mcp-hfspace MCP Server

Co robi serwer “mcp-hfspace” MCP?

mcp-hfspace MCP Server został zaprojektowany do łączenia asystentów AI z HuggingFace Spaces — zewnętrznymi modelami AI, demonstracjami i API hostowanymi na HuggingFace. Ten serwer działa jako most, umożliwiając agentom AI i deweloperom programową interakcję, zapytania i zarządzanie HuggingFace Spaces. Dzięki udostępnianiu endpointów i konfigurowalnych przepływów, mcp-hfspace usprawnia procesy deweloperskie dla osób integrujących funkcje AI, takie jak uruchamianie modeli ML lub demo, w swoich aplikacjach. Pozwala na automatyzację zadań takich jak wywoływanie modeli, pobieranie wyników i zarządzanie wymianą danych, znacząco upraszczając dostęp do szerokiego ekosystemu gotowych narzędzi i API AI.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie podano informacji o szablonach promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani jego dokumentacji nie wymieniono ani nie opisano żadnych zasobów.

Lista narzędzi

Nie jest dostępna szczegółowa lista narzędzi (np. definiowanych w server.py lub w inny sposób) w dostępnych plikach ani dokumentacji.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Dostęp do HuggingFace Spaces
  Płynnie wywołuj dowolny publiczny HuggingFace Space, umożliwiając deweloperom korzystanie z szerokiej gamy demonstracji, modeli i aplikacji AI bezpośrednio ze swojego workflow lub aplikacji.
• Integracja modeli AI w aplikacjach
  Użyj serwera MCP do wywoływania zewnętrznych modeli na potrzeby inferencji, co pozwala łatwo osadzać najnowsze zadania AI, takie jak generowanie tekstu, klasyfikacja obrazów czy przetwarzanie dźwięku.
• Automatyzacja testów modeli AI
  Uruchamiaj zautomatyzowane skrypty, które wchodzą w interakcję z wieloma HuggingFace Spaces, aby przeprowadzać benchmarki lub walidację wyników w ustandaryzowany sposób.
• Uproszczenie przepływów danych
  Użyj serwera do orkiestracji przepływów, w których dane przekazywane są do wielu Spaces, a wyniki są agregowane lub dalsze przetwarzane.
• Prototypowanie z Claude Desktop Mode
  Skorzystaj z łatwej konfiguracji i integracji z Claude Desktop, umożliwiając szybkie prototypowanie i lokalne testowanie funkcji napędzanych przez AI.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że Node.js i Windsurf są zainstalowane.
2. Zlokalizuj konfigurację: Otwórz swój plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf.json).
3. Dodaj serwer mcp-hfspace:

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

4. Zapisz i zrestartuj: Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
5. Zweryfikuj: Sprawdź, czy serwer jest wylistowany i dostępny w Windsurf.

Claude

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że masz zainstalowany Claude Desktop.
2. Edytuj konfigurację: Otwórz plik konfiguracyjny Claude.
3. Dodaj mcp-hfspace:

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

4. Zrestartuj Claude: Zapisz zmiany i uruchom ponownie.
5. Zweryfikuj: Potwierdź rejestrację serwera w interfejsie Claude.

Cursor

1. Wymagania wstępne: Zainstaluj Cursor z obsługą wtyczek MCP.
2. Otwórz plik konfiguracyjny: Edytuj konfigurację Cursor.
3. Skonfiguruj serwer:

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

4. Zapisz i uruchom ponownie: Uruchom ponownie Cursor.
5. Sprawdź: Upewnij się, że hfspace pojawia się jako dostępny serwer MCP.

Cline

1. Wymagania wstępne: Zainstaluj Cline i Node.js.
2. Edytuj konfigurację Cline: Otwórz plik konfiguracyjny (np. cline.json).
3. Dodaj mcp-hfspace:

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

4. Zrestartuj Cline: Zapisz i uruchom ponownie narzędzie.
5. Potwierdź: Zweryfikuj integrację, wyświetlając dostępne serwery.

Zabezpieczanie kluczy API

Klucze API HuggingFace najlepiej zabezpieczyć używając zmiennych środowiskowych. Przykład:

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

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie pracy FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wklej dane serwera MCP w poniższym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, by zamienić “hfspace” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podmienić adres URL na swój własny.

Przegląd

Na podstawie powyższego, serwer mcp-hfspace MCP oferuje podstawową integrację i wsparcie przy konfiguracji, lecz brakuje mu dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów i narzędzi. Główną zaletą jest jasny opis konfiguracji dla kilku platform oraz zarządzania poświadczeniami. Oceniam dokumentację i przyjazność dla deweloperów tego serwera MCP na 4/10.

Ocena MCP