hf-trending-mcp

HFトレンドMCPサーバー

Hugging Face上のトレンドのモデル、データセット、スペースを追跡する MCP サーバー。

トレンドコンテンツを取得したり、特定のアイテムを検索したり、現在のトレンドを分析したりするためのツールとプロンプトが提供されており、開発者、研究者、AI 愛好家にとって貴重なツールとなっています。

特徴

• トレンド ツール: カスタマイズ可能な制限を使用して、トップ トレンドのモデル、データセット、およびスペースを取得します。
• 検索機能: モデル、データセット、またはスペース全体のクエリによってトレンドのアイテムを検索します。
• トレンド分析プロンプト: Hugging Face の現在のトレンドを分析および要約するための組み込みプロンプト。

インストール

設定

1. リポジトリのクローンを作成します:
   git clone https://github.com/kukapay/hf-trending-mcp.git cd hf-trending-mcp
2. 依存関係をインストール:
   pip install mcp[cli] httpx
3. クライアント構成:
   "mcpServers": { "hf-trending-mcp": { "command": "python", "args": [ "path/to/hf-trending-mcp/main.py" ] } }

使用法

サーバーが起動またはインストールされたら、MCPクライアント（例：Claude Desktop）を使用してサーバーと対話できます。以下にプロンプトの例を示します。

トレンドコンテンツを取得する

入力:

「Hugging Face で人気のモデルトップ 5 を教えてください。」

出力:

入力:

「現在、最もトレンドとなっているデータセットのトップ 10 は何ですか?」

出力:

入力:

「トレンドのスペーストップ 3 をリストします。」

出力:

トレンドアイテムを検索

入力:

「トレンドの NLP モデルを検索します。5 つまでです。」

出力:

入力:

「コンピューター ビジョンに関するトレンドのデータセットを見つけます。」

出力:

トレンドを分析する

入力:

「Hugging Faceの現在のトレンドを分析します。」

出力:

すべてのトレンドツールの結果を統合した詳細な回答と、それに続く分析（クライアントの AI によって生成）:

APIの詳細

ツール

• get_trending_models(limit: int = 10) : ダウンロード数、いいね数、タグ数の多いトレンドモデルを取得します。
• get_trending_datasets(limit: int = 10) : ダウンロード数、いいね数、タグを含むトレンドデータセットを取得します。
• get_trending_spaces(limit: int = 10) : いいね、SDK 情報、タグが付いたトレンド スペースを取得します。
• search_trending(query: str, type: str = "models", limit: int = 10) : クエリとタイプでトレンドアイテムを検索します。

プロンプト

• analyze_trends() : 構造化されたプロンプトを使用してトレンド項目の分析をガイドします。

ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。詳細はLICENSEファイルをご覧ください。