mcp-hfspace MCP-server

Vad gör “mcp-hfspace” MCP-servern?

mcp-hfspace MCP-servern är designad för att koppla samman AI-assistenter med HuggingFace Spaces—externa AI-modeller, demos och API:er som finns på HuggingFace. Denna server fungerar som en brygga som möjliggör för AI-agenter och utvecklare att interagera med, göra förfrågningar till och hantera HuggingFace Spaces programmatiskt. Genom att exponera endpoints och konfigurerbara arbetsflöden förbättrar mcp-hfspace utvecklingsflöden för de som integrerar AI-funktioner, såsom att köra ML-modeller eller demos, i sina applikationer. Det möjliggör automatisering av uppgifter som att anropa modeller, hämta utdata och hantera datautbyte, vilket avsevärt förenklar åtkomsten till ett stort ekosystem av förtränade AI-verktyg och API:er.

Lista över Prompter

Ingen information om promptmallar tillhandahålls i repositoryt eller dokumentationen.

Lista över Resurser

Inga explicita resurser listas eller beskrivs i repositoryt eller dess dokumentation.

Lista över Verktyg

Ingen detaljerad lista över verktyg (såsom de som definieras i en server.py eller liknande) finns tillgänglig från de åtkomliga filerna eller dokumentationen.

Användningsområden för denna MCP-server

• Åtkomst till HuggingFace Spaces
  Anropa enkelt vilken publik HuggingFace Space som helst, så att utvecklare kan utnyttja ett brett utbud av AI-demos, modeller och applikationer direkt från sitt eget arbetsflöde eller applikation.
• Integrera AI-modeller i appar
  Använd MCP-servern för att anropa externa modeller för inferens, vilket gör det enkelt att bädda in toppmoderna AI-uppgifter som textgenerering, bildklassificering eller ljudbearbetning.
• Automatisera testning av AI-modeller
  Kör automatiserade skript som interagerar med flera HuggingFace Spaces för att benchmarka eller validera utdata på ett standardiserat sätt.
• Förenkla datapipelining
  Använd servern för att orkestrera flöden där data skickas till flera Spaces och resultat aggregeras eller bearbetas vidare.
• Prototypa med Claude Desktop Mode
  Dra nytta av enkel konfiguration och integration med Claude Desktop, vilket möjliggör snabb prototypning och lokal testning av AI-drivna funktioner.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Förutsättningar: Se till att Node.js och Windsurf är installerade.
2. Hitta konfigurationen: Öppna din Windsurf-konfigurationsfil (t.ex. windsurf.json).
3. Lägg till mcp-hfspace-servern:

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

4. Spara och starta om: Spara din konfiguration och starta om Windsurf.
5. Verifiera: Kontrollera att servern listas och är åtkomlig i Windsurf.

Claude

1. Förutsättningar: Se till att du har Claude Desktop installerad.
2. Redigera konfigurationen: Öppna Claude-konfigurationsfilen.
3. Lägg till mcp-hfspace:

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

4. Starta om Claude: Spara ändringarna och starta om.
5. Verifiera: Bekräfta serverregistrering i Claude-gränssnittet.

Cursor

1. Förutsättningar: Installera Cursor med MCP-pluginstöd.
2. Öppna konfigurationsfil: Redigera din Cursor-konfiguration.
3. Konfigurera servern:

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

4. Spara och starta om: Starta om Cursor.
5. Kontrollera: Kontrollera att hfspace visas som en tillgänglig MCP-server.

Cline

1. Förutsättningar: Installera Cline och Node.js.
2. Redigera Cline-konfiguration: Öppna konfigurationsfilen (t.ex. cline.json).
3. Lägg in mcp-hfspace:

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

4. Starta om Cline: Spara och starta om verktyget.
5. Bekräfta: Verifiera integration genom att lista tillgängliga servrar.

Skydda API-nycklar

Du bör skydda HuggingFace API-nycklar genom att använda miljövariabler. Exempel:

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

Så här använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion lägger du in dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “hfspace” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på ovanstående erbjuder mcp-hfspace MCP-servern grundläggande integration och konfigurationsstöd, men saknar dokumentation kring prompts, resurser och verktyg. Dess huvudstyrka är tydlig installation för flera plattformar samt hantering av autentisering. Jag skulle ge denna MCP-server 4/10 i betyg för dokumentation och utvecklarvänlighet.

MCP-poäng