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Glama

Bay Run

Bay Run は、ローンチ時無料の、OpenAI 互換の REST および MCP サービスで、正規のオリジン https://run.huggingbay.xyz で小規模モデルの推論を提供します。

無料ローンチ: 30秒

ローンチティアは無料です。フォームエンコードされた client_credentials リクエストでデモベアラーを発行し、API を呼び出します。公開されているガードレールは毎分60リクエスト、1日1,500リクエストです。デモベアラーは24時間で失効します。

ライブのコピペ用クイックスタートから始めましょう: https://run.huggingbay.xyz/quickstart。

このリポジトリのスタンドアロンデモは、分類 → 署名付きレシート → 検証という小さなフローです。

python examples/bakeoff.py
import json
from urllib.parse import urlencode
from urllib.request import Request, urlopen

BASE = "https://run.huggingbay.xyz"

def post(path, body, headers):
    request = Request(BASE + path, data=json.dumps(body).encode(), headers=headers)
    return json.load(urlopen(request))

token_request = Request(
    BASE + "/oauth/token",
    data=urlencode({"grant_type": "client_credentials"}).encode(),
    headers={"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"},
)
token = json.load(urlopen(token_request))["access_token"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {token}", "Content-Type": "application/json"}
result = post("/v1/classify", {"input": "The setup was quick and clear.", "model": "auto"}, headers)
receipt = result["provenance_receipt"]
verified = post("/v1/provenance/verify", {"receipt": receipt}, headers)
assert verified.get("valid") is True or verified.get("receipt_valid") is True
print(result["labels"][0])
print("receipt verified")

このデモは、実際の /v1/classify と来歴検証サーフェスを使用します。ベークオフ用のエンドポイントを独自に作り出すものではありません。

Related MCP server: universal-ai-agent-bridge

REST と SDK

REST サーフェスには、OpenAI 互換の chat/completions(SSE ストリーミングとツールを含む)、embeddings、reranking、classification、summarization、RAG、calculation、JSON 検証、メモリが含まれます。軽量 SDK は、ビルド/テスト中はこのチェックアウトの隣に配置されます。

pip install -e ../bayrun-sdk/python
npm install ../bayrun-sdk/js
from bayrun import Client

c = Client()
answer = c.classify("A helpful result.")
stream = c.chat([{"role": "user", "content": "Say hello."}], stream=True)
import { Client } from "bayrun";

const c = new Client();
const answer = await c.classify("A helpful result.");
const stream = await c.chat([{ role: "user", content: "Say hello." }], { stream: true });

永続的な remember/recall/forget メモリはオーナーに委任されており、共有デモベアラーでは許可されていません。目的別の開発者キー、または token_endpoint_auth_method=client_secret_post で登録されたクライアントを使用してください。

OpenAI Python、Vercel AI SDK、LangChain、LlamaIndex 向けのアダプタースニペットは docs/integrations.md にあります。

MCP: ツールは正確に3つ

MCP クライアントを https://run.huggingbay.xyz/mcp/ に向けてください。ライブサーバーが公開しているのは、正確に次のとおりです。

  • get_task_quote

  • run_task

  • verify_result

トークンとリクエスト形式の詳細は、ライブのクイックスタートに記載されているため、コピペ用の契約は最新の状態に保たれます。

信頼とデータポリシー

REST の結果には署名付き来歴レシートが含まれ、タスク実行は検証サーフェスで確認できる署名付きレシートを返します。レシートのセマンティクスとライブの検証リクエストは https://run.huggingbay.xyz/quickstart でお読みください。

データを送信する前に、正規のポリシー https://run.huggingbay.xyz/.well-known/data-policy.json をお読みください。公開されているポリシーによると、Bay Run は入力データを学習に使用しません。

Hugging Face ドロップインミラーカタログ

Hugging Bay のミラーカタログは https://huggingbay.xyz で利用できます。HF_ENDPOINT を尊重する Hugging Face Hub クライアントの場合は、クライアントをミラーオリジンに向けてください:

export HF_ENDPOINT=https://huggingbay.xyz

カタログには現在 893 以上のミラー済みモデルが掲載されています。特定のモデルやリポジトリパスに依存する前に、ミラーの現在の提供状況を確認してください。

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    MCP server that enables agents to dynamically switch between multiple AI models (OpenAI, Anthropic, Google, etc.) with unified protocol-driven configuration and capability discovery.
    Apache 2.0
  • A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Enables MCP-compatible applications to manage, run, chat with, and generate embeddings from local or cloud LLM models, and to perform web search and content fetching via cloud APIs.
    958 npm
    AGPL 3.0
  • A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Enables MCP-compatible applications to manage and use local or cloud-hosted models, including listing, pulling, generating, chatting, embeddings, and web search/fetch through a unified tool interface.
    958 npm
    AGPL 3.0