Hugging Face, verifiziert

MCP-Server von Hugging Face · Verifiziert

Modelle, Datasets, Spaces und Paper im Hugging Face Hub durchsuchen sowie Repo-Dateien und Trendlisten über deinen Assistenten durchstöbern.

Anmeldung optional (Geht ohne Konto; mit Anmeldung bekommst du mehr)Streamable HTTP

Mit Hugging Face verbinden

Die Anmeldung ist optional. Verbinde dich mit der eigenen URL von Hugging Face:

https://huggingface.co/mcp

Es geht ohne Anmeldung. Melde dich bei Hugging Face an, um mehr zu bekommen.

Diesen Server teilen

Öffnet diese Seite, mit der URL und den Einrichtungsschritten.

mcp.tc/i/hugging-face

Über den Server

Verbindet sich mit dem Hugging Face Hub, damit ein Assistent Modelle, Datasets, Spaces, Collections, Paper und Dokumentation durchsuchen, Repository-Details und Dataset-Struktur einsehen und Dateien über hf://-Pfade lesen kann. Außerdem kann er angesagte Modelle, Datasets, Spaces und tägliche Paper auflisten. Der Registry-Eintrag beschreibt auch den Zugriff auf Gradio-Anwendungen.

Läuft als gehosteter Streamable-HTTP-Endpunkt unter https://huggingface.co/mcp. Anonym funktioniert er mit Ratenbegrenzung. Mit ?login startest du die OAuth-Anmeldung, oder du sendest für höhere Limits einen Authorization-Bearer-Header mit einem Hugging Face Token.

Was du damit machen kannst

  • Modelle, Datasets und Spaces nach Suchbegriff, Autor, Filtern und Sortierung durchsuchen
  • Details zu Repos abrufen, einschließlich Dataset-Struktur und Vorschauen
  • Angesagte Modelle, Datasets, Spaces und Paper auflisten
  • Tägliche Paper und Paper-Inhalte lesen
  • Dateien aus Hub-Repos über hf://-Pfade lesen
  • Aktuelles Hugging Face Konto und Organisationen prüfen

Tools 4

  • hf_whoamiNur lesen

    Aktuelles Hugging Face Konto, Organisationen und Zugriffsrechte anzeigen, ohne…

  • hub_repo_searchNur lesen

    Modelle, Datasets oder Spaces mit Suchbegriff, Autor, Filtern, Sortierung und Limit durchsuchen.

  • hub_repo_detailsNur lesen

    Details zu Repos abrufen, einschließlich Dataset-Struktur und Vorschauen.

  • hf_fsNur lesen

    ls, cat und Suche über hf://-Pfade für Modelle, Datasets, Spaces, Paper und Dokumentation ausführen.

Am 3. Okt. 2026 vom laufenden Server gelesen. Nur lesen, Schreibt und Kann löschen sind Hinweise, die der Server selbst angibt; dein Client entscheidet, ob er vor dem Ausführen eines Tools nachfragt.

Beispiel-Prompts

  • Zeig mir die heute angesagten Modelle auf Hugging Face

  • Finde Text-zu-Bild-Spaces und verlinke die besten Ergebnisse

  • Zeig mir die Struktur und eine Vorschau des squad-Datasets

  • Liste die neuesten täglichen Paper auf Hugging Face auf

Einrichtung

Jeder Client verbindet sich mit huggingface.co. Wähl deinen; die Seite merkt sich deine Wahl.

Claude Code

  1. Führe das in einem Terminal in deinem Projektordner aus:
claude mcp add --transport http hugging-face https://huggingface.co/mcp
  1. Starte Claude Code und tippe /mcp. hugging-face sollte als verbunden angezeigt werden. Um dich für mehr Zugriff anzumelden, wähle ihn und dann Authenticate.

Ergänze --scope user, damit er in jedem Projekt verfügbar ist, nicht nur in diesem. Geht ohne Schlüssel. Ein API-Schlüssel von Hugging Face hebt die Limits an: Sende ihn als Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>.

Claude Desktop

  1. Öffne Settings → Connectors und klick auf Add custom connector.
  2. Nenne ihn Hugging Face und füge diese URL ein:
https://huggingface.co/mcp
  1. Klick auf Add, dann auf Connect. Die Anmeldung bei Hugging Face ist optional.

Die JSON-Konfigurationsdatei von Claude Desktop startet nur lokale Server. Remote-Server laufen über Connectors, und Connectors, die du auf claude.ai hinzufügst, erscheinen auch hier.

claude.ai

  1. Öffne das Connector-Formular auf claude.ai. Dieser Button füllt Name und URL für dich aus:
  1. Prüfe, dass die URL https://huggingface.co/mcp lautet, und klick auf Add.
  2. Klick auf Connect. Die Anmeldung bei Hugging Face ist optional.

Kostenlose Pläne erlauben einen benutzerdefinierten Connector. In Team- und Enterprise-Plänen fügt ihn ein Owner unter Organization settings → Connectors hinzu.

ChatGPT

  1. Öffne auf chatgpt.com Settings → Security and login und schalte Developer mode ein.
  2. Geh zu chatgpt.com/plugins und klick auf +, um eine App für einen Remote-MCP-Server anzulegen.
  3. Füge https://huggingface.co/mcp als Server-URL ein und wähle No authentication oder OAuth, um dich für mehr Zugriff bei Hugging Face anzumelden.

Der Entwicklermodus steht im Web für Plus-, Pro-, Business-, Enterprise- und Education-Konten zur Verfügung.

