🤗 Hugging Face MCP Server 🤗

🤗 Hugging Face MCP サーバー 🤗

Hugging Face Hub API への読み取り専用アクセスを提供する Model Context Protocol（MCP）サーバーです。このサーバーを使うと、Claude などの LLM が Hugging Face のモデル、データセット、スペース、論文、コレクションを操作できます。

コンポーネント

リソース

このサーバーは、以下の一般的な Hugging Face リソースを公開します。

• リソースへのアクセスに使用するカスタムの hf:// URI スキーム
• hf://model/{model_id} URI を使用したモデル
• hf://dataset/{dataset_id} URI を使用したデータセット
• hf://space/{space_id} URI を使用したスペース
• すべてのリソースに説明的な名前と JSON コンテンツタイプを設定

プロンプト

このサーバーは、2 つのプロンプトテンプレートを提供します。

• compare-models：複数の Hugging Face モデルの比較を生成します

  • 必須の model_ids 引数（カンマ区切りのモデル ID）
  • モデルの詳細を取得し、比較用にフォーマットします

• summarize-paper：Hugging Face の研究論文を要約します

  • 論文を特定するための必須の arxiv_id 引数
  • 要約の詳しさを制御する省略可能な detail_level 引数（brief/detailed）
  • 論文のメタデータと実装の詳細を組み合わせます

ツール

このサーバーは、いくつかのカテゴリのツールを実装しています。

• モデルツール

  • search-models：クエリ、作成者、タグ、件数のフィルターを指定してモデルを検索します
  • get-model-info：特定のモデルの詳細情報を取得します

• データセットツール

  • search-datasets：フィルターを指定してデータセットを検索します
  • get-dataset-info：特定のデータセットの詳細情報を取得します

• スペースツール

  • search-spaces：SDK の種類などのフィルターを指定してスペースを検索します
  • get-space-info：特定のスペースの詳細情報を取得します

• 論文ツール

  • get-paper-info：論文とその実装に関する情報を取得します
  • get-daily-papers：厳選されたデイリーペーパーの一覧を取得します

• コレクションツール

  • search-collections：さまざまなフィルターを指定してコレクションを検索します
  • get-collection-info：特定のコレクションの詳細情報を取得します

設定

このサーバーに設定は不要ですが、オプションで Hugging Face 認証を利用できます。

• HF_TOKEN 環境変数に Hugging Face API トークンを設定すると、以下を利用できます。
  • API レート制限の緩和
  • プライベートリポジトリへのアクセス（認可されている場合）
  • 大量のリクエストに対する信頼性の向上

クイックスタート

インストール

Smithery 経由でのインストール

Smithery 経由で Claude Desktop 用の huggingface-mcp-server を自動的にインストールするには：

npx -y @smithery/cli install @shreyaskarnik/huggingface-mcp-server --client claude

Claude Desktop

MacOS の場合：~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows の場合：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

"mcpServers": {
  "huggingface": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/absolute/path/to/huggingface-mcp-server",
      "run",
      "huggingface_mcp_server.py"
    ],
    "env": {
      "HF_TOKEN": "your_token_here"  // Optional
    }
  }
}

開発

ビルドと公開

パッケージを配布できるように準備するには：

1. 依存関係を同期し、ロックファイルを更新します。

uv sync

1. パッケージの配布ファイルをビルドします。

uv build

これにより、dist/ ディレクトリにソース配布物と wheel 配布物が作成されます。

1. PyPI に公開します。

uv publish

注：環境変数またはコマンドフラグで PyPI の認証情報を設定する必要があります。

• トークン：--token または UV_PUBLISH_TOKEN
• またはユーザー名／パスワード：--username／UV_PUBLISH_USERNAME および --password／UV_PUBLISH_PASSWORD

デバッグ

MCP サーバーは stdio 経由で実行されるため、デバッグが難しい場合があります。デバッグを最も快適に行うには、MCP Inspector の使用を強くおすすめします。

次のコマンドを使って、npm 経由で MCP Inspector を起動できます。

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/huggingface-mcp-server run huggingface_mcp_server.py

起動すると、Inspector に URL が表示されます。その URL にブラウザーからアクセスすると、デバッグを開始できます。

Claude 向けプロンプトの例

このサーバーを Claude と使用する際は、次のプロンプトをお試しください。

• 「Hugging Face で、パラメーター数が 1 億未満の BERT モデルを検索してください」
• 「Hugging Face で、テキスト分類に最も人気のあるデータセットを見つけてください」
• 「Hugging Face で、本日注目の AI 研究論文は何ですか？」
• 「Hugging Face MCP サーバーを使用して、arXiv ID 2307.09288 の論文を要約してください」
• 「Hugging Face の Llama-3-8B モデルと Mistral-7B モデルを比較してください」
• 「画像生成で最も人気のある Gradio スペースを表示してください」
• 「Mixtral モデルを含む、TheBloke が作成したコレクションを見つけてください」

トラブルシューティング

サーバーで問題が発生した場合は、次の点をご確認ください。

1. Claude Desktop のサーバーログを確認します。

   • macOS：~/Library/Logs/Claude/mcp-server-huggingface.log
   • Windows：%APPDATA%\Claude\logs\mcp-server-huggingface.log

2. API のレート制限エラーが発生する場合は、Hugging Face API トークンの追加をご検討ください。

3. Hugging Face API に接続できるよう、お使いのマシンがインターネットに接続されていることを確認してください。

4. 特定のツールが動作しない場合は、Hugging Face のウェブサイトから同じデータにアクセスし、そのデータが存在することを確認してください。