hf-mcp

HF MCP — официальный навык Hugging Face для работы с Hub через MCP-сервер. Его задача — дать ассистенту последовательный набор операций для поиска моделей, датасетов, Spaces и статей, чтения документации и сведений о репозиториях, запуска вычислительных jobs и использования Gradio Spaces как инструментов. Навык доступен только когда ассистент подключён к HF MCP server; сама карточка не обещает работу без этого соединения. Для настройки источник указывает страницу Hugging Face settings/mcp, а дальнейшие действия выполняются через перечисленные MCP-инструменты. Для поиска модели используется model_search. В запрос можно передать задачу и текстовый query, а результаты отсортировать, например, по trendingScore; для устойчивых практических вариантов источник также показывает сортировку по downloads. После поиска сведения о конкретном репозитории получают через hub_repo_details, при необходимости с include_readme=true. Такой порядок подходит для выбора модели под генерацию кода, чтение Model Card или поиска GGUF-вариантов Llama 3. Для сравнения моделей разных авторов поиск выполняется отдельно по каждому author, после чего сведения по найденным repo id запрашиваются вместе. Результат поиска остаётся исходным списком кандидатов: навык не утверждает, что первый результат автоматически является лучшим для конкретного проекта. Для датасетов предусмотрен dataset_search с query, tags, например языком и категорией задачи, и сортировкой по downloads. Детали найденного набора также читаются через hub_repo_details с repo_type=dataset. Для научного поиска используется paper_search; если статья связана с моделью, источник допускает дополнительное чтение репозитория Hub. Это позволяет разделять discovery и проверку описания: сначала находится объект, затем читаются его фактические сведения и README, а не составляется описание только по названию или рейтингу. Spaces рассматриваются в двух режимах. space_search может искать приложения по запросу, а параметр mcp=true ограничивает поиск Spaces, пригодных для использования как инструменты. Перед вызовом dynamic_space источник предлагает operation=view_parameters, чтобы увидеть ожидаемые параметры, и только затем operation=invoke с явно подготовленными значениями. В примере с удалением фона сначала находится соответствующий Space, затем читаются его параметры. Для генерации изображения можно начать с dynamic_space operation=discover или использовать gr1_flux1_schnell_infer с prompt. Навык тем самым описывает вызов опубликованного приложения, но не подтверждает качество результата без фактического запуска и проверки ответа. Документацию библиотек ищут через hf_doc_search, передавая query и product, а найденную страницу получают через hf_doc_fetch. Для короткого GPU-запуска используется hf_jobs operation=uv со скриптом и flavor, например t4-small. Для обучения источник показывает operation=run с образом, командой, flavor и зависимостями; секрет HF_TOKEN передаётся через поле secrets как переменная, а не вставляется в текст скрипта. Состояние и логи уже созданной задачи читаются командами hf_jobs operation=ps и operation=logs с job_id. Есть и scheduled uv для повторяющегося запуска по cron. Эти операции зависят от доступности ресурса и прав, поэтому наличие команды в workflow не является доказательством завершённой job. Практическая последовательность выбора инструмента проста: model_search для моделей, dataset_search для датасетов, space_search для приложений, paper_search для статей, hub_repo_details для README и деталей, hf_doc_search вместе с hf_doc_fetch для документации, hf_jobs для CPU/GPU jobs и dynamic_space для Gradio-приложений. hf_whoami используется для проверки авторизации. Источник также рекомендует trendingScore для актуального интереса, downloads для более проверенных загрузками вариантов и include_readme=true для полного контекста. Ограничение навыка — в его области: он описывает доступ к Hub и MCP-командам, но не принимает бизнес-решение за пользователя, не гарантирует доступность любого repo или Space и не должен скрывать ошибки параметров, авторизации, лимитов или выполнения jobs.