Cursor

Oder trag ihn von Hand in ~/.cursor/mcp.json (alle Projekte) oder .cursor/mcp.json (dieses Projekt) ein:

mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "hugging-face": {
      "url": "https://huggingface.co/mcp"
    }
  }
}

Geht ohne Schlüssel. Ein API-Schlüssel von Hugging Face hebt die Limits an: Sende ihn als Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>.

VS Code

Oder aus einem Terminal:

code --add-mcp '{"name":"hugging-face","type":"http","url":"https://huggingface.co/mcp"}'

Oder committe ihn ins Repository in .vscode/mcp.json:

.vscode/mcp.json
{
  "servers": {
    "hugging-face": {
      "type": "http",
      "url": "https://huggingface.co/mcp"
    }
  }
}

Geht ohne Schlüssel. Ein API-Schlüssel von Hugging Face hebt die Limits an: Sende ihn als Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>.

Devin Desktop

  1. Füge ihn zu ~/.config/devin/mcp_config.json (macOS und Linux) oder %APPDATA%\devin\mcp_config.json (Windows) hinzu:
mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "hugging-face": {
      "serverUrl": "https://huggingface.co/mcp"
    }
  }
}
  1. Aktualisiere die Liste der MCP-Server in Cascade.

Devin Desktop ist der neue Name von Windsurf. Für Remote-Server liest es serverUrl (oder url). Geht ohne Schlüssel. Ein API-Schlüssel von Hugging Face hebt die Limits an: Sende ihn als Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>.

Codex

codex mcp add hugging-face --url https://huggingface.co/mcp

Oder bearbeite ~/.codex/config.toml direkt:

config.toml
[mcp_servers.hugging-face]
url = "https://huggingface.co/mcp"

Geht ohne Schlüssel. Ein API-Schlüssel von Hugging Face hebt die Limits an: Sende ihn als Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>.

Gemini CLI

gemini mcp add --transport http hugging-face https://huggingface.co/mcp

Führe dann in Gemini CLI /mcp auth hugging-face aus, um dich anzumelden (optional).

Damit fügst du ihn dem aktuellen Projekt hinzu. Ergänze -s user, um ihn überall zu nutzen. Geht ohne Schlüssel. Ein API-Schlüssel von Hugging Face hebt die Limits an: Sende ihn als Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>.

Jeder Client

Die meisten Clients akzeptieren diese Form. Manche nennen das URL-Feld anders: serverUrl in Devin Desktop, httpUrl in der Einstellungsdatei von Gemini CLI.

{
  "mcpServers": {
    "hugging-face": {
      "type": "http",
      "url": "https://huggingface.co/mcp"
    }
  }
}

Zed legt Server in seinen Einstellungen unter context_servers ab. Cline braucht "type": "streamableHttp", sonst nimmt es SSE an.

Dein Client startet nur lokale Server? Binde ihn mit npx -y mcp-remote https://huggingface.co/mcp an.

Geht ohne Schlüssel. Ein API-Schlüssel von Hugging Face hebt die Limits an: Sende ihn als Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>.

Häufige Fragen

Kann ich mcp.tc/i/hugging-face in meinen MCP-Client einfügen?

Nein. mcp.tc-Links sind Seiten, keine Server-Adressen. Verbinde dich mit https://huggingface.co/mcp, damit dein Client direkt mit Hugging Face spricht. Der Quick-Link ist zum Teilen da: Er öffnet diese Seite, mit Einrichtungsschritten für jeden Client.

Braucht Hugging Face einen API-Schlüssel oder eine Anmeldung?

Für den Anfang nicht. Hugging Face funktioniert ohne Anmeldung und bietet sie für mehr Zugriff an.

Ist Hugging Face ein Remote- oder ein lokaler Server?

Remote. Hugging Face hostet ihn unter https://huggingface.co/mcp, und er spricht Streamable HTTP. Es gibt nichts zu installieren.

Was kann Hugging Face?

Er hat 4 Tools, darunter hf_whoami, hub_repo_search und hub_repo_details. Du kannst damit Modelle, Datasets und Spaces nach Suchbegriff, Autor, Filtern und Sortierung durchsuchen, Details zu Repos abrufen, einschließlich Dataset-Struktur und Vorschauen und Angesagte Modelle, Datasets, Spaces und Paper auflisten.

Welche Clients können ihn nutzen?

Jeder Client, der Remote-MCP-Server unterstützt: Claude Code, Claude Desktop, claude.ai, ChatGPT im Entwicklermodus, Cursor, VS Code, Devin Desktop, Codex, Gemini CLI, Zed und andere. Die Einrichtungsschritte decken jeden davon ab.

Wer hat diese Seite geschrieben?

Der Roboter von mcp.tc hat die eigenen Metadaten von Hugging Face (seinen MCP-Handshake, seine Tool-Liste und öffentliche Seiten) gelesen, und ein KI-Modell hat daraus den Text entworfen. Ein Mensch prüft alles, was die Prüfungen nicht bestätigen können. Der Text kann trotzdem falsch sein; wenn dir ein Fehler auffällt, nutze Eintrag melden auf dieser Seite. Diese Übersetzung hat ein KI-Modell aus dem englischen Text erstellt.

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[![Hugging Face on mcp.tc](https://mcp.tc/i/hugging-face/badge.svg)](https://mcp.tc/i/hugging-face)
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mcp.tc ist nicht mit Hugging Face verbunden. Diese Seite entstand aus den öffentlichen Metadaten von Hugging Face, zuletzt geprüft am 3. Okt. 2026, und ein KI-Modell hat die Beschreibung geschrieben, sie kann also Fehler enthalten. Namen und Marken gehören ihren Inhabern. Stimmt etwas nicht? Eintrag melden. Die Übersetzung hat ein KI-Modell aus dem englischen Text erstellt.