Hub documentation

Xây dựng với SDK

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Xây dựng với SDK

Xây dựng các agent sử dụng MCP với các SDK agentic của Hugging Face. Các thư viện huggingface_hub (Python) và @huggingface/tiny-agents (JavaScript) cung cấp mọi thứ bạn cần để kết nối LLM với các công cụ MCP.

Cài đặt

Python
JavaScript
pip install "huggingface_hub[mcp]"

Bắt đầu nhanh: Chạy một Agent

Cách nhanh nhất để bắt đầu là sử dụng CLI tiny-agents:

Python
JavaScript
tiny-agents run julien-c/flux-schnell-generator

Điều này tải một agent từ bộ sưu tập tiny-agents, kết nối với các máy chủ MCP của nó và bắt đầu một cuộc trò chuyện tương tác.

Sử dụng Lớp Agent

Lớp Agent quản lý vòng lặp trò chuyện và thực thi công cụ MCP. Nó sử dụng Inference Providers để chạy LLM.

Python
JavaScript
from huggingface_hub import Agent
import asyncio

agent = Agent(
    model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
    provider="novita",
    servers=[
        {
            "type": "sse",
            "url": "https://evalstate-flux1-schnell.hf.space/gradio_api/mcp/sse"
        }
    ]
)

async def main():
    async for chunk in agent.run("Generate an image of a sunset"):
        if hasattr(chunk, 'choices'):
            delta = chunk.choices[0].delta
            if delta.content:
                print(delta.content, end="")

asyncio.run(main())

Xem Tham khảo Agent để biết tất cả các tùy chọn.

Sử dụng MCPClient trực tiếp

Để có nhiều quyền kiểm soát hơn, hãy sử dụng MCPClient để quản lý trực tiếp các máy chủ MCP và các cuộc gọi công cụ.

Python
JavaScript
import asyncio
from huggingface_hub import MCPClient

async def main():
    async with MCPClient(
        model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
        provider="novita",
    ) as client:
        # Connect to an MCP server
        await client.add_mcp_server(
            type="sse", 
            url="https://evalstate-flux1-schnell.hf.space/gradio_api/mcp/sse"
        )
        
        # Process a request with tools
        messages = [{"role": "user", "content": "Generate an image of a sunset"}]
        
        async for chunk in client.process_single_turn_with_tools(messages):
            if hasattr(chunk, 'choices'):
                delta = chunk.choices[0].delta
                if delta.content:
                    print(delta.content, end="")

asyncio.run(main())

Xem tham chiếu MCPClient để biết tất cả các tùy chọn.

Chia sẻ Agent của bạn

Đóng góp các agent vào bộ sưu tập tiny-agents trên Hub. Bao gồm:

  • agent.json - Cấu hình Agent (bắt buộc)
  • PROMPT.md hoặc AGENTS.md - Prompt hệ thống (tùy chọn)
  • EXAMPLES.md - Các prompt và trường hợp sử dụng mẫu (không bắt buộc)

Tìm hiểu thêm

Update on GitHub