hf-mcp

द्वारा huggingface

Hugging Face Hub का उपयोग MCP सर्वर टूल्स के माध्यम से करें। मॉडल, डेटासेट, Spaces, पेपर्स खोजें। रिपॉजिटरी विवरण प्राप्त करें, दस्तावेज़ीकरण लाएं, कंप्यूट जॉब चलाएं, और Gradio का उपयोग करें…

npx skills add https://github.com/huggingface/skills --skill hf-mcp

Hugging Face MCP Server

Connect AI assistants to the Hugging Face Hub. Setup: https://huggingface.co/settings/mcp

Use Cases & Examples

Find the Best Model for a Task

User: "Find the best model for code generation"

1. model_search(task="text-generation", query="code", sort="trendingScore", limit=10)
2. hub_repo_details(repo_ids=["top-result-id"], include_readme=true)

Compare Models from Different Providers

User: "Compare Llama vs Qwen for text generation"

1. model_search(author="meta-llama", task="text-generation", sort="downloads", limit=5)
2. model_search(author="Qwen", task="text-generation", sort="downloads", limit=5)
3. hub_repo_details(repo_ids=["meta-llama/Llama-3.2-1B", "Qwen/Qwen3-8B"], include_readme=true)

Find Training Datasets

User: "Find datasets for sentiment analysis in English"

1. dataset_search(query="sentiment", tags=["language:en", "task_categories:text-classification"], sort="downloads")
2. hub_repo_details(repo_ids=["top-dataset-id"], repo_type="dataset", include_readme=true)

Discover AI Tools (MCP Spaces)

User: "Find a tool that can remove image backgrounds"

1. space_search(query="background removal", mcp=true)
2. dynamic_space(operation="view_parameters", space_name="result-space-id")
3. dynamic_space(operation="invoke", space_name="result-space-id", parameters="{...}")

Generate Images

User: "Create an image of a robot reading a book"

1. dynamic_space(operation="discover")  # See available tasks
2. gr1_flux1_schnell_infer(prompt="a robot sitting in a library reading a book, warm lighting, detailed")

Research a Topic

User: "What are the latest papers on RLHF?"

1. paper_search(query="reinforcement learning from human feedback", results_limit=10)
2. hub_repo_details(repo_ids=["paper-linked-model"], include_readme=true)  # If paper links to models

Learn How to Use a Library

User: "How do I fine-tune with LoRA using PEFT?"

1. hf_doc_search(query="LoRA fine-tuning", product="peft")
2. hf_doc_fetch(doc_url="https://huggingface.co/docs/peft/...")

Run a Quick GPU Job

User: "Run this Python script on a GPU"

hf_jobs(operation="uv", args={
  "script": "# /// script\n# dependencies = [\"torch\"]\n# ///\nimport torch\nprint(torch.cuda.is_available())",
  "flavor": "t4-small"
})

Train a Model on Cloud GPU

User: "Run my training script on an A10G"

hf_jobs(operation="run", args={
  "image": "pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-runtime",
  "command": ["/bin/sh", "-lc", "pip install transformers trl && python train.py"],
  "flavor": "a10g-small",
  "secrets": {"HF_TOKEN": "$HF_TOKEN"}
})

Check Job Status

User: "What's happening with my training job?"

1. hf_jobs(operation="ps")
2. hf_jobs(operation="logs", args={"job_id": "job-xxxxx"})

Explore What's Trending

User: "What models are trending right now?"

model_search(sort="trendingScore", limit=20)

Get Model Card Details

User: "Tell me about Mistral-7B"

hub_repo_details(repo_ids=["mistralai/Mistral-7B-v0.1"], include_readme=true)

Find Quantized Models

User: "Find GGUF versions of Llama 3"

model_search(query="Llama 3 GGUF", sort="downloads", limit=10)

Use a Gradio Space as a Tool

User: "Transcribe this audio file"

