Servidor MCP de tendencia HF

Un servidor MCP que rastrea modelos de tendencias, conjuntos de datos y espacios en Hugging Face .

Proporciona herramientas e indicaciones para obtener contenido de tendencia, buscar elementos específicos y analizar tendencias actuales, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para desarrolladores, investigadores y entusiastas de la IA.

Características

• Herramientas de tendencias : recupere los principales modelos, conjuntos de datos y espacios de tendencia con límites personalizables.

• Funcionalidad de búsqueda : busque elementos de tendencia mediante consulta en modelos, conjuntos de datos o espacios.

• Aviso de análisis de tendencias : un aviso incorporado para analizar y resumir las tendencias actuales en Hugging Face.

Related MCP server: Hugging Face MCP Server

Instalación

Configuración

1. Clonar el repositorio :

   git clone https://github.com/kukapay/hf-trending-mcp.git cd hf-trending-mcp

2. Instalar dependencias :

   pip install mcp[cli] httpx

3. Configuración del cliente :

   "mcpServers": { "hf-trending-mcp": { "command": "python", "args": [ "path/to/hf-trending-mcp/main.py" ] } }

Uso

Una vez que el servidor esté en funcionamiento o instalado, puede interactuar con él mediante un cliente MCP (p. ej., Claude Desktop). A continuación, se muestran algunos ejemplos de indicaciones:

Obtener contenido de tendencia

Aporte :

"Muéstrame los 5 modelos más populares en Hugging Face".

Producción :

Aporte :

"¿Cuáles son los 10 conjuntos de datos más populares en este momento?"

Producción :

Aporte :

"Enumere los 3 espacios de mayor tendencia".

Producción :

Buscar artículos en tendencia

Aporte :

"Buscar modelos de PNL de tendencia, límite de 5".

Producción :

Aporte :

"Encuentre conjuntos de datos de tendencia sobre visión artificial".

Producción :

Analizar tendencias

Aporte :

"Analice las tendencias actuales en Hugging Face".

Producción :

Una respuesta detallada que combina los resultados de todas las herramientas de tendencias, seguida de un análisis (generado por la IA del cliente):

Detalles de la API

Herramientas

• get_trending_models(limit: int = 10) : obtiene modelos de tendencia con descargas, me gusta y etiquetas.

• get_trending_datasets(limit: int = 10) : obtiene conjuntos de datos de tendencias con descargas, me gusta y etiquetas.

• get_trending_spaces(limit: int = 10) : obtiene espacios de tendencia con “Me gusta”, información del SDK y etiquetas.

• search_trending(query: str, type: str = "models", limit: int = 10) : busca elementos de tendencia por consulta y tipo.

Inmediato

• analyze_trends() : Guía el análisis de elementos de tendencia con una indicación estructurada.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT. Consulte el archivo de LICENCIA para más detalles.