СмыслоКод

Hugging Face

Hugging Face · официальный сервер

Подберёт открытую модель под задачу: проверит лицензию, вес и найдёт демо в браузере

Удалённый сервис: Hugging Face·Без ключа·Бесплатно·4 инструмента·проверено 01.10.2026

Другие способы ↓Что можно сделать ↓

Перед установкой

Читает тексты посторонних: описания моделей, наборов данных и приложений от их авторов, тексты статей, строки наборов данных. В таком тексте могут прятаться команды для агента.

Что сможет агент

  • Подберёт открытую модель под задачу: расшифровать русскую речь, озвучить текст, убрать фон с картинки, перевести текст. Покажет, сколько её скачивают и когда обновляли, чтобы ты не взял заброшенную.
  • Проверит лицензию модели и скажет, можно ли использовать её в коммерции, только в некоммерческих проектах или автор лицензию вообще не указал.
  • Посчитает, сколько весит модель: число параметров и размер файлов, а заодно найдёт облегчённые версии, чтобы понять, пойдёт ли она на твоём компьютере или сервере.
  • Найдёт приложение в Spaces, где модель можно попробовать в браузере на своём файле, прежде чем что-то ставить.
  • Покажет статьи дня и модели, которые сейчас набирают популярность, и перескажет статью по-русски.
Кто сделал
Hugging Face
Проверено
01.10.2026, Claude Code
Лицензия
MIT
Код
github.com/huggingface/hf-mcp-server
Документация
huggingface.co/docs/hub/agents-mcp

Подключить

Промпт собран из паспорта: команды в нём те же, что во вкладках Claude Code и Codex.

Промпт для агента
Подключи MCP-сервер «Hugging Face». Работай по шагам и после каждого коротко говори, что сделал.

Данные сервера (каталог smyslokod.ru, проверено 01.10.2026):
- имя в конфиге: hugging-face
- официальный источник: https://github.com/huggingface/hf-mcp-server
- удалённый адрес: https://huggingface.co/mcp, вход: без входа

Правила:
1. Ставь только пакет или адрес из этого промпта. Никаких установочных скриптов из README без моего подтверждения.
2. Перед правкой конфига сделай его резервную копию.

Шаги:
0. Определи, кто ты (Claude Code, Codex или другой агент) и какая у меня система.
1. Проверь, нет ли уже сервера с таким именем: `claude mcp get hugging-face` (в Codex: `codex mcp list`).
2. Подключи сервер:
   Claude Code: claude mcp add --scope user --transport http hugging-face https://huggingface.co/mcp
   Codex: codex mcp add hugging-face --url https://huggingface.co/mcp
   Если ты не Claude Code и не Codex, подключи способом, принятым у тебя, с той же командой запуска.
3. Проверка: `claude mcp list` (в Codex: `codex mcp list`), статус должен быть «Connected». Попроси меня перезапустить сессию. Перечисли инструменты сервера, их около 4. Сделай пробный запрос: «Через Hugging Face найди три открытые модели для распознавания русской речи и для каждой покажи лицензию и число параметров». Покажи результат.
4. Итог одним сообщением: что добавлено и куда, статус, число инструментов, команда отката и откуда восстановить копию конфига. Откат: `claude mcp remove hugging-face --scope user` (в Codex: `codex mcp remove hugging-face`).

Если на любом шаге ошибка, не чини наугад. Покажи текст ошибки и скажи, что, по-твоему, случилось. Частые проблемы: https://smyslokod.ru/mcp/hugging-face#problemy
  • Выполнят Claude Code, Codex, Hermes и любой агент с доступом к терминалу.

Что нужно на компьютере: Ничего: сервер удалённый.

Ключ: не нужен.

Ничего ставить не нужно: сервер удалённый, работает без аккаунта и ключа, на компьютере ничего не запускается. Без входа агент ищет и читает только открытое: модели, наборы данных, приложения Spaces, статьи и документацию, а число запросов Hugging Face ограничивает. Со входом через аккаунт Hugging Face (адрес https://huggingface.co/mcp?login) лимиты выше, а в настройках huggingface.co/settings/mcp включаются инструменты, которые создают репозитории, запускают приложения Spaces и задачи на серверах Hugging Face за счёт твоей квоты и денег на счёте. Это другой уровень доступа, мы его не проверяли.

