mcp-hfspace MCP Server

Wat doet de “mcp-hfspace” MCP Server?

De mcp-hfspace MCP Server is ontworpen om AI-assistenten te verbinden met HuggingFace Spaces—externe AI-modellen, demo’s en API’s gehost op HuggingFace. Deze server fungeert als brug, waardoor AI-agenten en ontwikkelaars op programmatische wijze kunnen communiceren met, informatie opvragen uit en beheer voeren over HuggingFace Spaces. Door het aanbieden van eindpunten en configureerbare workflows, verbetert mcp-hfspace de ontwikkelprocessen voor wie AI-functionaliteit, zoals het draaien van ML-modellen of demo’s, in hun applicatie wil integreren. Het maakt automatisering mogelijk van taken als het aanroepen van modellen, ophalen van resultaten en beheren van gegevensuitwisseling, en vereenvoudigt zo de toegang tot een groot ecosysteem van voorgetrainde AI-tools en API’s.

Lijst van Prompts

Er is geen informatie over prompt-templates beschikbaar in de repository of documentatie.

Lijst van Bronnen

Er worden geen expliciete bronnen vermeld of beschreven in de repository of de documentatie.

Lijst van Tools

Er is geen gedetailleerde lijst van tools (zoals gedefinieerd in een server.py of elders) beschikbaar in de toegankelijke bestanden of documentatie.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Toegang tot HuggingFace Spaces
  Roep eenvoudig elke publieke HuggingFace Space aan, waardoor ontwikkelaars een breed scala aan AI-demo’s, modellen en toepassingen direct vanuit hun eigen workflow of applicatie kunnen benutten.
• AI-modellen integreren in apps
  Gebruik de MCP-server om externe modellen aan te roepen voor inferentie, zodat je eenvoudig geavanceerde AI-taken zoals tekstgeneratie, beeldclassificatie of audiobewerking kunt inbouwen.
• Automatiseer testen van AI-modellen
  Laat automatische scripts draaien die met meerdere HuggingFace Spaces interacteren om outputs gestandaardiseerd te benchmarken of te valideren.
• Vereenvoudig datapijplijnen
  Gebruik de server om flows te orkestreren waarbij data naar meerdere Spaces wordt gestuurd en resultaten worden geaggregeerd of verder verwerkt.
• Prototypen met Claude Desktop Mode
  Profiteer van eenvoudige configuratie en integratie met Claude Desktop, waarmee je snel kunt prototypen en lokaal AI-functionaliteit kunt testen.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Vereisten: Zorg dat Node.js en Windsurf geïnstalleerd zijn.
2. Configuratie vinden: Open je Windsurf-configuratiebestand (bijv. windsurf.json).
3. Voeg mcp-hfspace server toe:

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

4. Opslaan en herstarten: Sla je configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleren: Controleer of de server wordt vermeld en toegankelijk is in Windsurf.

Claude

1. Vereisten: Zorg dat je Claude Desktop hebt geïnstalleerd.
2. Configuratie bewerken: Open het Claude-configuratiebestand.
3. Voeg mcp-hfspace toe:

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

4. Herstart Claude: Sla wijzigingen op en herstart.
5. Controleren: Bevestig serverregistratie in de Claude-interface.

Cursor

1. Vereisten: Installeer Cursor met MCP plugin-mogelijkheid.
2. Config-bestand openen: Bewerk je Cursor-configuratie.
3. Server configureren:

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

4. Opslaan en herstarten: Herstart Cursor.
5. Controleren: Controleer of hfspace als beschikbare MCP-server verschijnt.

Cline

1. Vereisten: Installeer Cline en Node.js.
2. Cline-configuratie bewerken: Open het configuratiebestand (bijv. cline.json).
3. Voeg mcp-hfspace toe:

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

4. Herstart Cline: Sla op en herstart het programma.
5. Bevestigen: Controleer de integratie door de beschikbare servers op te vragen.

API-sleutels beveiligen

Je dient HuggingFace API-sleutels te beveiligen door gebruik te maken van omgevingsvariabelen. Voorbeeld:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers toe te voegen aan je FlowHunt-workflow, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. In het systeem-MCP-configuratiegedeelte voeg je je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “hfspace” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL aan te passen naar je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van het bovenstaande biedt de mcp-hfspace MCP-server basisintegratie en installatie-ondersteuning, maar ontbreekt documentatie over prompts, bronnen en tools. De voornaamste kracht is duidelijke installatie voor meerdere platforms en credentialbeheer. Ik waardeer deze MCP-server met een 4/10 voor documentatie en ontwikkelaarsvriendelijkheid.

MCP Score