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Glama

🤗 Servidor MCP con cara de abrazo 🤗

insignia de herrería

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona acceso de solo lectura a las API de Hugging Face Hub. Este servidor permite a los LLM como Claude interactuar con los modelos, conjuntos de datos, espacios, artículos y colecciones de Hugging Face.

Componentes

Recursos

El servidor expone recursos populares de Hugging Face:

  • Esquema de URI hf:// personalizado para acceder a los recursos

  • Modelos con hf://model/{model_id}

  • Conjuntos de datos con hf://dataset/{dataset_id}

  • Espacios con hf://space/{space_id}

  • Todos los recursos tienen nombres descriptivos y tipo de contenido JSON

Indicaciones

El servidor proporciona dos plantillas de solicitud:

  • compare-models : genera una comparación entre varios modelos de Hugging Face

    • Argumento model_ids obligatorio (ID de modelo separados por comas)

    • Recupera detalles del modelo y los formatea para compararlos.

  • summarize-paper : Resume un artículo de investigación de Hugging Face

    • Argumento arxiv_id requerido para la identificación del artículo

    • Argumento detail_level opcional (breve/detallado) para controlar la profundidad del resumen

    • Combina metadatos en papel con detalles de implementación

Herramientas

El servidor implementa varias categorías de herramientas:

  • Herramientas de modelo

    • search-models : modelos de búsqueda con filtros de consulta, autor, etiquetas y límite

    • get-model-info : Obtenga información detallada sobre un modelo específico

  • Herramientas de conjuntos de datos

    • search-datasets : Buscar conjuntos de datos con filtros

    • get-dataset-info : obtener información detallada sobre un conjunto de datos específico

  • Herramientas espaciales

    • search-spaces : espacios de búsqueda con filtros que incluyen el tipo de SDK

    • get-space-info : Obtenga información detallada sobre un espacio específico

  • Herramientas de papel

    • get-paper-info : Obtenga información sobre un artículo y sus implementaciones

    • get-daily-papers : Obtenga la lista de periódicos seleccionados

  • Herramientas de colección

    • search-collections : Busca colecciones con varios filtros

    • get-collection-info : Obtenga información detallada sobre una colección específica

Related MCP server: HuggingMCP

Configuración

El servidor no requiere configuración, pero admite la autenticación Hugging Face opcional:

  • Establezca la variable de entorno HF_TOKEN con su token de API Hugging Face para:

    • Límites de velocidad de API más altos

    • Acceso a repositorios privados (si está autorizado)

    • Mayor confiabilidad para solicitudes de gran volumen

Inicio rápido

Instalar

Instalación mediante herrería

Para instalar huggingface-mcp-server para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install @shreyaskarnik/huggingface-mcp-server --client claude

Escritorio de Claude

En MacOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json En Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

"mcpServers": { "huggingface": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/absolute/path/to/huggingface-mcp-server", "run", "huggingface_mcp_server.py" ], "env": { "HF_TOKEN": "your_token_here" // Optional } } }

Desarrollo

Construcción y publicación

Para preparar el paquete para su distribución:

  1. Sincronizar dependencias y actualizar archivo de bloqueo:

uv sync
  1. Distribuciones de paquetes de compilación:

uv build

Esto creará distribuciones de origen y de rueda en el directorio dist/ .

  1. Publicar en PyPI:

uv publish

Nota: Deberás configurar las credenciales de PyPI a través de variables de entorno o indicadores de comando:

  • Token: --token o UV_PUBLISH_TOKEN

  • O nombre de usuario/contraseña: --username / UV_PUBLISH_USERNAME y --password / UV_PUBLISH_PASSWORD

Depuración

Dado que los servidores MCP se ejecutan en stdio, la depuración puede ser complicada. Para una experiencia óptima, recomendamos usar el Inspector MCP .

Puede iniciar el Inspector MCP a través de npm con este comando:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/huggingface-mcp-server run huggingface_mcp_server.py

Al iniciarse, el Inspector mostrará una URL a la que podrá acceder en su navegador para comenzar a depurar.

Ejemplos de indicaciones para Claude

Al utilizar este servidor con Claude, pruebe estos ejemplos:

  • Búsqueda de modelos BERT en Hugging Face con menos de 100 millones de parámetros.

  • Encuentra los conjuntos de datos más populares para la clasificación de texto en Hugging Face.

  • "¿Cuáles son los artículos de investigación sobre IA destacados de hoy sobre Hugging Face?"

  • Resumir el artículo con ID de arXiv 2307.09288 utilizando el servidor MCP de Hugging Face.

  • Comparación de los modelos Llama-3-8B y Mistral-7B de Hugging Face.

  • "Muéstrame los espacios Gradio más populares para la generación de imágenes"

  • Encuentra colecciones creadas por TheBloke que incluyen modelos Mixtral.

Solución de problemas

Si encuentra problemas con el servidor:

  1. Comprobar los registros del servidor en Claude Desktop:

    • macOS: ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-huggingface.log

    • Ventanas: %APPDATA%\Claude\logs\mcp-server-huggingface.log

  2. Para errores de limitación de velocidad de API, considere agregar un token de API Hugging Face

  3. Asegúrese de que su máquina tenga conectividad a Internet para acceder a la API Hugging Face

  4. Si una herramienta en particular falla, intente acceder a los mismos datos a través del sitio web Hugging Face para verificar que exista.

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MCP directory API

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/shreyaskarnik/huggingface-mcp-server'

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