Проверь, что работает

Пробный запрос

Через Hugging Face найди три открытые модели для распознавания русской речи и для каждой покажи лицензию и число параметров

Что должно получиться: Агент вызовет hub_repo_search и hub_repo_details и покажет три модели с лицензией и числом параметров, например ai-sage/GigaAM-v3 (MIT, 220-240 млн параметров по описанию модели) и openai/whisper-large-v3 (Apache 2.0, 1,54 млрд). Если Hugging Face не указывает число параметров, агент возьмёт его из описания модели или оценит по размеру файла и так и скажет.

Что можно сделать

6 сценариев
Страница модели ai-sage/GigaAM-v3 на huggingface.co: лицензия MIT, 220-240 млн параметров, 621 634 скачивания за последний месяц. Эту модель агент в нашем прогоне поставил первой для русской речи

Модель для расшифровки русской речи: лицензия и вес

Агент соберёт таблицу открытых моделей распознавания русской речи: лицензия, число параметров, размер файла, скачивания и дата обновления. Отметит, какие можно брать в коммерцию и у каких автор лицензию не указал, и предложит одну под твой компьютер.

  1. hub_repo_search с тегами automatic-speech-recognition и ru вернул 30 моделей по скачиваниям, поиск по слову russian - ещё 10, у трёх из них лицензия не указана.
  2. hub_repo_details: ai-sage/GigaAM-v3 - MIT, 1,7 млн скачиваний за всё время; openai/whisper-large-v3 - Apache 2.0, 1,54 млрд параметров; у antony66/whisper-large-v3-russian (106 отметок) лицензии нет.
  3. Число параметров GigaAM-v3 Hugging Face не отдаёт: агент нашёл его в описании модели (220-240 млн), а hf_fs ls показал файл весов на 449 МБ.
  4. Лицензии, число параметров и размеры файлов сошлись со страницами моделей на huggingface.co.
Промпт
Через Hugging Face подбери открытую модель для распознавания русской речи: [что расшифровывать, например записи созвонов или голосовые сообщения]. Найди 7-10 вариантов: hub_repo_search с фильтрами automatic-speech-recognition и ru (тег языка пиши без приставки language:), по скачиваниям, и отдельно поиск по слову russian. Для пяти лучших через hub_repo_details покажи лицензию, число параметров, скачивания за всё время и дату обновления, а через hf_fs ls - размер файла с весами. Если число параметров не указано, возьми его из описания модели и скажи, откуда. Отметь, какие можно использовать в коммерции, у каких лицензия не указана и какие пойдут на [мой компьютер: объём памяти и есть ли видеокарта]. Итог - таблица и твой выбор с причиной.

Бесплатно: почта или сразу Телеграм-канал клуба

  • Совет. Если лицензия не указана, разрешения на использование нет: в коммерцию такую модель без согласия автора не бери.
  • Совет. Файл весов обычно занимает 2 или 4 байта на параметр: у antony66/whisper-large-v3-russian 1,5 млрд параметров и файл 3,1 ГБ.
  • Совет. В поиске число скачиваний за последний месяц, в hub_repo_details - за всё время. Сравнивай по одному числу.
  • Совет. GigaAM-v3 загружается с trust_remote_code=True: при загрузке выполнится код из репозитория модели. Прежде чем запускать её у себя, попроси агента прочитать этот код.

Озвучка текста на русском: что можно брать в коммерцию

Агент найдёт открытые модели озвучки русского текста, разделит их по лицензии на те, что можно брать в коммерцию, и только некоммерческие, и даст ссылки на приложения, где голос можно послушать в браузере.

