Cargando la bóveda…
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MCP server que conecta Claude Code con el ecosistema Hugging Face: modelos, datasets, Spaces, papers y collections. Para research de ML, prototipado y consumo de modelos OSS directamente.
Hugging Face es el centro del ecosistema open-source de ML/AI: catálogo gigante de modelos pre-entrenados, datasets, Spaces (apps demo), papers y collections. Si trabajás con LLMs, vision, audio o ML clásico, casi seguro pasaste por ahí.
Este MCP conecta esa data a Claude Code. Le pedís "buscame los 10 modelos de embedding más usados, con tamaño y benchmarks" y Claude consulta el Hub.
Útil para research, comparación de modelos, prototipado y descubrimiento.
npx claude-code-templates@latest --mcp devtools/huggingfacePre-requisito: HF API token (gratis con cuenta) para inferencia y acceso a recursos gated.
Para Claude:
Instalé el MCP devtools/huggingface. Buscame los 10 modelos open-source
más populares para embeddings de texto en inglés y español, con tamaño,
licencia y benchmark si está disponible."Modelos de speech-to-text open-source con licencia permisiva (Apache, MIT), tamaño menor a 5GB, soporte español". Filtros que el browser web hace, pero conversacional.
"Comparame Whisper Large v3 vs Faster-Whisper Large v3 vs Distil-Whisper: tamaño, WER, latencia". Útil para decisión técnica.
"Datasets de QA en español con licencia abierta, al menos 10k ejemplos, no contaminados con benchmarks comunes". Para fine-tuning o eval.
"Buscame el paper más reciente sobre RAG con evidencia experimental sólida, y un Space que demuestre la técnica para que pueda probarlo en vivo".
HF + arXiv = pipeline de research completo. arXiv para papers, HF para implementaciones y demos.
Algunas implementaciones del MCP permiten ejecutar el modelo via Inference API. Verificá en la config.