Bay Run
Bay Run
Bay Run — это бесплатный на старте, совместимый с OpenAI REST- и MCP-сервис для инференса небольших моделей по каноническому источнику: https://run.huggingbay.xyz.
Бесплатный запуск: 30 секунд
Тариф запуска бесплатный. Выпустите демонстрационный bearer-токен с помощью запроса client_credentials в формате form-encoded, затем вызывайте API. Опубликованные ограничения: 60 запросов/минуту и 1 500 в день; демонстрационные bearer-токены истекают через 24 часа.
Начните с живого quickstart для копирования и вставки: https://run.huggingbay.xyz/quickstart.
Автономное демо в репозитории — это небольшой сценарий: classify → подписанная квитанция → verify:
python examples/bakeoff.pyimport 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")Это демо использует реальные поверхности /v1/classify и проверки происхождения; оно не выдумывает конечную точку для сравнения.
Related MCP server: spiderswitch
REST и SDK
Поверхность REST включает совместимые с OpenAI chat/completions (включая SSE-стриминг и инструменты), эмбеддинги, реранкинг, классификацию, суммаризацию, RAG, расчёты, JSON-валидацию и память. Тонкие SDK находятся рядом с этой рабочей копией во время сборки/тестирования:
pip install -e ../bayrun-sdk/python
npm install ../bayrun-sdk/jsfrom 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 });Долговременная память remember/recall/forget делегируется владельцу и не разрешена для общего демонстрационного bearer-токена. Используйте специальный ключ разработчика или клиент, зарегистрированный с token_endpoint_auth_method=client_secret_post.
Фрагменты адаптеров для OpenAI Python, Vercel AI SDK, LangChain и LlamaIndex находятся в docs/integrations.md.
MCP: ровно три инструмента
Направьте MCP-клиент на https://run.huggingbay.xyz/mcp/. Живой сервер предоставляет ровно:
get_task_quoterun_taskverify_result
Детали токена и формы запроса хранятся в живом quickstart, чтобы контракт для копирования и вставки оставался актуальным.
Доверие и политика данных
Результаты REST содержат подписанные квитанции о происхождении, а выполнение задач возвращает подписанную квитанцию, которую можно проверить с помощью поверхности верификации. Прочитайте семантику квитанций и живой запрос верификации на https://run.huggingbay.xyz/quickstart.
Прежде чем отправлять данные, прочитайте каноническую политику: https://run.huggingbay.xyz/.well-known/data-policy.json. Опубликованная политика гласит, что Bay Run не обучается на входных данных.
Каталог drop-in-зеркал Hugging Face
Зеркальный каталог Hugging Bay доступен на https://huggingbay.xyz. Для клиентов Hugging Face Hub, которые поддерживают HF_ENDPOINT, укажите клиенту зеркальный источник:
export HF_ENDPOINT=https://huggingbay.xyzКаталог в настоящее время содержит 893+ зеркальных моделей. Проверьте текущий статус обслуживания зеркала, прежде чем полагаться на конкретную модель или путь в репозитории.
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Servers
- FlicenseAqualityFmaintenanceMCP server that exposes 300+ AI agents as tools via a single API key. Supports listing agents, invoking any agent with chat-completion style messages, checking agent health, and retrieving platform statistics.53
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceMCP 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
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables AI agents to access a unified catalog of tools from various APIs (OpenAPI, GraphQL, MCP, Google Discovery) through the MCP protocol.MIT
- AlicenseAqualityBmaintenanceA local MCP bridge that registers multiple AI API endpoints, enabling agents to automatically discover and route to models based on capabilities like chat, vision, reasoning, embedding, image generation, TTS, STT, and rerank.69MIT
Related MCP Connectors
Connect MCP clients to 2,000+ AI models without managing provider API keys.
Hosted MCP server for LLM cost estimation, model comparison, and budget-aware routing.
Hosted MCP endpoint with realistic fake data for prototyping agents. 12 tools, no setup.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/barneywohl/bay-run'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server