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MCP Server · 运维云端

Hugging Face MCP Server

一个提供对Hugging Face Hub API只读访问的模型上下文协议服务器,允许LLMs与Hugging Face的模型、数据集、空间、论文和集合进行交互。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 10@smithery/cli
PythonClaude云端部署Claude Desktop

快速开始

作者 / 组织
shreyaskarnik
提供方
shreyaskarnik
运行时
Node.js

工具数量

10

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

70

仓库热度

收录来源

3 个

MCP World

选型结论

Hugging Face MCP Server 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 10 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

支持远程部署

安装与配置

安装命令

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

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Node.js,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 10 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

🤗 拥抱脸部MCP服务器🤗

一种模型上下文协议(MCP)服务器,提供对拥抱面部中心API的只读访问。该服务器允许像Claude这样的LLM与Hugging Face的模型、数据集、空间、论文和集合进行交互。

组件

资源

服务器公开了流行的Hugging Face资源:

  • 自定义 hf:// 用于访问资源的URI方案
  • 模型与 hf://model/{model_id} URI
  • 数据集包含 hf://dataset/{dataset_id} URI
  • 空间与 hf://space/{space_id} URI
  • 所有资源都有描述性名称和JSON内容类型

鼓励

服务器提供两个提示模板:

  • compare-models:生成多个拥抱脸模型之间的比较

- 必需 model_ids 参数(逗号分隔的模型ID) - 检索模型详细信息并格式化以供比较

  • summarize-paper:总结《拥抱的脸》的一篇研究论文

- 必需 arxiv_id 纸张识别论证 - 可选的 detail_level 控制摘要深度的论点(简短/详细) - 将纸质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:获取特定型号的详细信息

  • 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:使用包含SDK类型的筛选器搜索空间 - get-space-info:获取特定空间的详细信息

  • 纸张工具

- 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

  • 收藏工具

- search-collections:使用各种过滤器搜索集合 - get-collection-info:获取特定收藏的详细信息

配置

服务器不需要配置,但支持可选的拥抱脸身份验证:

  • 集 HF_TOKEN 环境变量与您的拥抱脸API令牌:

- API费率上限更高 - 访问私有存储库(如果授权) - 提高了高容量请求的可靠性

快速启动

安装

通过Smithery安装

通过以下方式自动安装Claude Desktop的huggingface mcp服务器 史密瑟里:

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

Development/Unpublished Servers Configuration

"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

建筑与出版

准备分发包裹:

  1. 同步依赖关系并更新锁文件:
uv sync
  1. 构建包分发:
uv build

这将在 dist/ 目录。

  1. 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服务器在stdio上运行,调试可能具有挑战性。为了达到最佳调试效果 经验,我们强烈建议使用 MCP检查员.

您可以通过以下方式启动MCP检查器 使用此命令:

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。

克劳德提示示例

当与Claude一起使用此服务器时,请尝试以下示例提示:

  • “在Hugging Face上搜索参数小于1亿的BERT模型”
  • “在拥抱脸上找到最受欢迎的文本分类数据集”
  • “今天关于拥抱脸的人工智能研究论文有哪些?”
  • “使用Hugging Face MCP服务器,使用arXiv ID 2307.09288对论文进行总结”
  • “比较Hugging Face的Llama-3-8B和Mistral-7B型号”
  • “显示最受欢迎的用于图像生成的Gradio空间”
  • “查找TheBlock创建的包含Mixtral模特的系列”

故障排除

如果您遇到服务器问题:

  1. 在Claude Desktop中检查服务器日志:

- macOS: ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-huggingface.log - 窗户: %APPDATA%\Claude\logs\mcp-server-huggingface.log

  1. 对于API速率限制错误,请考虑添加一个Hugging Face API令牌
  1. 确保您的机器具有互联网连接,以访问拥抱脸API
  1. 如果某个特定工具出现故障,请尝试通过Hugging Face网站访问相同的数据以验证其存在

工具与能力

工具数量

10

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

模型访问Python本地部署数据集查询论文摘要HuggingFace集成LLM工具

支持客户端

Claude DesktopClaude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 10 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Hugging Face MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx -y @smithery/cli install @shreyaskarnik/huggingface-mcp-server --client claude,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Hugging Face MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Hugging Face MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Hugging Face MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Hugging Face MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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