1. space_search(query="speech to text transcription", mcp=true)
2. dynamic_space(operation="view_parameters", space_name="openai/whisper")
3. dynamic_space(operation="invoke", space_name="openai/whisper", parameters="{\"audio\": \"...\"}")

Schedule Recurring Jobs

User: "Run this data sync every day at midnight"

hf_jobs(operation="scheduled uv", args={
  "script": "...",
  "cron": "0 0 * * *",
  "flavor": "cpu-basic"
})

Tool Selection Guide

GoalTool
Find modelsmodel_search
Find datasetsdataset_search
Find Spaces/appsspace_search
Find paperspaper_search
Get repo README/detailshub_repo_details
Learn library usagehf_doc_search → hf_doc_fetch
Run code on GPU/CPUhf_jobs
Use Gradio apps as toolsdynamic_space
Generate imagesgr1_flux1_schnell_infer or dynamic_space
Check authhf_whoami

Tips

  • Use sort="trendingScore" to find what's popular now
  • Use sort="downloads" to find battle-tested options
  • Set mcp=true in space_search to find Spaces usable as tools
  • Use include_readme=true in hub_repo_details for full model/dataset documentation
  • For jobs accessing private repos, always include secrets: {"HF_TOKEN": "$HF_TOKEN"}
  • Use dynamic_space(operation="discover") to see all available Space-based tasks

huggingface की और Skills

sync-models
huggingface
chat-ui के मॉडल कॉन्फ़िग को HuggingFace राउटर के साथ सिंक करें — नए मॉडलों के लिए विवरण जोड़ें, reasoning-क्षमता वाले मॉडलों को फ़्लैग करें, 32B+ वाले मॉडलों के लिए आर्टिफैक्ट सक्षम करें…
custom-blocks
huggingface
Use when the user has written (or wants to write) a `ModularPipelineBlocks` subclass in a local Python file and needs to package it into a Hub-uploadable…
self-review
huggingface
Use before opening a PR, or whenever asked to self-review a diffusers contribution. Applies the same rubric as the `@claude` CI (checks the diff against…
hf-cloud-sagemaker-production-defaults
huggingface
SageMaker एंडपॉइंट (रियल-टाइम या एसिंक्रोनस) को ऑटोस्केलिंग, CloudWatch अलार्म और टैगिंग के साथ डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम बनाएं। इस स्किल का उपयोग तब करें जब कोई एंडपॉइंट बनाने वाला हो…
hf-cloud-serving-image-selection
huggingface
SageMaker मॉडल तैनाती के लिए सही सर्विंग कंटेनर चुनें और उसका वर्तमान इमेज URI खोजें। इस कौशल का उपयोग तब करें जब किसी मॉडल को तैनात करने वाले हों...
Hugging Face Cli
huggingface
Execute Hugging Face Hub operations using the `hf` CLI. Use when the user needs to download models/datasets/spaces, upload files to Hub repositories, create repos, manage local cache, or run compute jobs on HF infrastructure. Covers authentication, file transfers, repository creation, cache operations, and cloud compute.
Hugging Face Datasets
huggingface
हगिंग फेस हब पर डेटासेट बनाएं और प्रबंधित करें। रिपॉजिटरी आरंभ करने, कॉन्फ़िग/सिस्टम प्रॉम्प्ट परिभाषित करने, पंक्ति अपडेट स्ट्रीम करने और SQL-आधारित डेटासेट क्वेरी/रूपांतरण का समर्थन करता है। व्यापक डेटासेट वर्कफ़्लो के लिए HF MCP सर्वर के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया।
Hugging Face Evaluation
huggingface
Hugging Face मॉडल कार्ड में मूल्यांकन परिणाम जोड़ें और प्रबंधित करें। README सामग्री से eval तालिकाएँ निकालने, Artificial Analysis API से स्कोर आयात करने, और vLLM/lighteval के साथ कस्टम मॉडल मूल्यांकन चलाने का समर्थन करता है। model-index मेटाडेटा प्रारूप के साथ काम करता है।