Shreyaskarnik Huggingface MCP Server

🚀 🤗 Hugging Face MCP 服务器 🤗

这是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，主要提供对 Hugging Face Hub API 的只读访问服务。借助该服务器，像 Claude 这样的大型语言模型（LLM）能够与 Hugging Face 平台上的模型、数据集、空间、论文和集合进行交互，为用户带来更便捷的使用体验。

✨ 主要特性

• 丰富的资源访问：支持对 Hugging Face 上的模型、数据集、空间、论文和集合的访问。
• 多样化的提示模板：提供如比较模型、总结论文等实用提示模板。
• 全面的工具支持：涵盖模型、数据集、空间、论文和集合的搜索及信息获取工具。
• 灵活的配置方式：无需配置，还支持可选的 Hugging Face API 认证。

📦 安装指南

安装方法

1. 通过 Smithery CLI：

smithery install huggingface-mcp-server

2. 通过 Claude Desktop：
   • macOS：将服务器添加到 ~/Library/Application Support/Claude/
   • Windows：将服务器添加到 %APPDATA%\Claude\

💻 使用示例

基础用法

以下是一些用于 Claude 的示例提示：

• "搜索 Hugging Face 上参数小于 100M 的 BERT 模型"
• "查找 Hugging Face 上最流行的文字分类数据集"
• "Hugging Face 上今天有哪些特色 AI 研究论文？"
• "总结具有 arXiv ID 2307.09288 的论文"
• "比较 Hugging Face 上的 Llama-3-8B 和 Mistral-7B 模型"
• "显示 Hugging Face 上最流行的图像生成 Gradio 空间"
• "查找由 TheBloke 创建且包含 Mistral 模型的集合"

📚 详细文档

组件

资源

• Hugging Face 模型：可通过 hf://model/{model_id} URI 方案访问。
• 数据集：可通过 hf://dataset/{dataset_id} URI 方案访问。
• 空间：可访问 Hugging Face 空间（如 Gradio 和 Streamlit 应用）。
• 论文：可访问 Hugging Face 上托管的 AI 论文和研究。
• 集合：可访问 Hugging Face 上创建的模型和数据集集合。

提示模板

• compare-models：比较两个或多个模型（例如，比较 Llama-3-8B 和 Mistral-7B）。
• summarize-paper：总结具有特定 arXiv ID 的论文（例如，arXiv ID 2307.09288）。

工具

• 模型工具：
  • search-models：搜索 Hugging Face 上的模型（例如，搜索参数小于 100M 的 BERT 模型）。
  • get-model-info：获取特定模型的详细信息（例如，获取 Llama-3-8B 的信息）。
• 数据集工具：
  • search-datasets：搜索 Hugging Face 上的数据集（例如，搜索文本分类任务的数据集）。
  • get_dataset_info：获取特定数据集的详细信息。
• 空间工具：
  • search-spaces：搜索 Hugging Face 空间（例如，搜索图像生成领域的 Gradio 空间）。
  • get-space-info：获取特定空间的详细信息。
• 论文工具：
  • search-papers：搜索 Hugging Face 上的 AI 论文（例如，搜索当天的特色研究论文）。
  • get-paper-info：获取特定论文的详细信息。
• 集合工具：
  • search-collections：搜索 Hugging Face 上的集合（例如，搜索由 TheBloke 创建的包含 Mistral 模型的集合）。
  • get-collection-info：获取特定集合的详细信息。

配置

此服务器无需配置，但支持可选的 Hugging Face API 认证：

• 设置环境变量 HF_TOKEN 以提高 API 请求速率限制并访问受限制的内容。

🔧 技术细节

故障排除

1. 检查服务器日志：
   • macOS：~/Library/Logs/Claude/mcp-server-huggingface.log
   • Windows：%APPDATA%\Claude\logs\mcp-server-huggingface.log
2. 处理 API 速率限制错误：考虑设置 Hugging Face API 令牌。
3. 确保网络连接正常。
4. 特定工具出现问题：检查 Hugging Face 网站上的相同数据是否存在。

开发

1. 构建服务器：

uv sync && uv build

2. 发布服务器：

uv deploy

3. 调试： 使用 MCP Inspector 进行调试：

inspector run --server huggingface-mcp-server

📄 许可证

本项目采用 MIT License。

贡献者

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