mcpField
H
Hugging Face MCP Server

Hugging Face MCP Server

ローカル
github.com/nikolausmAI・エージェント174 週間前に更新

Hugging Face MCP Server について

Hugging Face MCP Serverは、MCPクライアントからStable DiffusionなどのHugging Face画像生成モデルを利用できるサーバーです。プロンプトの調整、モデル一覧の取得、API状態の確認に対応します。

主な機能

  1. 01複数のStable Diffusionモデルで画像生成
  2. 02ネガティブプロンプトとガイダンススケールの設定
  3. 03画像のローカル保存またはbase64での返却
  4. 04モデル一覧とAPI状態の確認

活用シーン

  1. 01テキストプロンプトからの画像作成
  2. 02指定要素を避けた画像の生成
  3. 03モデル候補とAPI稼働状況の確認

MCP 対応

MCPサーバーとして、Hugging Faceの画像生成、モデル一覧、API状態確認の機能をMCPクライアントに提供します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Hugging Face MCP Server

Stable Diffusionを含む、Hugging FaceのAI画像生成モデルを利用できるMCP(Model Context Protocol)サーバーです。

機能

  • 複数のStable Diffusionモデルを使用して画像を生成します
  • ネガティブプロンプトとガイダンススケールに対応しています
  • 画像をローカルに保存するか、base64で返します
  • APIのステータスとトークンの有効性を確認します
  • 無料プランを利用できます(レート制限あり)

利用可能なモデル

  • Stable Diffusion 2.1:汎用性の高い高品質モデル
  • Stable Diffusion XL:最新かつ最先端のモデル
  • OpenJourney:Midjourney風の芸術的な画像
  • Dreamlike Diffusion:ファンタジーや芸術的なスタイル
  • Anything v5:アニメ・マンガ風の画像

インストール

  1. このリポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/nikolausm/huggingface-mcp-server.git
cd huggingface-mcp-server
  1. 依存関係をインストールします:
npm install
  1. Hugging Face APIトークンを取得します:

  2. 環境変数を設定します:

export HUGGINGFACE_TOKEN="your_token_here"

Claude Desktopでの設定

Claude Desktopの設定ファイル(macOSでは ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "huggingface": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/huggingface-mcp-server/index.js"],
      "env": {
        "HUGGINGFACE_TOKEN": "your_token_here"
      }
    }
  }
}

使い方

画像を生成する
// Basic usage
generate_image({
  prompt: "a cute guinea pig in a garden, children's book illustration style"
})

// Advanced usage
generate_image({
  prompt: "a beautiful landscape with mountains",
  model: "stable-diffusion-xl",
  negative_prompt: "ugly, blurry, low quality",
  guidance_scale: 10,
  save_path: "/tmp/landscape.png"
})
利用可能なモデルを一覧表示する
list_models()
APIのステータスを確認する
check_status()

無料プランの制限

  • 1分あたり約10~20件のリクエストに制限されます
  • モデルによっては待ち時間が発生することがあります
  • 本番環境で使用する場合は、有料プランへのアップグレードをご検討ください

より良い結果を得るためのヒント

  1. 具体的にする:「納屋」だけよりも「赤い納屋の水彩画」のほうが効果的です
  2. スタイルを加える:「油絵」、「鉛筆スケッチ」、「デジタルアート」などのアートスタイルを含めます
  3. ネガティブプロンプトを使う:モデルに避けるべきものを伝えます
  4. ガイダンススケールを調整する:値を大きくする(10~15)と、プロンプトにより忠実になります

使用例

児童書の挿絵
prompt: "cute guinea pig eating carrots, children's book illustration, watercolor style, soft colors"
negative_prompt: "realistic, photo, dark, scary"
教育用の図解
prompt: "simple diagram of guinea pig anatomy, educational poster, labeled parts, clean design"
model: "stable-diffusion-xl"

ライセンス

MIT

作者

Michael Nikolaus

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。