入数据可能引发内存溢出。
• 功能限制：
  • 不支持实时推理：当前版本暂不支持在线推理功能。
  • 有限的扩展性：多模型集成能力有待进一步优化。
• 安全注意事项：
  • 令牌泄露风险：部署时需确保 HF_TOKEN 不被泄露。
  • 网络攻击风险：未受权限控制的功能可能面临潜在的安全威胁。

第三方服务

使用 Hugging Face Spaces 的优势

1. 无需本地部署：可以在云端运行服务器，避免本地资源占用。
2. 自动扩展：Hugging Face 提供自动扩缩容功能，应对流量波动。
3. 社区支持：广泛的开源社区支持和丰富的模型库。

优化建议

1. 定期更新模型：使用最新版本的模型以获得更好的性能和安全性。
2. 监控运行状态：部署监控工具，及时发现并解决问题。
3. 资源分配优化：根据实际需求调整资源分配策略。

📄 许可证

文档中未提及相关许可证信息。

通过以上指南，您可以顺利在 HuggingFace Spaces 上部署和管理 MCP 服务器，并充分利用其强大的功能来提升模型开发和应用效率。如需进一步帮助，请参考 HuggingFace 文档 或联系社区支持。