mcp-hfspace Máy chủ MCP

mcp-hfspace Máy chủ MCP

Dễ dàng kết nối các tác nhân AI của bạn với HuggingFace Spaces. Tự động hóa, quản lý và đơn giản hóa truy cập tới các mô hình và bản demo AI bên ngoài với máy chủ mcp-hfspace MCP trong FlowHunt và nhiều nền tảng khác.

Máy chủ MCP “mcp-hfspace” làm gì?

mcp-hfspace MCP Server được thiết kế để kết nối các trợ lý AI với HuggingFace Spaces—các mô hình AI bên ngoài, bản demo và API được lưu trữ trên HuggingFace. Máy chủ này hoạt động như một cầu nối, cho phép các tác nhân AI và nhà phát triển tương tác, truy vấn và quản lý HuggingFace Spaces một cách lập trình. Thông qua việc cung cấp các endpoint và quy trình làm việc có thể cấu hình, mcp-hfspace nâng cao quy trình phát triển cho những ai tích hợp tính năng AI như chạy mô hình/hệ thống ML hoặc các bản demo vào ứng dụng của mình. Nó cho phép tự động hóa các tác vụ như gọi mô hình, lấy kết quả và quản lý trao đổi dữ liệu, qua đó đơn giản hóa đáng kể việc truy cập tới hệ sinh thái rộng lớn các công cụ AI được huấn luyện sẵn và API.

Danh sách Prompt

Không có thông tin về mẫu prompt nào được cung cấp trong kho hoặc tài liệu.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên cụ thể nào được liệt kê hoặc mô tả trong kho hoặc tài liệu.

Danh sách Công cụ

Không có danh sách chi tiết các công cụ (như được định nghĩa trong server.py hoặc nơi khác) từ các tệp hoặc tài liệu truy cập được.

Các trường hợp sử dụng của MCP Server này

  • Truy cập HuggingFace Spaces
    Gọi liền mạch bất kỳ HuggingFace Space công khai nào, cho phép nhà phát triển tận dụng đa dạng các bản demo, mô hình và ứng dụng AI trực tiếp từ quy trình làm việc hoặc ứng dụng của mình.
  • Tích hợp mô hình AI vào ứng dụng
    Sử dụng máy chủ MCP để gọi các mô hình bên ngoài phục vụ suy luận, dễ dàng nhúng các tác vụ AI tiên tiến như sinh văn bản, phân loại hình ảnh hoặc xử lý âm thanh.
  • Tự động hóa kiểm thử mô hình AI
    Chạy các script tự động để tương tác với nhiều HuggingFace Spaces nhằm đánh giá hoặc xác thực kết quả một cách chuẩn hóa.
  • Đơn giản hóa việc xây dựng pipeline dữ liệu
    Dùng máy chủ để điều phối các luồng dữ liệu đi qua nhiều Space và tổng hợp hoặc xử lý thêm các kết quả nhận được.
  • Thử nghiệm nhanh với Claude Desktop Mode
    Tận dụng cấu hình và tích hợp dễ dàng với Claude Desktop, cho phép thử nghiệm và kiểm thử các tính năng AI tại chỗ một cách nhanh chóng.

Cách cài đặt

Windsurf

  1. Yêu cầu: Đảm bảo đã cài đặt Node.js và Windsurf.
  2. Định vị cấu hình: Mở tệp cấu hình Windsurf của bạn (ví dụ: windsurf.json).
  3. Thêm máy chủ mcp-hfspace:
    "mcpServers": {
      "hfspace": {
        "command": "npx",
        "args": ["@evalstate/mcp-hfspace@latest"]
      }
    }
    
  4. Lưu và khởi động lại: Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
  5. Kiểm tra: Đảm bảo máy chủ được liệt kê và truy cập được trong Windsurf.

Claude

  1. Yêu cầu: Đảm bảo bạn đã cài đặt Claude Desktop.
  2. Chỉnh sửa cấu hình: Mở tệp cấu hình của Claude.
  3. Thêm mcp-hfspace:
    "mcpServers": {
      "hfspace": {
        "command": "npx",
        "args": ["@evalstate/mcp-hfspace@latest"]
      }
    }
    
  4. Khởi động lại Claude: Lưu thay đổi và khởi động lại.
  5. Kiểm tra: Xác nhận máy chủ đã đăng ký trong giao diện Claude.

Cursor

  1. Yêu cầu: Cài đặt Cursor hỗ trợ plugin MCP.
  2. Mở tệp cấu hình: Chỉnh sửa cấu hình Cursor của bạn.
  3. Cấu hình máy chủ:
    "mcpServers": {
      "hfspace": {
        "command": "npx",
        "args": ["@evalstate/mcp-hfspace@latest"]
      }
    }
    
  4. Lưu và khởi động lại: Khởi động lại Cursor.
  5. Kiểm tra: Đảm bảo hfspace xuất hiện như một máy chủ MCP khả dụng.

Cline

  1. Yêu cầu: Cài đặt Cline và Node.js.
  2. Chỉnh sửa cấu hình Cline: Mở tệp cấu hình (ví dụ: cline.json).
  3. Chèn mcp-hfspace:
    "mcpServers": {
      "hfspace": {
        "command": "npx",
        "args": ["@evalstate/mcp-hfspace@latest"]
      }
    }
    
  4. Khởi động lại Cline: Lưu và khởi động lại công cụ.
  5. Xác nhận: Kiểm tra tích hợp bằng cách liệt kê các máy chủ có sẵn.

