Huggingface MCP Server

🚀 🤗 Hugging Face MCP 服务器 🤗

一个提供对 Hugging Face Hub API 只读访问的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。该服务器允许像 Claude 这样的大语言模型与 Hugging Face 的模型、数据集、空间、论文和收藏进行交互。

🚀 快速开始

这是一个提供对 Hugging Face Hub API 只读访问的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，可让 Claude 等大语言模型与 Hugging Face 的各类资源交互。

安装方法

通过 Smithery 安装：

# 示例命令

不同操作系统的配置文件位置：

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

✨ 主要特性

组件

资源

• 自定义 hf:// URI 方案：用于访问 Hugging Face 上的各种资源。
• 模型：包括各种大小和类型的模型，如 BERT、GPT 等。
• 数据集：提供多种文本分类、图像生成等任务的数据集。
• 空间：展示用户创建的 Gradio 或其他框架的应用程序。
• 论文：访问最新的 AI 研究论文，按日期或主题筛选。

提示模板

• compare-models：比较两个或多个模型的性能和特性。例如，比较 Llama-3-8B 和 Mistral-7B 模型。
• summarize-paper：总结指定 arXiv ID 的论文内容。例如，使用 arXiv ID 2307.09288 获取摘要。

工具类别

• 模型工具：如 search-models、get-model-info 等。
• 数据集工具：如 find-datasets、popular-text-classification 等。
• 空间工具：如 show-popular-spaces、image-generation 等。
• 论文工具：如 today-featured-papers、summarize-paper 等。
• 收藏工具：如 find-collections、created-by-user 等。

配置

• 无需配置：直接使用服务器功能。
• 可选 Hugging Face API Token：提升 API 请求速率和权限。设置环境变量 HF_TOKEN。

📦 安装指南

安装方法

通过 Smithery 安装：

# 示例命令

不同操作系统的配置文件位置：

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

💻 使用示例

示例提示

• Claude 示例：
  • "搜索 Hugging Face 上参数少于 100 million 的 BERT 模型"
  • "查找文本分类任务中最受欢迎的数据集"

🔧 技术细节

开发

构建与发布

使用 uv 工具：

1. 同步依赖：

uv sync

2. 构建包：

uv build

3. 发布：

uv publish

调试

使用 MCP 检查器：

# 示例命令

访问提供的 URL 开始调试。

📚 详细文档

故障排除

1. 检查日志：查看对应平台的日志文件。
2. 处理速率限制：添加 HF_TOKEN 提升权限。
3. 网络问题：确保设备连接互联网。
4. 工具故障：验证数据是否存在 Hugging Face 网站上。

通过以上内容，您可以全面了解和使用 Hugging Face MCP 服务器的功能。