关于 modelhub-port
modelhub-port 是用于探索 Hugging Face Hub 仓库、论文和文档的命令行工具及 MCP 服务。多数工具无需令牌即可使用;配置令牌后,可访问令牌有权查看的私有或受限内容。
主要功能
- 01查看模型、数据集和空间详情
- 02搜索仓库与每日论文
- 03列出仓库文件
- 04搜索并获取文档页面
- 05识别已配置令牌所属账户
适用场景
- 01使用前检查模型或数据集
- 02按类型或作者查找 Hub 仓库
- 03查找特定主题的论文
- 04获取 Hugging Face 文档页面
MCP 相关
提供 Hugging Face 账户查询、仓库检查与搜索、论文搜索以及文档搜索和获取等 MCP 工具。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
7收录的工具列表 · 更新于 1 周前
此工具无需参数。
详细介绍
modelhub-port
modelhub-port 让 Agent 无需离开自己的工具即可探索 Hugging Face Hub:查询令牌属于谁,详细查看模型、数据集或空间,搜索这三类仓库,列出仓库文件,搜索每日论文,以及搜索或获取 Hugging Face 文档页面。它既可通过命令行使用,也可作为 MCP 服务运行。
入门无需令牌。公共 Hub 端点支持匿名访问,因此除 hf_whoami 外的所有工具都可以不使用密钥运行。设置 HF_TOKEN 后(也接受别名 HUGGING_FACE_HUB_TOKEN),请求会携带 Bearer 令牌,从而提高速率限制并解锁令牌有权访问的私有或受限内容。hf_whoami 是唯一需要令牌的工具,因为它的全部用途就是说明令牌属于谁;未设置令牌时,它会返回一条指出 HF_TOKEN 的错误。
安装
npx @reneturcios/modelhub-port search llama --limit 5
或者运行容器镜像:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/modelhub-port
容器默认启动 MCP 服务(见下文)。传入 CLI 参数即可将其用作 CLI。
CLI
# Whose token is configured? (requires HF_TOKEN)
modelhub-port whoami
# Repository details and file listings
modelhub-port details meta-llama/Llama-3.1-8B
modelhub-port details squad --type datasets
modelhub-port files meta-llama/Llama-3.1-8B
# Search models (default), datasets, or spaces
modelhub-port search "text generation" --sort downloads --limit 10
modelhub-port search --type datasets --author google
# Papers and documentation
modelhub-port papers "retrieval augmented generation"
modelhub-port doc-search "fine-tuning"
modelhub-port doc-fetch https://huggingface.co/docs/transformers/index
modelhub-port --version
退出代码:成功时为 0;查询失败时为 1(错误会说明问题,包括 Hub 返回的 HTTP 状态码);用法错误时为 2。
MCP 服务
一个二进制文件即可支持两种用法。mcp 子命令会启动一个 stdio MCP 服务:
npx -y @reneturcios/modelhub-port mcp
MCP 客户端配置:
{
"mcpServers": {
"modelhub-port": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@reneturcios/modelhub-port", "mcp"],
"env": {
"HF_TOKEN": "your-token-if-you-have-one"
}
}
}
}
env 块为可选项——若要在不使用密钥的情况下运行,可将其完全省略。
工具
| 工具 | 输入 | 返回内容 |
|---|---|---|
hf_whoami | (无) | 已配置的 HF_TOKEN 所属账户。未设置令牌时会返回指出 HF_TOKEN 的错误。 |
hub_repo_details | repo_id(字符串,必需)、repo_type(字符串,可选)、revision(字符串,可选) | 单个模型、数据集或空间的作者、下载量、点赞数、日期、标签和文件名。 |
hub_repo_search | search、repo_type、author、sort、limit、direction(均为可选) | 所选类型中匹配仓库的排序列表。 |
paper_search | query(字符串,必需)、limit(数字,可选) | 与查询匹配的论文,附带作者、日期和摘要。 |
hf_doc_search | query(字符串,必需)、limit(数字,可选) | Hugging Face 文档中匹配的页面。 |
hf_doc_fetch | url(字符串,必需) | 一个 huggingface.co/docs 页面中的文本,已去除标记。 |
list_repo_files | repo_id(字符串,必需)、repo_type、revision、path(可选) | 仓库在指定版本中的文件树;默认版本为 main。 |
本次重建不涵盖仅限托管服务的功能:将 Gradio 空间作为工具调用、运行任务、管理存储桶或集合,以及上传和写入操作。
开发
npm install
npm run build # tsc -> dist/
npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network (fake fetch fixtures)
npm run dev # run the CLI from source via tsx
许可证
MIT——参见 LICENSE。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。