mcp-hfspace MCP Server

Hvad gør “mcp-hfspace” MCP Server?

mcp-hfspace MCP Server er designet til at forbinde AI-assistenter med HuggingFace Spaces—eksterne AI-modeller, demoer og API’er hostet på HuggingFace. Denne server fungerer som en bro, der gør det muligt for AI-agenter og udviklere at interagere med, forespørge og administrere HuggingFace Spaces programmatisk. Ved at eksponere endpoints og konfigurerbare workflows forbedrer mcp-hfspace udviklingsworkflowet for dem, der integrerer AI-funktioner – såsom at køre ML-modeller eller demoer – i deres applikationer. Den muliggør automatisering af opgaver som at kalde modeller, hente output og administrere dataudveksling, hvilket markant forenkler adgangen til et stort økosystem af prætrænede AI-værktøjer og API’er.

Liste over Prompts

Der gives ingen information om promptskabeloner i repository eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

Der er ikke eksplicit oplyst eller beskrevet ressourcer i repository eller dokumentation.

Liste over Værktøjer

Der findes ingen detaljeret liste over værktøjer (såsom defineret i en server.py eller lignende) fra de tilgængelige filer eller dokumentation.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Adgang til HuggingFace Spaces
  Kald problemfrit enhver offentlig HuggingFace Space, så udviklere kan udnytte et bredt udvalg af AI-demoer, modeller og applikationer direkte fra deres workflow eller applikation.
• Integrér AI-modeller i apps
  Brug MCP-serveren til at kalde eksterne modeller til inference, så det er nemt at integrere avancerede AI-opgaver som tekstoprettelse, billedklassificering eller lydbehandling.
• Automatisér test af AI-modeller
  Kør automatiserede scripts, der interagerer med flere HuggingFace Spaces for at benchmarke eller validere output på en standardiseret måde.
• Forenkling af datapipelining
  Brug serveren til at orkestrere flows, hvor data sendes til flere Spaces og resultater aggregeres eller viderebehandles.
• Prototyping med Claude Desktop Mode
  Udnyt enkel konfiguration og integration med Claude Desktop for hurtig prototyping og lokal test af AI-drevne funktioner.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Forudsætninger: Sørg for at Node.js og Windsurf er installeret.
2. Find konfiguration: Åbn din Windsurf-konfigurationsfil (f.eks. windsurf.json).
3. Tilføj mcp-hfspace Server:

   "mcpServers": {
     "hfspace": {
       "command": "npx",
       "args": ["@evalstate/mcp-hfspace@latest"]
     }
   }
   

4. Gem og genstart: Gem din konfiguration og genstart Windsurf.
5. Verificér: Tjek at serveren er opført og tilgængelig i Windsurf.

Claude

1. Forudsætninger: Sørg for at du har installeret Claude Desktop.
2. Redigér konfigurationen: Åbn Claude-konfigurationsfilen.
3. Tilføj mcp-hfspace:

   "mcpServers": {
     "hfspace": {
       "command": "npx",
       "args": ["@evalstate/mcp-hfspace@latest"]
     }
   }
   

4. Genstart Claude: Gem ændringerne og genstart.
5. Verificér: Bekræft serverregistrering i Claude-interfacet.

Cursor

1. Forudsætninger: Installer Cursor med MCP-plugin-funktion.
2. Åbn konfigurationsfil: Redigér din Cursor-konfiguration.
3. Konfigurér serveren:

   "mcpServers": {
     "hfspace": {
       "command": "npx",
       "args": ["@evalstate/mcp-hfspace@latest"]
     }
   }
   

4. Gem og genstart: Genstart Cursor.
5. Tjek: Sikr dig at hfspace vises som en tilgængelig MCP-server.

Cline

1. Forudsætninger: Installer Cline og Node.js.
2. Redigér Cline-konfiguration: Åbn konfigurationsfilen (f.eks. cline.json).
3. Indsæt mcp-hfspace:

   "mcpServers": {
     "hfspace": {
       "command": "npx",
       "args": ["@evalstate/mcp-hfspace@latest"]
     }
   }
   

4. Genstart Cline: Gem og genstart værktøjet.
5. Bekræft: Verificér integrationen ved at vise tilgængelige servere.

Sikring af API-nøgler

Du bør sikre HuggingFace API-nøgler ved at bruge miljøvariabler. Eksempel:

"mcpServers": {
  "hfspace": {
    "command": "npx",
    "args": ["@evalstate/mcp-hfspace@latest"],
    "env": {
      "HF_API_KEY": "din_huggingface_api_nøgle"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${HF_API_KEY}"
    }
  }
}

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

{
  "hfspace": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “hfspace” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på ovenstående tilbyder mcp-hfspace MCP-serveren grundlæggende integration og opsætningssupport, men mangler dokumentation om prompts, ressourcer og værktøjer. Dens største styrke er klar opsætning til flere platforme og credential management. Jeg vil give denne MCP-server en 4/10 for dokumentation og udviklervenlighed.

MCP Score