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Hugging Face MCP 伺服器

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Hugging Face MCP 伺服器

Hugging Face MCP(模型上下文協定)伺服器可將您與 MCP 相容的 AI 助手(例如 Codex、Cursor、VS Code 擴充功能、Zed、ChatGPT 或 Claude Desktop)直接連接到 Hugging Face Hub。連接後,您的助手即可直接在編輯器、聊天視窗或命令列介面(CLI)中搜尋與瀏覽 Hub 資源,並使用社群工具。

您可以做些什麼

  • 搜尋並瀏覽 Hub 資源:模型、資料集、Spaces 和論文。
  • 使用自然語言查詢來搜尋 Hugging Face 文件。
  • 透過託管於 Spaces 上的 MCP 相容 Gradio 應用程式來執行社群工具。
  • 將包含詮釋資料 (metadata)、連結與上下文的搜尋結果帶回給您的助手。

開始使用

  1. 在登入狀態下開啟您的 MCP 設定

  2. 選擇您的客戶端:選取您與 MCP 相容的客戶端(例如 Cursor、VS Code、Zed、Claude Desktop)。該頁面會顯示特定於客戶端的說明以及可直接複製的設定片段。

  3. 貼上並重啟:將該片段貼入您客戶端的 MCP 設定中,儲存並重啟/重新載入客戶端。您應該會在客戶端中看到「Hugging Face」(或類似名稱)列為已連接的 MCP 伺服器。

設定頁面會產生用戶端所需的精確配置。請直接使用它,而非手動編寫配置。

MCP Settings Example

使用該伺服器

連接後,請指示您的助手使用 Hugging Face 工具。提示詞範例:

  • 「搜尋關於 Qwen 3 量化版本的 Hugging Face 模型。」
  • 「找一個可以轉錄音訊檔案的 Space。」
  • 「顯示關於天氣時間序列的資料集。」
  • 「建立一張吉卜力風格的貓咪圖片,尺寸為 1024 x 1024。」
  • 「我該如何搭配 PEFT 使用 LoRA 適配器?」(使用文件語意搜尋)
  • 「尋找關於視覺語言模型的論文。」

您的助手將會呼叫由 Hugging Face MCP 伺服器公開的 MCP 工具(包含您選擇的 Spaces,詳見下一節),並回傳搜尋結果(標題、擁有者、下載量、連結等)。之後,您可以在 Hub 上開啟該資源,或在同一個對話中繼續互動。

HF MCP with Spaces in VS Code

內建工具

Hugging Face MCP 伺服器包含數個內建工具,可將您的 AI 助手連接到 Hugging Face 生態系統。您可以從 MCP 設定中啟用或停用各項工具。

工具 說明
Spaces 語意搜尋 透過自然語言查詢尋找最合適的 AI 應用程式。
論文語意搜尋 透過自然語言查詢尋找機器學習研究論文。
模型搜尋 搜尋機器學習模型,並可依任務、函式庫等進行篩選。
資料集搜尋 搜尋資料集,並可依作者、標籤等進行篩選。
文件語意搜尋 使用自然語言搜尋 Hugging Face 文件。非常適合查找所有 Hugging Face 函式庫的使用指南、API 參考和教學課程。
執行與管理工作 在 Hugging Face 基礎設施上執行、監控與排程工作。
Hub 儲存庫詳細資訊 取得有關模型、資料集和 Spaces 的詳細資訊。可選擇啟用「包含儲存庫 README 檔案」以將 README 內容納入結果。

啟用「文件語意搜尋」讓您的助手找到相關的 Hugging Face 文件。例如,您可以詢問「我該如何使用 PEFT 微調模型?」或「transformers Trainer 有哪些選項?」

新增社群工具 (Spaces)

您可以透過社群建立的 MCP 相容 Gradio Spaces 來擴充您的設定。

Gradio MCP 應用程式會將其函式公開為工具(包含引數與說明),讓您的助手可以直接呼叫它們。請重啟或重新整理您的客戶端,以便載入您新增的新工具。

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查看我們關於將 Spaces 作為 MCP 伺服器的專門指南,請點擊此處

Spaces 選項

您的 MCP 設定提供了數個選項來客製化 Spaces 的運作方式。

選項 說明
動態 Spaces (實驗性) 在執行階段動態呼叫 MCP Spaces。啟用後,您的助手可以即時發現並使用相容 MCP 的 Spaces,無需手動新增。
移除嵌入圖片 移除由 Gradio Spaces 產生的嵌入圖片。若您的 MCP 客戶端圖片支援有限,或您希望僅獲得文字回覆,此選項非常實用。
MCP-UI 支援 (實驗性) 將 Gradio Spaces 直接嵌入到您的 mcp-ui 客戶端中。當您的客戶端支援時,這能帶來更豐富的互動體驗。

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