🤗 フェイスMCPサーバー🤗

鍛冶屋のバッジ

Hugging Face Hub APIへの読み取り専用アクセスを提供するモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー。このサーバーにより、ClaudeのようなLLM（法学修士）はHugging Faceのモデル、データセット、スペース、論文、コレクションを操作できるようになります。

コンポーネント

リソース

サーバーは、人気のHugging Faceリソースを公開します。

リソースにアクセスするためのカスタムhf:// URI スキーム
hf://model/{model_id} URI を持つモデル
hf://dataset/{dataset_id} URI を持つデータセット
hf://space/{space_id} URI を持つスペース
すべてのリソースには説明的な名前とJSONコンテンツタイプがあります

プロンプト

サーバーは 2 つのプロンプトテンプレートを提供します。

compare-models : 複数のHugging Faceモデル間の比較を生成します
- 必須のmodel_ids引数（カンマ区切りのモデル ID）
- モデルの詳細を取得し、比較のためにフォーマットします
summarize-paper : Hugging Faceの研究論文を要約します
- 論文識別に必要なarxiv_id引数
- 要約の深さを制御するためのオプションのdetail_level引数（brief/detailed）
- 紙のメタデータと実装の詳細を組み合わせる

ツール

サーバーはいくつかのツールカテゴリを実装します。

モデルツール
- search-models : クエリ、著者、タグ、制限などのフィルターを使用してモデルを検索します
- get-model-info : 特定のモデルに関する詳細情報を取得する
データセットツール
- search-datasets : フィルターを使用してデータセットを検索する
- get-dataset-info : 特定のデータセットに関する詳細情報を取得する
宇宙ツール
- search-spaces : SDKタイプを含むフィルター付きの検索スペース
- get-space-info : 特定のスペースに関する詳細情報を取得する
紙ツール
- get-paper-info : 論文とその実装に関する情報を取得する
- get-daily-papers : 厳選された日刊紙のリストを取得する
収集ツール
- search-collections : さまざまなフィルターを使用してコレクションを検索する
- get-collection-info : 特定のコレクションに関する詳細情報を取得する

Related MCP server: HuggingMCP

構成

サーバーは設定を必要としませんが、オプションの Hugging Face 認証をサポートしています。

HF_TOKEN環境変数を Hugging Face API トークンで設定します。
- APIレート制限の引き上げ
- プライベートリポジトリへのアクセス（承認されている場合）
- 大量のリクエストに対する信頼性の向上

クイックスタート

インストール

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の huggingface-mcp-server を自動的にインストールするには:

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

クロードデスクトップ

MacOS の場合: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows の場合: %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 } } }

発達

建築と出版

配布用のパッケージを準備するには:

依存関係を同期し、ロックファイルを更新します。

uv sync

パッケージディストリビューションをビルドします。

uv build

これにより、 dist/ディレクトリにソースとホイールのディストリビューションが作成されます。

PyPI に公開:

uv publish

注: 環境変数またはコマンドフラグを使用して PyPI 資格情報を設定する必要があります。

トークン: --tokenまたはUV_PUBLISH_TOKEN
またはユーザー名/パスワード: --username / UV_PUBLISH_USERNAMEおよび--password / UV_PUBLISH_PASSWORD

デバッグ

MCPサーバーはstdio経由で実行されるため、デバッグが困難になる場合があります。最適なデバッグ環境を実現するには、 MCP Inspectorの使用を強くお勧めします。

次のコマンドを使用して、 npm経由で MCP Inspector を起動できます。

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

起動すると、ブラウザでアクセスしてデバッグを開始できる URL がインスペクタに表示されます。

クロードの例題

このサーバーを Claude で使用する場合は、次のサンプルプロンプトを試してください。

「Hugging Face で 1 億未満のパラメータを持つ BERT モデルを検索する」
「Hugging Faceでテキスト分類に最も人気のあるデータセットを見つける」
「Hugging Face で今日注目されている AI 研究論文は何ですか?」
「Hugging Face MCPサーバーを使用して、arXiv ID 2307.09288の論文を要約してください」
「Hugging FaceのLlama-3-8BとMistral-7Bモデルを比較」
「画像生成に最も人気のあるGradio空間を表示」
「TheBlokeが作成したMixtralモデルを含むコレクションを見つける」

トラブルシューティング

サーバーに問題が発生した場合:

Claude Desktop でサーバーログを確認します。
- macOS: ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-huggingface.log
- Windows: %APPDATA%\Claude\logs\mcp-server-huggingface.log
APIレート制限エラーの場合は、Hugging Face APIトークンの追加を検討してください。
Hugging Face APIにアクセスするために、マシンがインターネットに接続されていることを確認してください。
特定のツールが失敗する場合は、Hugging Faceのウェブサイトから同じデータにアクセスして、それが存在するかどうかを確認してください。