hf-trending-mcp

HF Trending MCP 服务器

一个跟踪Hugging Face上趋势模型、数据集和空间的 MCP 服务器。

它提供工具和提示来获取热门内容、搜索特定项目并分析当前趋势，使其成为开发人员、研究人员和人工智能爱好者的宝贵工具。

特征

• 趋势工具：检索具有可自定义限制的顶级趋势模型、数据集和空间。
• 搜索功能：通过跨模型、数据集或空间的查询搜索趋势项目。
• 趋势分析提示：内置提示，用于分析和总结 Hugging Face 上的当前趋势。

安装

设置

1. 克隆存储库：
   git clone https://github.com/kukapay/hf-trending-mcp.git cd hf-trending-mcp
2. 安装依赖项：
   pip install mcp[cli] httpx
3. 客户端配置：
   "mcpServers": { "hf-trending-mcp": { "command": "python", "args": [ "path/to/hf-trending-mcp/main.py" ] } }

用法

服务器运行或安装完成后，您可以使用 MCP 客户端（例如 Claude Desktop）与其交互。以下是一些示例提示：

获取热门内容

输入：

“向我展示 Hugging Face 上最流行的 5 个模特。”

输出：

输入：

“目前最流行的 10 个数据集是什么？”

输出：

输入：

“列出最热门的 3 个空间。”

输出：

搜索热门商品

输入：

“搜索流行的 NLP 模型，限制为 5 个。”

输出：

输入：

“查找有关计算机视觉的趋势数据集。”

输出：

分析趋势

输入：

“分析一下Hugging Face目前的流行趋势。”

输出：

结合所有趋势工具的结果，给出详细的响应，然后进行分析（由客户的 AI 生成）：

API 详细信息

工具

• get_trending_models(limit: int = 10) ：获取具有下载、喜欢和标签的流行模型。
• get_trending_datasets(limit: int = 10) ：获取具有下载、喜欢和标签的趋势数据集。
• get_trending_spaces(limit: int = 10) ：获取具有点赞、SDK 信息和标签的热门空间。
• search_trending(query: str, type: str = "models", limit: int = 10) ：按查询和类型搜索趋势项目。

迅速的

• analyze_trends() ：通过结构化的提示指导对趋势项目的分析。

执照

本项目遵循 MIT 许可证。详情请参阅LICENSE文件。