mcp-hfspace MCP Server

O que faz o servidor MCP “mcp-hfspace”?

O mcp-hfspace MCP Server foi projetado para conectar assistentes de IA ao HuggingFace Spaces—modelos externos de IA, demonstrações e APIs hospedadas no HuggingFace. Este servidor atua como uma ponte, permitindo que agentes de IA e desenvolvedores interajam, consultem e gerenciem o HuggingFace Spaces de forma programática. Ao expor endpoints e fluxos de trabalho configuráveis, o mcp-hfspace aprimora os fluxos de desenvolvimento para quem integra recursos de IA, como execução de modelos de ML ou demonstrações, em suas aplicações. Ele permite automatizar tarefas como invocar modelos, recuperar saídas e gerenciar a troca de dados, simplificando significativamente o acesso a um vasto ecossistema de ferramentas e APIs de IA pré-treinados.

Lista de Prompts

Nenhuma informação sobre templates de prompt é fornecida no repositório ou documentação.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito está listado ou descrito no repositório ou em sua documentação.

Lista de Ferramentas

Nenhuma lista detalhada de ferramentas (como as definidas em um server.py ou similar) está disponível nos arquivos acessíveis ou na documentação.

Casos de uso deste Servidor MCP

• Acessar HuggingFace Spaces
  Invoque facilmente qualquer HuggingFace Space público, permitindo que desenvolvedores aproveitem uma grande variedade de demonstrações, modelos e aplicações de IA diretamente de seu fluxo de trabalho ou aplicação.
• Integrar modelos de IA em aplicativos
  Use o servidor MCP para chamar modelos externos para inferência, facilitando a incorporação de tarefas de IA de ponta como geração de texto, classificação de imagens ou processamento de áudio.
• Automatizar testes de modelos de IA
  Execute scripts automatizados que interagem com vários HuggingFace Spaces para avaliar ou validar saídas de maneira padronizada.
• Simplificar pipelines de dados
  Use o servidor para orquestrar fluxos onde os dados são enviados para múltiplos Spaces e os resultados são agregados ou processados posteriormente.
• Prototipar com Claude Desktop Mode
  Aproveite a configuração fácil e integração com o Claude Desktop, permitindo prototipagem rápida e testes locais de recursos orientados por IA.

Como configurar

Windsurf

1. Pré-requisitos: Certifique-se de que Node.js e Windsurf estão instalados.
2. Localizar configuração: Abra o arquivo de configuração do Windsurf (por exemplo, windsurf.json).
3. Adicionar servidor mcp-hfspace:

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

4. Salvar e reiniciar: Salve sua configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verificar: Verifique se o servidor está listado e acessível no Windsurf.

Claude

1. Pré-requisitos: Certifique-se de que o Claude Desktop está instalado.
2. Editar configuração: Abra o arquivo de configuração do Claude.
3. Adicionar mcp-hfspace:

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

4. Reiniciar Claude: Salve as alterações e reinicie.
5. Verificar: Confirme o registro do servidor na interface do Claude.

Cursor

1. Pré-requisitos: Instale o Cursor com capacidade para plugins MCP.
2. Abrir arquivo de configuração: Edite sua configuração do Cursor.
3. Configurar servidor:

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

4. Salvar e reiniciar: Reinicie o Cursor.
5. Verificar: Certifique-se de que o hfspace aparece como servidor MCP disponível.

Cline

1. Pré-requisitos: Instale o Cline e o Node.js.
2. Editar configuração do Cline: Abra o arquivo de configuração (por exemplo, cline.json).
3. Inserir mcp-hfspace:

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

4. Reiniciar o Cline: Salve e reinicie a ferramenta.
5. Confirmar: Verifique a integração listando os servidores disponíveis.

Protegendo chaves de API

Você deve proteger as chaves de API do HuggingFace usando variáveis de ambiente. Exemplo:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "hfspace": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Depois de configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “hfspace” pelo nome do seu servidor MCP e substituir a URL pela de seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base no acima, o mcp-hfspace MCP server oferece integração e suporte à configuração básicos, mas carece de documentação sobre prompts, recursos e ferramentas. Seu principal destaque é a configuração clara para várias plataformas e o gerenciamento de credenciais. Eu daria uma nota de 4/10 para este MCP em documentação e facilidade para desenvolvedores.

Pontuação MCP