mcp-hfspace MCP-server

Hva gjør “mcp-hfspace” MCP-serveren?

mcp-hfspace MCP-serveren er laget for å koble AI-assistenter til HuggingFace Spaces—eksterne AI-modeller, demoer og API-er som hostes på HuggingFace. Denne serveren fungerer som en bro og lar AI-agenter og utviklere samhandle med, gjøre forespørsler til og administrere HuggingFace Spaces programmatisk. Ved å eksponere endepunkter og konfigurerbare arbeidsflyter forbedrer mcp-hfspace utviklingsflyten for de som integrerer AI-funksjoner, som å kjøre ML-modeller eller demoer, i sine applikasjoner. Den muliggjør automatisering av oppgaver som å kjøre modeller, hente utdata og håndtere datautveksling, og forenkler betydelig tilgangen til et stort økosystem av forhåndstrente AI-verktøy og API-er.

Liste over prompt-maler

Ingen informasjon om prompt-maler er gitt i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er listet eller beskrevet i depotet eller dets dokumentasjon.

Liste over verktøy

Ingen detaljert verktøyliste (for eksempel fra en server.py eller lignende) er tilgjengelig fra tilgjengelige filer eller dokumentasjon.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Tilgang til HuggingFace Spaces
  Kjør sømløst enhver offentlig HuggingFace Space, slik at utviklere kan utnytte et bredt utvalg av AI-demoer, modeller og applikasjoner direkte fra sin egen arbeidsflyt eller applikasjon.
• Integrer AI-modeller i apper
  Bruk MCP-serveren for å kalle eksterne modeller for inferens, og gjør det enkelt å bygge inn banebrytende AI-oppgaver som tekstgenerering, bildeklassifisering eller lydprosessering.
• Automatiser testing av AI-modeller
  Kjør automatiserte skript som samhandler med flere HuggingFace Spaces for å benchmarke eller validere utdata på en standardisert måte.
• Forenkle datapipelining
  Bruk serveren til å orkestrere flyt der data sendes til flere Spaces og resultater aggregeres eller videreprosessers.
• Prototyp med Claude Desktop Mode
  Utnytt enkel konfigurasjon og integrasjon med Claude Desktop, slik at du raskt kan prototype og lokalt teste AI-drevne funksjoner.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Forutsetninger: Sørg for at Node.js og Windsurf er installert.
2. Finn konfigurasjon: Åpne Windsurf-konfigurasjonsfilen din (f.eks. windsurf.json).
3. Legg til mcp-hfspace-serveren:

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

4. Lagre og start på nytt: Lagre konfigurasjonen din og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser: Sjekk at serveren er listet og tilgjengelig i Windsurf.

Claude

1. Forutsetninger: Sørg for at Claude Desktop er installert.
2. Rediger konfigurasjon: Åpne Claude-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til mcp-hfspace:

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

4. Start Claude på nytt: Lagre endringer og start på nytt.
5. Verifiser: Bekreft serverregistrering i Claude-grensesnittet.

Cursor

1. Forutsetninger: Installer Cursor med MCP-plugin-støtte.
2. Åpne konfigurasjonsfil: Rediger Cursor-konfigurasjonen din.
3. Konfigurer server:

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

4. Lagre og start på nytt: Start Cursor på nytt.
5. Sjekk: Forsikre deg om at hfspace vises som en tilgjengelig MCP-server.

Cline

1. Forutsetninger: Installer Cline og Node.js.
2. Rediger Cline-konfig: Åpne konfigurasjonsfilen (f.eks. cline.json).
3. Sett inn mcp-hfspace:

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

4. Start Cline på nytt: Lagre og start verktøyet på nytt.
5. Bekreft: Verifiser integrasjon ved å liste tilgjengelige servere.

Sikring av API-nøkler

Du bør sikre HuggingFace API-nøkler ved å bruke miljøvariabler. Eksempel:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

{
  "hfspace": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dinmcpserver.eksempel/path_til_mcp/url"
  }
}

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “hfspace” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på ovenstående tilbyr mcp-hfspace MCP-serveren grunnleggende integrasjon og oppsettstøtte, men mangler dokumentasjon om prompt-maler, ressurser og verktøy. Hovedstyrken er tydelig oppsett for flere plattformer og håndtering av legitimasjon. Jeg vil gi denne MCP-serveren en 4/10 for dokumentasjon og utviklervennlighet.

MCP-score