Bảo mật API Key

Bạn nên bảo mật HuggingFace API key bằng cách sử dụng biến môi trường. Ví dụ:

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

Cách sử dụng MCP này trong các luồng

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào luồng và kết nối nó với tác nhân AI của bạn:

FlowHunt MCP flow

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, hãy chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Hãy nhớ thay “hfspace” thành tên thật của máy chủ MCP bạn sử dụng và thay URL thành địa chỉ máy chủ MCP của bạn.


Tổng quan

MụcSẵn sàngChi tiết/Ghi chú
Tổng quanĐã cung cấp tóm tắt dựa trên mô tả repo và README.
Danh sách PromptKhông tìm thấy mẫu prompt trong repo.
Danh sách Tài nguyênKhông tìm thấy mục tài nguyên rõ ràng.
Danh sách Công cụKhông tìm thấy danh sách công cụ chi tiết (ví dụ từ server.py).
Bảo mật API KeyĐã bao gồm ví dụ cấu hình JSON ở trên.
Hỗ trợ sampling (ít quan trọng khi đánh giá)Không có thông tin về hỗ trợ sampling.

Dựa trên các mục trên, mcp-hfspace MCP server cung cấp khả năng tích hợp và hướng dẫn cài đặt cơ bản, nhưng thiếu tài liệu về prompt, tài nguyên và công cụ. Thế mạnh chính là hướng dẫn setup rõ ràng cho nhiều nền tảng và quản lý credential. Tôi đánh giá máy chủ MCP này 4/10 về tài liệu và thân thiện với nhà phát triển.


Điểm số MCP

Có LICENSE✅ (MIT)
Có ít nhất một công cụ
Số Fork44
Số Star297

Câu hỏi thường gặp

Máy chủ mcp-hfspace MCP là gì?

Máy chủ mcp-hfspace MCP hoạt động như một cầu nối giữa các tác nhân AI của bạn và HuggingFace Spaces, cho phép bạn truy cập, gọi và quản lý các mô hình AI, bản demo và API bên ngoài một cách lập trình.

Những nền tảng nào được hỗ trợ khi cài đặt?

Bạn có thể thiết lập máy chủ mcp-hfspace MCP trên Windsurf, Claude Desktop, Cursor và Cline, mỗi nền tảng đều có các bước cấu hình đơn giản để thêm máy chủ vào quy trình làm việc của bạn.

Bạn có thể làm gì với máy chủ này?

Bạn có thể gọi các HuggingFace Spaces công khai, tích hợp mô hình bên ngoài vào ứng dụng của mình, tự động hóa kiểm thử mô hình AI, điều phối luồng dữ liệu và nhanh chóng thử nghiệm các tính năng mới bằng Claude Desktop Mode.

Làm thế nào để bảo mật API key của HuggingFace?

Lưu trữ API key trong các biến môi trường và tham chiếu chúng trong cấu hình máy chủ MCP của bạn. Xem phần cài đặt để biết ví dụ JSON sử dụng trường 'env' và 'inputs'.

Có mẫu prompt hoặc danh sách công cụ nào không?

Hiện tại không có mẫu prompt hoặc danh sách công cụ chi tiết nào được ghi lại cho mcp-hfspace. Thế mạnh chính của nó là khả năng tích hợp và tự động hóa với HuggingFace Spaces.

Tích hợp HuggingFace Spaces với FlowHunt

Khai thác máy chủ mcp-hfspace MCP để kết nối liền mạch quy trình AI của bạn với HuggingFace Spaces nhằm truy cập mô hình và tự động hóa mạnh mẽ.

Tìm hiểu thêm

Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)
Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)

Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)

Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) kết nối các trợ lý AI với nguồn dữ liệu ngoài, API và dịch vụ, giúp tích hợp quy trình phức tạp và quản lý bảo mật các ...

4 phút đọc
AI MCP +4
Máy chủ Honeycomb MCP
Máy chủ Honeycomb MCP

Máy chủ Honeycomb MCP

Máy chủ Honeycomb MCP kết nối các trợ lý AI và dữ liệu quan sát Honeycomb, cho phép LLM phân tích an toàn các chỉ số, bảng điều khiển và hành vi mã nguồn cho cá...

5 phút đọc
AI Observability +6
Máy chủ Hyperbrowser MCP
Máy chủ Hyperbrowser MCP

Máy chủ Hyperbrowser MCP

Máy chủ Hyperbrowser MCP (Model Context Protocol) kết nối trợ lý AI với các nguồn dữ liệu bên ngoài, API và dịch vụ. Nó đơn giản hóa quy trình phát triển bằng c...

5 phút đọc
AI MCP Server +5