这是一个提供只读访问Hugging Face Hub API的模型上下文协议(MCP)服务器。此服务器允许像Claude这样的大语言模型与Hugging Face的模型、数据集、空间、论文和集合进行交互。
该服务器公开了流行的Hugging Face资源:
hf://URI方案来访问资源hf://model/{model_id}URIhf://dataset/{dataset_id}URIhf://space/{space_id}URI该服务器提供了两个提示模板:
compare-models:生成多个Hugging Face模型之间的比较
model_ids参数(逗号分隔的模型ID)summarize-paper:总结来自Hugging Face的研究论文
arxiv_id参数用于识别论文detail_level参数(简略/详细)控制摘要深度该服务器实现了几个工具类别:
模型工具
search-models:通过查询、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:通过过滤器搜索数据集get-dataset-info:获取特定数据集的详细信息空间工具
search-spaces:通过包括SDK类型的过滤器搜索空间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:获取每日精选论文列表集合工具
search-collections:通过各种过滤器搜索集合get-collection-info:获取特定集合的详细信息该服务器不需要配置,但支持可选的Hugging Face身份验证:
HF_TOKEN为您的Hugging Face API令牌,以获得:
要通过Smithery自动安装huggingface-mcp-server供Claude Desktop使用:
npx -y @smithery/cli install @shreyaskarnik/huggingface-mcp-server --client claude
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
}
}
}
</details>
为了准备分发的包:
uv sync
uv build
这将在dist/目录中创建源和轮子分布。
uv publish
注意:您需要通过环境变量或命令标志设置PyPI凭证:
--token 或 UV_PUBLISH_TOKEN--username/UV_PUBLISH_USERNAME 和 --password/UV_PUBLISH_PASSWORD由于MCP服务器通过标准I/O运行,调试可能会很困难。为了最佳的调试体验,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,Inspector会显示一个URL,您可以在浏览器中访问该URL以开始调试。
当使用此服务器与Claude一起工作时,可以尝试这些示例提示:
如果您遇到服务器问题:
在Claude Desktop中检查服务器日志:
~/Library/Logs/Claude/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
如果某个特定工具失败,请尝试通过Hugging Face网站访问相同的数据以验证其存在性 </中文翻译>