MCP Sentiment

🚀 情感 + 讽刺分析器 (Gradio + MCP)

本项目是一个轻量级的Gradio应用程序，它借助Hugging Face Transformers进行情感分析和讽刺检测。该项目设计为在CPU上运行，是Hugging Face MCP课程的一部分。此应用程序与Hugging Face MCP服务器架构完全兼容。

🚀 快速开始

实时演示

👉 在Hugging Face Spaces上启动应用

✨ 主要特性

• 情感分类：分为“积极”或“消极”。
• 带有概率得分的讽刺检测。
• 支持CPU运行（无需GPU）。
• 拥有简洁干净的Gradio界面。

📦 安装指南

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/mcp-sentiment
cd mcp-sentiment

2. 创建虚拟环境

python -m venv .venv
# 然后激活：
.venv\Scripts\activate      # Windows
source .venv/bin/activate     # macOS/Linux

3. 安装依赖项

pip install -r requirements.txt

确保包含gradio[mcp]以实现MCP兼容性。

4. 添加Hugging Face令牌

创建一个.env文件：

HF_TOKEN=your_token_here

5. 本地运行应用

python app.py

部署到Hugging Face Spaces

git init
git remote add origin https://huggingface.co/spaces/YOUR_USERNAME/mcp-sentiment
git add .
git commit -m "Deploy MCP app"
git push -u origin main

推送完成后，MCP服务器端点将在以下地址启用：

https://YOUR_USERNAME-mcp-sentiment.hf.space/gradio_api/mcp/sse

💻 使用示例

输出格式

应用程序返回一个包含四个字段的结构化JSON响应：

{
  "assessment": "positive",
  "confidence": 1.0,
  "sarcasm_detected": true,
  "sarcasm_confidence": 0.97
}

Gradio界面

界面提供以下控件：

🔧 技术细节

架构概述

• 模型（仅支持CPU）：
  • distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english：用于情感分析。
  • helinivan/english-sarcasm-detector：用于讽刺检测。
• 前端：Gradio UI
• 后端：使用Hugging Face Transformers的Python
• MCP集成：兼容Hugging Face MCP (gradio[mcp])

📄 许可证

文档中未提及相关许可证信息。

👏 鸣谢

• Hugging Face MCP课程
• 模型：distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english
• 模型：helinivan/english-sarcasm-detector
• Gradio