Hugging Face

Servidor MCP de Hugging Face

Servidor MCP que proporciona acceso a la API de Visualización de Datasets de Hugging Face. Consulta datasets, explora datos, busca contenido y analiza estadísticas de la extensa colección de datasets de aprendizaje automático del Hugging Face Hub.

Características

• 12 Herramientas MCP que cubren todos los endpoints de la API:
  • get_dataset_splits - Información de divisiones de datasets
  • get_dataset_info - Metadatos y características de datasets
  • get_dataset_first_rows - Vista previa de las primeras 100 filas
  • get_dataset_rows - Acceso a datos paginados
  • search_dataset - Búsqueda de texto completo dentro de datasets
  • get_dataset_size - Información de tamaño de datasets
  • get_dataset_statistics - Análisis estadístico
  • filter_dataset - Filtrado de datos tipo SQL
  • check_dataset_validity - Validación de datasets
  • get_dataset_parquet - Información de archivos Parquet
  • get_dataset_opt_in_out_urls - URLs de opt-in/out
  • get_dataset_presidio_entities - Detección de entidades PII

Inicio Rápido

Integración con Claude Desktop

Añade a tu claude_desktop_config.json de Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "huggingface-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "--name", "huggingface-mcp-claude",
        "huggingface-mcp:latest"
      ]
    }
  }
}

Construir Imagen Docker

make docker-build

Desarrollo

Requisitos Previos

• Python 3.12+
• uv

Configuración

make install    # Install dependencies
make test       # Run tests (38 tests)
make example    # Test all tools
make run        # Start server directly

Comandos Docker

make docker-build    # Build image
make docker-run      # Run container
make docker-stop     # Stop container

Cobertura de la API

Implementa todos los endpoints GET de la API de Visualización de Datasets de Hugging Face:

Endpoint	Herramienta	Descripción
/splits	get_dataset_splits	Información de divisiones de datasets
/info	get_dataset_info	Metadatos y características de datasets
/first-rows	get_dataset_first_rows	Vista previa de las primeras 100 filas
/rows	get_dataset_rows	Acceso a datos paginados
/search	search_dataset	Búsqueda de texto completo dentro de datasets
/size	get_dataset_size	Información de tamaño de datasets
/statistics	get_dataset_statistics	Análisis estadístico
/filter	filter_dataset	Filtrado de datos tipo SQL
/is-valid	check_dataset_validity	Validación de datasets
/parquet	get_dataset_parquet	Información de archivos Parquet
/opt-in-out-urls	get_dataset_opt_in_out_urls	URLs de opt-in/out
/presidio-entities	get_dataset_presidio_entities	Detección de entidades PII

Construido con FastMCP siguiendo todas las mejores prácticas de desarrollo.

Configuración

Copia el archivo de entorno de ejemplo y configura según sea necesario:

cp .env.example .env
# Edit .env with your configuration

Uso

Ejecutar el Servidor

make run

Ejecutar Pruebas

make test

Ejecutar Ejemplos

make example

Docker

Construir y Ejecutar

make docker-build
make docker-run

Con Docker Compose

docker-compose up --build

Desarrollo

PENDIENTE: Añadir pautas de desarrollo

Documentación de la API

PENDIENTE: Añadir documentación de la API

Contribuciones

PENDIENTE: Añadir pautas de contribución

Licencia

PENDIENTE: Añadir información de licencia