mcp-hfspace MCP Server

Was macht der “mcp-hfspace” MCP Server?

Der mcp-hfspace MCP Server wurde entwickelt, um KI-Assistenten mit HuggingFace Spaces zu verbinden – also mit externen KI-Modellen, Demos und APIs, die auf HuggingFace gehostet werden. Dieser Server fungiert als Brücke und ermöglicht es KI-Agenten und Entwicklern, mit HuggingFace Spaces programmatisch zu interagieren, Abfragen zu stellen und diese zu verwalten. Durch das Bereitstellen von Endpunkten und konfigurierbaren Workflows verbessert mcp-hfspace die Entwicklungsabläufe für alle, die KI-Funktionen wie ML-Modelle oder Demos in ihre Anwendungen integrieren möchten. Er ermöglicht die Automatisierung von Aufgaben wie das Aufrufen von Modellen, das Abrufen von Ausgaben und das Verwalten des Datenaustauschs und vereinfacht so den Zugang zu einem riesigen Ökosystem vortrainierter KI-Tools und APIs erheblich.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine Informationen zu Prompt-Vorlagen enthalten.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine expliziten Ressourcen aufgeführt oder beschrieben.

Liste der Tools

Eine detaillierte Liste der Tools (wie sie z.B. in einer server.py definiert wären) ist in den zugänglichen Dateien oder der Dokumentation nicht verfügbar.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Zugriff auf HuggingFace Spaces
  Rufen Sie nahtlos beliebige öffentliche HuggingFace Spaces auf und nutzen Sie eine Vielzahl von KI-Demos, Modellen und Anwendungen direkt aus Ihrem eigenen Workflow oder Ihrer Anwendung.
• KI-Modelle in Apps integrieren
  Verwenden Sie den MCP-Server, um externe Modelle für Inferenzzwecke aufzurufen und fortschrittliche KI-Aufgaben wie Textgenerierung, Bildklassifikation oder Audioverarbeitung einfach einzubetten.
• Automatisiertes Testen von KI-Modellen
  Führen Sie automatisierte Skripte aus, die mit verschiedenen HuggingFace Spaces interagieren, um Benchmarks zu erstellen oder Ausgaben standardisiert zu validieren.
• Vereinfachtes Daten-Pipelining
  Orchestrieren Sie mit dem Server Abläufe, bei denen Daten an mehrere Spaces weitergegeben und Ergebnisse aggregiert oder weiterverarbeitet werden.
• Prototyping mit Claude Desktop Mode
  Nutzen Sie die einfache Konfiguration und Integration mit Claude Desktop für schnelles Prototyping und lokales Testen KI-basierter Features.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Node.js und Windsurf installiert sind.
2. Konfiguration suchen: Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei (z.B. windsurf.json).
3. mcp-hfspace Server hinzufügen:

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

4. Speichern & Neustarten: Speichern Sie Ihre Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen: Prüfen Sie, ob der Server in Windsurf aufgelistet und erreichbar ist.

Claude

1. Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Claude Desktop installiert ist.
2. Konfiguration bearbeiten: Öffnen Sie die Claude-Konfigurationsdatei.
3. mcp-hfspace hinzufügen:

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

4. Claude neu starten: Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Claude neu.
5. Überprüfen: Bestätigen Sie die Server-Registrierung in der Claude-Oberfläche.

Cursor

1. Voraussetzungen: Installieren Sie Cursor mit MCP-Plugin-Fähigkeit.
2. Konfigurationsdatei öffnen: Bearbeiten Sie Ihre Cursor-Konfiguration.
3. Server konfigurieren:

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

4. Speichern & Neustarten: Starten Sie Cursor neu.
5. Prüfen: Stellen Sie sicher, dass hfspace als verfügbarer MCP-Server erscheint.

Cline

1. Voraussetzungen: Installieren Sie Cline und Node.js.
2. Cline-Konfiguration bearbeiten: Öffnen Sie die Konfigurationsdatei (z.B. cline.json).
3. mcp-hfspace einfügen:

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

4. Cline neu starten: Speichern und starten Sie das Tool neu.
5. Bestätigen: Überprüfen Sie die Integration, indem Sie verfügbare Server auflisten.

Sicherung der API-Keys

Sie sollten Ihre HuggingFace API-Keys mit Umgebungsvariablen sichern. Beispiel:

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

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Serverdaten mit folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “hfspace” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL auszutauschen.

Übersicht

Basierend darauf bietet der mcp-hfspace MCP Server grundlegende Integrations- und Setup-Unterstützung, aber es fehlen Dokumentationen zu Prompts, Ressourcen und Tools. Die Hauptstärke liegt in der klaren Einrichtung für mehrere Plattformen sowie im Credential-Management. Ich würde diesen MCP Server mit 4/10 für Dokumentation und Entwicklerfreundlichkeit bewerten.

MCP Score