Hugging Face

Hugging Face MCP 服务器 可用于将 你的 ADK 智能体连接到 Hugging Face Hub 和数千个 Gradio AI 应用程序。

使用案例

• 发现 AI/ML 资产：根据任务、库或关键词搜索和筛选 Hub 中的模型、数据集和论文。
• 构建多步骤工作流：将工具链接在一起，例如使用一个工具转录音频，然后使用另一个工具总结生成的文本。
• 查找 AI 应用程序：搜索能够执行特定任务的 Gradio Spaces，如背景移除或文本转语音。

前置条件

• 在 Hugging Face 中创建一个 用户访问令牌。有关更多信息，请参阅文档。

与智能体一起使用

本地 MCP 服务器远程 MCP 服务器

from google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StdioConnectionParams
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import MCPToolset
from mcp import StdioServerParameters

HUGGING_FACE_TOKEN = "YOUR_HUGGING_FACE_TOKEN"

root_agent = Agent(
    model="gemini-2.5-pro",
    name="hugging_face_agent",
    instruction="帮助用户从 Hugging Face 获取信息",
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=StdioConnectionParams(
                server_params = StdioServerParameters(
                    command="npx",
                    args=[
                        "-y",
                        "@llmindset/hf-mcp-server",
                    ],
                    env={
                        "HF_TOKEN": HUGGING_FACE_TOKEN,
                    }
                ),
                timeout=30,
            ),
        )
    ],
)

from google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StreamableHTTPServerParams
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import MCPToolset

HUGGING_FACE_TOKEN = "YOUR_HUGGING_FACE_TOKEN"

root_agent = Agent(
    model="gemini-2.5-pro",
    name="hugging_face_agent",
    instruction="""帮助用户从 Hugging Face 获取信息""",
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=StreamableHTTPServerParams(
                url="https://huggingface.co/mcp",
                headers={
                    "Authorization": f"Bearer {HUGGING_FACE_TOKEN}",
                },
            ),
        )
    ],
)

可用工具

工具	描述
Spaces 语义搜索	通过自然语言查询找到最佳 AI 应用
Papers 语义搜索	通过自然语言查询找到 ML 研究论文
模型搜索	使用任务、库等过滤器搜索 ML 模型…
数据集搜索	使用作者、标签等过滤器搜索数据集…
文档语义搜索	搜索 Hugging Face 文档库
Hub 仓库详情	获取有关模型、数据集和 Spaces 的详细信息

配置

要配置 Hugging Face Hub MCP 服务器中可用的工具，请访问你的 Hugging Face 账户中的 MCP 设置页面。

要配置本地 MCP 服务器，你可以使用以下环境变量：

• TRANSPORT：要使用的传输类型（stdio、sse、streamableHttp 或 streamableHttpJson）
• DEFAULT_HF_TOKEN：⚠️ 请求使用在 Authorization: Bearer 头部中接收的 HF_TOKEN 提供服务。如果没有发送头部，则使用 DEFAULT_HF_TOKEN。仅在开发/测试环境或本地 STDIO 部署中设置此值。⚠️
• 如果使用 stdio 传输，在未设置 DEFAULT_HF_TOKEN 时使用 HF_TOKEN。
• HF_API_TIMEOUT：Hugging Face API 请求的超时时间（毫秒）（默认：12500ms / 12.5 秒）
• USER_CONFIG_API：用于用户设置的 URL（默认为本地前端）
• MCP_STRICT_COMPLIANCE：在 JSON 模式下设置为 True 以拒绝 GET 405（默认提供欢迎页面）。
• AUTHENTICATE_TOOL：是否包含 Authenticate 工具以在调用时发出 OAuth 挑战
• SEARCH_ENABLES_FETCH：当设置为 true 时，只要启用了 hf_doc_search，就会自动启用 hf_doc_fetch 工具

其他资源

• Hugging Face MCP 服务器仓库
• Hugging Face MCP 服务器文档