mcp-hfspace MCPサーバー

「mcp-hfspace」MCPサーバーは何をするのか？

mcp-hfspace MCPサーバーは、AIアシスタントとHuggingFace Spaces（外部AIモデル、デモ、APIがHuggingFace上でホストされているもの）を接続するために設計されています。このサーバーは橋渡しの役割を担い、AIエージェントや開発者がHuggingFace Spacesとプログラム的にやり取り・クエリ・管理できるようにします。エンドポイントや設定可能なワークフローを公開することで、mcp-hfspaceは機械学習モデルやデモをアプリケーションに統合する開発ワークフローを強化します。モデルの呼び出し、出力の取得、データ交換の管理などの作業を自動化し、膨大な事前学習済みAIツールやAPIへのアクセスを大幅に簡素化します。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントにはプロンプトテンプレートに関する情報はありません。

リソース一覧

リポジトリやドキュメントで明示的なリソースは記載されていません。

ツール一覧

サーバー.pyなどで定義された詳細なツールリストは、参照可能なファイルやドキュメントにはありません。

このMCPサーバーのユースケース

• HuggingFace Spacesへのアクセス
  任意の公開HuggingFace Spaceをシームレスに呼び出せるため、開発者は自分のワークフローやアプリケーションから直接多様なAIデモやモデル、アプリを活用できます。
• AIモデルをアプリに統合
  MCPサーバーを通じて外部モデルに推論リクエストを送り、テキスト生成・画像分類・音声処理など最先端のAIタスクを簡単に組み込めます。
• AIモデルの自動テスト
  複数のHuggingFace Spacesとやり取りする自動スクリプトを実行し、標準化された方法で出力のベンチマークや検証を行えます。
• データパイプラインの簡素化
  複数のSpacesにデータを渡し、集約や追加処理を行うフローのオーケストレーションにサーバーを利用できます。
• Claude Desktop Modeでプロトタイピング
  Claude Desktopとの容易な設定・統合を活用し、AI機能の高速なプロトタイピングやローカルテストが行えます。

セットアップ方法

Windsurf

1. 前提条件: Node.jsとWindsurfがインストールされていることを確認してください。
2. 設定ファイルの場所: Windsurfの設定ファイル（例：windsurf.json）を開きます。
3. mcp-hfspaceサーバーの追加:

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

4. 保存と再起動: 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. 確認: サーバーがWindsurfでリストされており、アクセスできることを確認します。

Claude

1. 前提条件: Claude Desktopがインストールされていることを確認してください。
2. 設定編集: Claudeの設定ファイルを開きます。
3. mcp-hfspaceの追加:

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

4. Claudeの再起動: 変更を保存し、再起動します。
5. 確認: Claudeインターフェースでサーバー登録を確認します。

Cursor

1. 前提条件: MCPプラグイン対応のCursorをインストールしてください。
2. 設定ファイルを開く: Cursorの設定を編集します。
3. サーバー設定:

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

4. 保存と再起動: Cursorを再起動します。
5. 確認: hfspaceが利用可能なMCPサーバーとして表示されていることを確認します。

Cline

1. 前提条件: ClineとNode.jsをインストールしてください。
2. Cline設定編集: 設定ファイル（例：cline.json）を開きます。
3. mcp-hfspaceの挿入:

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

4. Clineの再起動: 保存してツールを再起動します。
5. 確認: 利用可能なサーバーを一覧表示して統合を確認します。

APIキーの安全な管理

HuggingFaceのAPIキーは環境変数を利用して安全に管理してください。例：

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

このMCPをフロー内で使う方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntのワークフローにMCPサーバーを組み込むには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、「システムMCP設定」セクションに以下のJSON形式でサーバー情報を入力します。

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

設定が完了したら、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能にアクセス可能になります。“hfspace"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のサーバーURLに置き換えてください。

概要

上記を踏まえると、mcp-hfspace MCPサーバーは基本的な統合やセットアップのサポートはありますが、プロンプト・リソース・ツールに関するドキュメントが不足しています。複数プラットフォームへの明確なセットアップ手順や認証情報管理が主な強みです。ドキュメントと開発者フレンドリーさの観点でこのMCPサーバーを4/10と評価します。

MCPスコア