🤗 Hugging Face MCP 服务器 🤗

这是一个提供对 Hugging Face Hub API 只读访问的模型上下文协议（MCP）服务器。该服务器允许Claude等大语言模型与Hugging Face的模型、数据集、空间、论文和集合进行交互。

组件

资源

该服务器提供以下流行的Hugging Face资源访问：

• 自定义hf:// URI方案用于访问资源
• 模型使用hf://model/{model_id} URI
• 数据集使用hf://dataset/{dataset_id} URI
• 空间使用hf://space/{space_id} URI
• 所有资源都有描述性名称和JSON内容类型

提示模板

该服务器提供两种提示模板：

• compare-models：生成多个Hugging Face模型之间的比较

  • 必需参数model_ids（逗号分隔的模型ID）
  • 获取模型详情并格式化以供比较

• summarize-paper：总结Hugging Face上的研究论文

  • 必需参数arxiv_id用于识别论文
  • 可选参数detail_level（简要/详细）控制摘要深度
  • 结合论文元数据与实现细节

工具

该服务器实现了几个工具类别：

• 模型工具

  • search-models：使用查询、作者、标签和限制等过滤器搜索模型
  • 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：获取特定数据集的详细信息

• 空间工具

  • search-spaces：使用包括SDK类型在内的过滤器搜索空间
  • get-space-info：获取特定空间的详细信息

• 论文工具

  • get-paper-info：获取论文及其实现的信息
  • get-daily-papers：获取精选的每日论文列表

• 集合工具

  • 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

配置

该服务器不需要配置，但支持可选的Hugging Face认证：

• 设置HF_TOKEN环境变量为你的Hugging Face API令牌以：
  • 获得更高的API速率限制
  • 访问私有仓库（如果授权）
  • 提高高流量请求的可靠性

快速开始

安装

通过Smithery安装

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

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

Claude Desktop

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"  // 可选
    }
  }
}

开发

构建和发布

准备包以供分发：

1. 同步依赖项并更新锁定文件：

uv sync

1. 构建包分发：

uv build

这将在dist/目录中创建源代码和wheel分发。

1. 发布到PyPI：

uv publish

注意：你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，调试可能具有挑战性。为了获得最佳调试体验，我们强烈建议使用MCP Inspector。

你可以通过npm使用以下命令启动MCP Inspector：

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

启动后，Inspector将显示一个URL，你可以在浏览器中访问它以开始调试。

Claude的示例提示

使用此服务器与Claude时，可以尝试以下示例提示：

• "在Hugging Face上搜索参数少于1亿的BERT模型"
• "查找Hugging Face上最受欢迎的文本分类数据集"
• "Hugging Face上今天的精选AI研究论文是什么？"
• "使用Hugging Face MCP服务器总结arXiv ID为2307.09288的论文"
• "比较Hugging Face上的Llama-3-8B和Mistral-7B模型"
• "向我展示最受欢迎的用于图像生成的Gradio空间"
• "查找TheBloke创建的包含Mixtral模型的集合"

故障排除

如果服务器出现问题：

1. 检查Claude Desktop中的服务器日志：

   • MacOS：~/Library/Logs/Claude/mcp-server-huggingface.log
   • Windows：%APPDATA%\Claude\logs\mcp-server-huggingface.log

2. 对于API速率限制错误，考虑添加Hugging Face API令牌

3. 确保你的机器有互联网连接以访问Hugging Face API

4. 如果特定工具失败，尝试通过Hugging Face网站访问相同的数据以验证其是否存在