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。
Related MCP server: Hugging Face MCP Server
安装
设置
克隆存储库：
git clone https://github.com/kukapay/hf-trending-mcp.git cd hf-trending-mcp安装依赖项：
pip install mcp[cli] httpx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。