HF 트렌딩 MCP 서버
Hugging Face 의 트렌드 모델, 데이터 세트 및 공간을 추적하는 MCP 서버입니다.
트렌드 콘텐츠를 가져오고, 특정 항목을 검색하고, 현재 트렌드를 분석할 수 있는 도구와 프롬프트를 제공하므로 개발자, 연구자, AI 애호가에게 귀중한 도구입니다.
특징
트렌드 도구 : 사용자 정의 가능한 제한을 통해 상위 트렌드 모델, 데이터 세트 및 공간을 검색합니다.
검색 기능 : 모델, 데이터 세트 또는 공간에서 쿼리를 통해 인기 있는 항목을 검색합니다.
트렌드 분석 프롬프트 : 허깅 페이스의 현재 트렌드를 분석하고 요약하는 내장 프롬프트입니다.
Related MCP server: Hugging Face MCP Server
설치
설정
저장소 복제 :
지엑스피1
종속성 설치 :
pip install mcp[cli] httpx클라이언트 구성 :
"mcpServers": { "hf-trending-mcp": { "command": "python", "args": [ "path/to/hf-trending-mcp/main.py" ] } }
용법
서버가 실행 중이거나 설치되면 MCP 클라이언트(예: Claude Desktop)를 사용하여 서버와 상호 작용할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 프롬프트 예시입니다.
인기 콘텐츠 가져오기
입력 :
"Hugging Face에서 가장 인기 있는 모델 5명을 보여주세요."
출력 :
입력 :
"지금 가장 인기 있는 10개 데이터 세트는 무엇인가요?"
출력 :
입력 :
"가장 인기 있는 3개 공간을 나열하세요."
출력 :
인기 상품 검색
입력 :
"트렌드가 있는 NLP 모델을 검색하세요. 최대 5개까지 가능합니다."
출력 :
입력 :
"컴퓨터 비전에 대한 트렌드 데이터 세트를 찾아보세요."
출력 :
추세 분석
입력 :
"허깅 페이스의 현재 트렌드를 분석합니다."
출력 :
모든 추세 도구의 결과를 결합한 자세한 응답과 클라이언트의 AI가 생성한 분석:
API 세부 정보
도구
get_trending_models(limit: int = 10): 다운로드, 좋아요, 태그가 포함된 트렌드 모델을 가져옵니다.get_trending_datasets(limit: int = 10): 다운로드, 좋아요, 태그가 포함된 트렌드 데이터 세트를 가져옵니다.get_trending_spaces(limit: int = 10): 좋아요, SDK 정보, 태그가 포함된 인기 공간을 가져옵니다.search_trending(query: str, type: str = "models", limit: int = 10): 쿼리와 유형별로 트렌드 항목을 검색합니다.
즉각적인
analyze_trends(): 구조화된 프롬프트를 통해 트렌드 항목의 분석을 안내합니다.
특허
이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.