Hugging Face
Поиск моделей, датасетов и статей на Hugging Face
Что умеет
- Найти модель или датасет
- Прочитать карточку модели
- Запустить Gradio-приложение
Какие данные видит
Публичные данные Hub; с входом — ваши репозитории и пространства.
Нужен ли аккаунт
Нужен аккаунт в сервисе: при подключении откроется окно входа
Официальный сервер Hugging Face Hub. Работает без входа для публичных данных; с OAuth доступны ваши пространства и Gradio-приложения.
Как подключить
Как подключить Hugging Face к Claude
Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:
https://huggingface.co/mcp
- Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
- Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
- Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
- Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
- В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.
Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.
Авторизация
После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.
Как подключить Hugging Face к ChatGPT
Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:
https://huggingface.co/mcp
- Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
- Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
- Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
- Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
- В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
- В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.
Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.
Авторизация
При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.
Как подключить Hugging Face к Cursor
Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:
https://huggingface.co/mcp
Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.
Вручную:
- В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
- Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл
~/.cursor/mcp.json(для одного проекта:.cursor/mcp.jsonв корне проекта). - Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.
Авторизация
Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.
Список инструментов сервера (4)
Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.
| hf_whoami | Inspect the current Hugging Face authentication context, including the account, visible organization memberships, and credential access details. Read-only and never returns credential values. |
| hub_repo_search | Search Hugging Face repositories with a shared query interface. You can target models, datasets, spaces, or aggregate across multiple repo types in one call. Include links to repositories in your response. |
| hub_repo_details | Get details for one or more Hugging Face repos (model, dataset, or space). Auto-detects type unless specified. For datasets, use operations: overview, dataset_structure, dataset_preview. Use dataset_structure first to discover configs, splits, sizes, and schema. Use dataset_preview only when config and split are known, unless the dataset has a single config/split. |
| hf_fs | When to use: Hugging Face Hub models, datasets, Spaces, collections, papers, daily papers, today's trending models, current paper leaderboard, docs, and repository files. Examples: {"operations":[{"cmd":"ls","args":["hf://models/trending","--limit","10"]}]} {"operations":[{"cmd":"ls","args":["hf://papers/trending"]}]} {"operations":[{"cmd":"ls","args":["hf://papers/daily/latest"]}]} {"operations":[{"cmd":"cat","args":["hf://papers/2501.00001/paper.md"]}]} Use hf_fs for Hugging Face Hub filesystem operations. Call it with operations, an array of {cmd, args} items; multiple operations may be submitted together. Usage: {"operations":[{"cmd":"ls","args":["hf://models/org/repo"]}]} Grammar; each string below is one args array item: ls URI [--recursive] [--glob GLOB] [--type TYPE] [--sort SORT] [--limit N] cat URI [--offset N] [--max-bytes N] attach URI [--max-bytes N] stat URI find URI [--name GLOB] [--path GLOB] [--type TYPE] [--limit N] search URI [QUERY] [--type TYPE] [--sort SORT] [--tag TAG] [--kind mcp] [--limit N] COMMAND = ls|cat|attach|stat|find|search. TYPE = file|dir|repo|bucket|collection|paper|link. SORT = createdAt|downloads|likes|lastModified|likes30d|trendingScore|mainSize|id|trending|upvotes. URI is a canonical hf:// URI. QUERY and GLOB are each one string. Use search for resource discovery, not repository-content search; ls for a known directory, find for recursive file discovery by name/path (not file contents), stat for filesystem metadata or an uncertain target type, cat for text contents, and attach for a complete JPEG, PNG, or WebP image. When the request gives an exact text-file URI, use cat directly; do not add ls or stat first. stat does not read the contents of JSON, Markdown, or other text files. Search scopes: hf://models[/OWNER], hf://datasets[/OWNER], hf://spaces[/OWNER], hf://collections[/OWNER], hf://papers, and hf://docs[/...]. Repository and repository-file scopes are not supported: search a resou |