mcp-hfspace MCP-palvelin

Mitä “mcp-hfspace” MCP-palvelin tekee?

mcp-hfspace MCP-palvelin on suunniteltu yhdistämään tekoälyavustajat HuggingFace Spacesiin—ulkoisiin tekoälymalleihin, demoihin ja API-rajapintoihin, joita isännöidään HuggingFacessa. Tämä palvelin toimii siltana, mahdollistaen tekoälyagenttien ja kehittäjien vuorovaikutuksen, kyselyt ja HuggingFace Spacesin ohjelmallisen hallinnan. Tarjoamalla päätepisteitä ja konfiguroitavia työnkulkuja mcp-hfspace tehostaa kehitysprosesseja niille, jotka integroivat tekoälyominaisuuksia, kuten ML-mallien tai demojen ajamista, sovelluksiinsa. Se mahdollistaa tehtävien, kuten mallien kutsumisen, tulosten hakemisen ja datan hallinnan automatisoinnin, mikä yksinkertaistaa merkittävästi pääsyä laajaan valikoimaan esikoulutettuja tekoälytyökaluja ja API-rajapintoja.

Prompt-lista

Tietoa prompt-pohjista ei ole saatavilla repositoriossa tai dokumentaatiossa.

Valmis kasvattamaan liiketoimintaasi?

Aloita ilmainen kokeilujakso tänään ja näe tulokset muutamassa päivässä.

Pyydä demo Kirjaudu sisään

Resurssilista

Erillisiä resursseja ei ole lueteltu tai kuvattu repositoriossa tai sen dokumentaatiossa.

Työkalulista

Yksityiskohtaista työkalulistaa (esim. server.py:ssä määritelty) ei ole saatavilla käytettävissä olevista tiedostoista tai dokumentaatiosta.

Liity uutiskirjeellemme

Saa uusimmat vinkit, trendit ja tarjoukset ilmaiseksi.

Sähköpostiosoite

Tilaa

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Pääsy HuggingFace Spacesiin
  Kutsu saumattomasti mitä tahansa julkista HuggingFace Spacea, jolloin kehittäjät voivat hyödyntää laajaa valikoimaa tekoälydemoja, malleja ja sovelluksia suoraan omasta työnkulustaan tai sovelluksestaan.
• Integroi tekoälymalleja sovelluksiin
  Käytä MCP-palvelinta ulkoisten mallien kutsumiseen inference-tarkoituksiin, jolloin on helppo sisällyttää huipputason tekoälytehtäviä, kuten tekstin generointia, kuvanluokittelua tai ääniprosessointia.
• Automatisoi tekoälymallien testaus
  Aja automatisoituja skriptejä, jotka vuorovaikuttavat useiden HuggingFace Spaces -mallien kanssa, benchmarkkaavat tai validoivat tuloksia standardoidulla tavalla.
• Yksinkertaista dataputkittaminen
  Orkestraoi palvelimen avulla datavirtoja, joissa tietoa siirretään useille Spaceille ja tulokset yhdistetään tai käsitellään edelleen.
• Prototypoi Claude Desktop -tilassa
  Hyödynnä helppo konfigurointi ja integraatio Claude Desktopiin, mikä mahdollistaa nopean prototypoinnin ja paikallisen tekoälyominaisuuksien testauksen.

Kuinka ottaa käyttöön

Windsurf

1. Edellytykset: Varmista, että Node.js ja Windsurf on asennettu.
2. Konfiguraation sijainti: Avaa Windsurf-konfiguraatiotiedosto (esim. windsurf.json).
3. Lisää mcp-hfspace-palvelin:

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

4. Tallenna ja käynnistä uudelleen: Tallenna konfiguraatio ja käynnistä Windsurf uudelleen.
5. Varmista: Tarkista, että palvelin näkyy ja on käytettävissä Windsurfissa.

Claude

1. Edellytykset: Varmista, että Claude Desktop on asennettu.
2. Muokkaa konfiguraatiota: Avaa Clauden konfiguraatiotiedosto.
3. Lisää mcp-hfspace:

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

4. Käynnistä Claude uudelleen: Tallenna muutokset ja käynnistä uudelleen.
5. Varmista: Vahvista palvelimen rekisteröinti Clauden käyttöliittymässä.

Cursor

1. Edellytykset: Asenna Cursor, jossa on MCP-lisäosatuki.
2. Avaa konfiguraatiotiedosto: Muokkaa Cursorin konfiguraatiota.
3. Konfiguroi palvelin:

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

4. Tallenna ja käynnistä uudelleen: Käynnistä Cursor uudelleen.
5. Tarkista: Varmista, että hfspace näkyy käytettävissä olevana MCP-palvelimena.

Cline

1. Edellytykset: Asenna Cline ja Node.js.
2. Muokkaa Cline-konfiguraatiota: Avaa konfiguraatiotiedosto (esim. cline.json).
3. Lisää mcp-hfspace:

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

4. Käynnistä Cline uudelleen: Tallenna ja käynnistä työkalu uudelleen.
5. Vahvista: Varmista integrointi listaamalla käytettävissä olevat palvelimet.

API-avainten suojaus

HuggingFace API-avaimet kannattaa suojata käyttämällä ympäristömuuttujia. Esimerkki:

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

Kuinka käyttää tätä MCP:tä flows-työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Integroi MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentti flow’hun ja yhdistämällä se tekoälyagenttiisi:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi konfiguraatiopaneelin. Järjestelmän MCP-konfiguraatio-osioon lisää MCP-palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun konfiguraatio on tehty, tekoälyagentti voi käyttää tätä MCP:tä työkaluna ja hyödyntää kaikkia sen toimintoja. Muista vaihtaa “hfspace” MCP-palvelimesi oikeaksi nimeksi ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Yllä olevan perusteella mcp-hfspace MCP-palvelin tarjoaa perustason integraatio- ja käyttöönotto-ohjeet, mutta dokumentaatiosta puuttuvat tiedot prompt-pohjista, resursseista ja työkaluista. Sen vahvuus on selkeä käyttöönotto useille alustoille sekä tunnusten hallinta. Arvioisin tämän MCP-palvelimen dokumentaation ja kehittäjäystävällisyyden arvosanaksi 4/10.

MCP-arvosana