Visage étreint - MCP Server sécurisé par ALMC Security 2025

Visage étreint

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Serveur MCP Hugging Face

Serveur MCP fournissant un accès à l'API Hugging Face Dataset Viewer. Interrogez les ensembles de données, explorez les données, recherchez du contenu et analysez les statistiques de la vaste collection d'ensembles de données d'apprentissage automatique du Hugging Face Hub.

Caractéristiques

  • 12 outils MCP couvrant tous les points d'extrémité de l'API
    • get_dataset_splits - Informations sur les divisions de l'ensemble de données
    • get_dataset_info - Métadonnées et caractéristiques de l'ensemble de données
    • get_dataset_first_rows - Aperçu des 100 premières lignes
    • get_dataset_rows - Accès paginé aux données
    • search_dataset - Recherche en texte intégral dans les ensembles de données
    • get_dataset_size - Informations sur la taille de l'ensemble de données
    • get_dataset_statistics - Analyse statistique
    • filter_dataset - Filtrage de données de type SQL
    • check_dataset_validity - Validation des données
    • get_dataset_parquet - Informations sur les fichiers Parquet
    • get_dataset_opt_in_out_urls - URL d'opt-in/out
    • get_dataset_presidio_entities - Détection des entités PII

Démarrage rapide

Intégration à Claude Desktop

Ajoutez à votre Claude Desktop claude_desktop_config.json:

{ "mcpServers" : { "huggingface-mcp" : { "command" : "docker", "args" : [ "run", "--rm", "-i", "--name", "huggingface-mcp-claude", "huggingface-mcp:latest" ] } } }

Construire l'image Docker

make docker-build

Développement

Conditions préalables

  • Python 3.12+
  • uv

Configuration

make install # Installer les dépendances make test # Exécuter les tests (38 tests) make example # Tester tous les outils make run # Démarrer le serveur directement

Commandes Docker

make docker-build # Construire l'image make docker-run # Exécuter le conteneur make docker-stop # Arrêter le conteneur

Couverture de l'API

Implémente tous les points de terminaison GET de l'API Hugging Face Dataset Viewer:

Point finalOutilDescription
/splitsget_dataset_splitsInformations sur les divisions de l'ensemble de données
/infoget_dataset_infoMétadonnées et caractéristiques de l'ensemble de données
/first-rowsget_dataset_first_rowsPrévisualisation des 100 premières lignes
/rowsget_dataset_rowsAccès aux données paginées
/searchsearch_datasetRecherche en texte intégral dans les ensembles de données
/sizeget_dataset_sizeInformations sur la taille du jeu de données
/statistiquesget_dataset_statisticsAnalyse statistique
/filterfilter_datasetFiltrage de données de type SQL
/is-validcheck_dataset_validityValidation du jeu de données
/parquetget_dataset_parquetInformations sur le fichier Parquet
/opt-in-out-urlsget_dataset_opt_in_out_urlsURL d'entrée et de sortie
/presidio-entitiesget_dataset_presidio_entitiesDétection des entités PII

Construit avec FastMCP en suivant toutes les meilleures pratiques de développement.

Configuration

Copiez le fichier d'environnement de l'exemple et configurez-le selon vos besoins :

cp .env.example .env # Modifiez .env avec votre configuration

Utilisation

Exécution du serveur

make run

Exécution des tests

make test

Exécution d'exemples

make example

Docker

Construire et exécuter

make docker-build make docker-run

Avec Docker Compose

docker-compose up --build

Développement

TODO : Ajouter des directives de développement

Documentation de l'API

TODO : Ajouter la documentation de l'API

Contribution

TODO : Ajouter des directives de contribution

Licence

TODO : Ajouter des informations sur la licence

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