🤗 Hugging Face MCP 服务器 🤗

Name: Hugging Face MCP Server
Author: shreyaskarnik

铁匠徽章

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，提供对 Hugging Face Hub API 的只读访问权限。该服务器允许像 Claude 这样的法学硕士 (LLM) 与 Hugging Face 的模型、数据集、空间、论文和合集进行交互。

成分

资源

该服务器公开了流行的 Hugging Face 资源：

用于访问资源的自定义hf:// URI 方案
具有hf://model/{model_id} URI 的模型
具有hf://dataset/{dataset_id} URI 的数据集
具有hf://space/{space_id} URI 的空间
所有资源都有描述性名称和 JSON 内容类型

提示

服务端提供了两种提示模板：

compare-models ：生成多个 Hugging Face 模型之间的比较
- 必需的model_ids参数（以逗号分隔的模型 ID）
- 检索模型详细信息并对其进行格式化以供比较
summarize-paper ：总结 Hugging Face 的一篇研究论文
- 论文识别所需的arxiv_id参数
- 可选的detail_level参数（简要/详细）用于控制摘要深度
- 将论文元数据与实施细节相结合

工具

服务器实现了几个工具类别：

模型工具
- search-models ：使用查询、作者、标签和限制过滤器搜索模型
- get-model-info ：获取特定模型的详细信息
数据集工具
- search-datasets ：使用过滤器搜索数据集
- get-dataset-info ：获取有关特定数据集的详细信息
太空工具
- search-spaces ：带有包括 SDK 类型在内的过滤器的搜索空间
- get-space-info ：获取特定空间的详细信息
纸质工具
- get-paper-info ：获取有关论文及其实施的信息
- get-daily-papers ：获取精选日报列表
收集工具
- search-collections ：使用各种过滤器搜索集合
- get-collection-info ：获取特定集合的详细信息

Related MCP server: HuggingMCP

配置

服务器不需要配置，但支持可选的Hugging Face身份验证：

使用您的 Hugging Face API 令牌设置HF_TOKEN环境变量：
- 更高的 API 速率限制
- 访问私人存储库（如果获得授权）
- 提高大容量请求的可靠性

快速入门

安装

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 huggingface-mcp-server：

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

克劳德桌面

在 MacOS 上： ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json在 Windows 上： %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 } } }

发展

构建和发布

准备分发包：

同步依赖项并更新锁文件：

uv sync

构建软件包分发版：

uv build

这将在dist/目录中创建源和轮子分布。

发布到 PyPI：

uv publish

注意：您需要通过环境变量或命令标志设置 PyPI 凭据：

令牌： --token或UV_PUBLISH_TOKEN
或用户名/密码： --username / UV_PUBLISH_USERNAME和--password / UV_PUBLISH_PASSWORD

调试

由于 MCP 服务器通过 stdio 运行，调试起来可能比较困难。为了获得最佳调试体验，我们强烈建议使用MCP Inspector 。

您可以使用以下命令通过npm启动 MCP Inspector：

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

启动后，检查器将显示一个 URL，您可以在浏览器中访问该 URL 以开始调试。

克劳德的示例提示

当将此服务器与 Claude 一起使用时，请尝试以下示例提示：

“在 Hugging Face 上搜索参数少于 1 亿的 BERT 模型”
“在 Hugging Face 上查找最受欢迎的文本分类数据集”
“今天关于 Hugging Face 的 AI 研究论文有哪些？”
“使用 Hugging Face MCP 服务器总结 arXiv ID 为 2307.09288 的论文”
“比较 Hugging Face 的 Llama-3-8B 和 Mistral-7B 模型”
“向我展示最流行的用于图像生成的 Gradio 空间”
“查找由 TheBloke 创建的包含 Mixtral 模型的系列”

故障排除

如果您遇到服务器问题：

在 Claude Desktop 中检查服务器日志：
- macOS： ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-huggingface.log
- Windows： %APPDATA%\Claude\logs\mcp-server-huggingface.log
对于 API 速率限制错误，请考虑添加 Hugging Face API 令牌
确保您的机器具有互联网连接以访问 Hugging Face API
如果某个工具失败，请尝试通过 Hugging Face 网站访问相同的数据以验证其是否存在