mcp-hfspace MCP Server

Čo robí MCP Server “mcp-hfspace”?

mcp-hfspace MCP Server je navrhnutý na prepojenie AI asistentov s HuggingFace Spaces – externými AI modelmi, demami a API hostovanými na HuggingFace. Tento server funguje ako most, ktorý umožňuje AI agentom a vývojárom programovo interagovať, dotazovať sa a spravovať HuggingFace Spaces. Sprístupňuje endpointy a konfigurovateľné workflowy, čím zlepšuje vývojárske procesy pre tých, ktorí integrujú AI funkcionalitu – napríklad spúšťanie ML modelov či dem v ich aplikáciách. Umožňuje automatizáciu úloh ako volanie modelov, získavanie výstupov a správu výmeny dát, čím významne zjednodušuje prístup k širokému ekosystému predtrénovaných AI nástrojov a API.

Zoznam promptov

V repozitári alebo dokumentácii nie sú uvedené informácie o šablónach promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári ani v dokumentácii nie sú výslovne uvedené žiadne zdroje.

Zoznam nástrojov

Z dostupných súborov či dokumentácie nie je k dispozícii podrobný zoznam nástrojov (napr. definovaných v server.py alebo inde).

Príklady použitia tohto MCP servera

• Prístup k HuggingFace Spaces
  Bezproblémovo vyvolajte akýkoľvek verejný HuggingFace Space, čo umožňuje vývojárom priamo využívať širokú škálu AI dem, modelov a aplikácií vo svojom workflow alebo aplikácii.
• Integrácia AI modelov do aplikácií
  Použite MCP server na volanie externých modelov na inferenciu, vďaka čomu ľahko začleníte najmodernejšie AI úlohy ako generovanie textu, klasifikáciu obrázkov či spracovanie zvuku.
• Automatizované testovanie AI modelov
  Spúšťajte automatizované skripty, ktoré interagujú s viacerými HuggingFace Spaces na benchmarkovanie alebo validáciu výstupov štandardizovaným spôsobom.
• Zjednodušenie dátových tokov
  Orchestrujte toky, kde sú dáta odovzdávané viacerým Spaces a výsledky sú agregované alebo ďalej spracované.
• Prototypovanie v Claude Desktop Mode
  Využite jednoduchú konfiguráciu a integráciu s Claude Desktop pre rýchle prototypovanie a lokálne testovanie AI funkcií.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Predpoklady: Uistite sa, že máte nainštalované Node.js a Windsurf.
2. Vyhľadajte konfiguráciu: Otvorte svoj konfiguračný súbor Windsurf (napr. windsurf.json).
3. Pridajte mcp-hfspace server:

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

4. Uložte a reštartujte: Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
5. Overte: Skontrolujte, či je server vo Windsurf uvedený a prístupný.

Claude

1. Predpoklady: Uistite sa, že máte nainštalovaný Claude Desktop.
2. Upravte konfiguráciu: Otvorte konfiguračný súbor Claude.
3. Pridajte mcp-hfspace:

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

4. Reštartujte Claude: Uložte zmeny a reštartujte aplikáciu.
5. Overte: Skontrolujte registráciu servera v rozhraní Claude.

Cursor

1. Predpoklady: Nainštalujte Cursor so schopnosťou MCP pluginu.
2. Otvorte konfiguračný súbor: Upravte konfiguráciu Cursor.
3. Nakonfigurujte server:

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

4. Uložte a reštartujte: Reštartujte Cursor.
5. Skontrolujte: Uistite sa, že hfspace sa zobrazuje ako dostupný MCP server.

Cline

1. Predpoklady: Nainštalujte Cline a Node.js.
2. Upravte konfiguráciu Cline: Otvorte súbor (napr. cline.json).
3. Vložte mcp-hfspace:

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

4. Reštartujte Cline: Uložte a reštartujte nástroj.
5. Overte: Skontrolujte integráciu výpisom dostupných serverov.

Zabezpečenie API kľúčov

HuggingFace API kľúče by ste mali zabezpečiť pomocou environmentálnych premenných. Príklad:

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

Ako používať tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho workflowu vo FlowHunt začnite pridaním MCP komponentu do flowu a jeho prepojením s AI agentom:

Kliknite na komponent MCP pre otvorenie konfiguračného panela. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “hfspace” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na adresu vášho MCP servera.

Prehľad

Na základe vyššie uvedeného ponúka mcp-hfspace MCP server základnú integráciu a podporu nastavenia, ale chýba mu dokumentácia k promptom, zdrojom a nástrojom. Jeho hlavnou silou je jasné nastavenie pre viaceré platformy a správa poverení. Tomuto MCP serveru by som udelil hodnotenie 4/10 za dokumentáciu a ústretovosť voči vývojárom.

Hodnotenie MCP