  1. hub_repo_search с тегами text-to-speech и ru вернул многоязычные модели с русским: ResembleAI/chatterbox под MIT, Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base и openbmb/VoxCPM2 под Apache 2.0.
  2. У k2-fsa/OmniVoice пометки лицензии нет, а в описании модели сказано: код под Apache 2.0, сама модель под CC BY-NC, то есть только для некоммерческого использования.
  3. Поиск по слову russian нашёл версии, дообученные под русский язык. Самая скачиваемая, Misha24-10/F5-TTS_RUSSIAN (520,8 тыс. скачиваний за всё время), тоже под CC BY-NC 4.0.
Промпт
Через Hugging Face найди открытые модели озвучки текста на русском: hub_repo_search с фильтрами text-to-speech и ru, по скачиваниям, и отдельно поиск по слову russian. Для пяти лучших через hub_repo_details покажи лицензию, скачивания за всё время, дату обновления и приложения Spaces с этой моделью. Если пометки лицензии нет, прочитай раздел License в описании модели (hf_fs cat README.md). Раздели модели на две группы: можно использовать в коммерции и только для некоммерческих проектов. Для каждой модели дай ссылку на приложение, где можно послушать голос, если оно есть.

Бесплатно: почта или сразу Телеграм-канал клуба

  • Совет. Пометка cc-by-nc в лицензии значит «некоммерческое использование»: озвучивать такой моделью рекламу или платный продукт нельзя.
  • Совет. Пометка лицензии и текст в описании модели бывают разными: проси агента читать раздел License целиком.
  • Совет. Слушай пример на своём тексте: ударения и числа модели читают по-разному.
Страница модели briaai/RMBG-2.0 на huggingface.co: модель закрыта, веса открыты только для некоммерческого использования, лицензия bria-rmbg-2.0. Через подключение без входа агент получил по ней только «License: other» и пометку закрытой модели

Убрать фон с картинки: какую модель можно взять в работу

Агент найдёт приложения, которые убирают фон, узнает из их кода, на какой модели они работают, и проверит лицензию модели: можно ли с ней работать на продажу.

  1. Поиск по Spaces идёт по смыслу: первым нашлось приложение not-lain/background-removal, около 3 тыс. отметок.
  2. hf_fs cat прочитал его app.py: приложение работает на модели ZhengPeng7/BiRefNet.
  3. hub_repo_details: у BiRefNet лицензия MIT и 221 млн параметров. У популярной briaai/RMBG-2.0 лицензия other, а модель закрыта: на её странице условия CC BY-NC 4.0, только некоммерческое использование.
Промпт
Через Hugging Face найди, чем убрать фон с картинки. Сначала найди приложения: hf_fs search hf://spaces с запросом [remove background from image]. У трёх самых популярных прочитай app.py (hf_fs cat) и выпиши, на какой модели каждое работает. Для этих моделей через hub_repo_details покажи лицензию, число параметров и закрыта ли модель. Если лицензия other или модель закрыта, скажи мне открыть её страницу и прочитать условия. Итог: какую модель можно использовать в коммерции.

Бесплатно: почта или сразу Телеграм-канал клуба

  • Совет. В коде приложения BiRefNet загружается с trust_remote_code=True: при загрузке выполнится код из репозитория модели. Прежде чем запускать её у себя, попроси агента прочитать этот код.
Приложение hf-audio/whisper-large-v3 в Spaces, которое агент нашёл по запросу о расшифровке аудио: запись с микрофона, загрузка файла или ссылка на YouTube и кнопка расшифровки

Попробовать модель в браузере, ничего не ставя

Агент найдёт приложения Spaces по описанию задачи и даст ссылки: открываешь в браузере, загружаешь свой файл и смотришь результат до того, как что-то ставить.

  1. На запрос «transcribe russian audio to text» поиск по смыслу за 1,8 секунды вернул hf-audio/whisper-large-v3, Qwen/Qwen3-ASR и nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3 вместе с приложениями озвучки.
  2. У каждого приложения в ответе отметки, дата обновления, категория и процент совпадения с запросом.
Промпт
Через Hugging Face найди приложения Spaces, где можно попробовать [задача, например расшифровку аудио в текст] прямо в браузере: hf_fs search hf://spaces с описанием задачи по-английски. Покажи пять приложений, которые подходят именно под эту задачу: название, отметки, дата обновления и ссылка. Отметь приложения от компаний-авторов моделей и предупреди, если приложение давно не обновлялось.

Бесплатно: почта или сразу Телеграм-канал клуба

  • Совет. Выдача смешанная: на запрос про расшифровку пришли и приложения озвучки. Проси агента отобрать по категории и описанию.
  • Совет. Приложения на общих видеокартах ZeroGPU без входа дают 2 минуты работы видеокарты в сутки, с бесплатным аккаунтом - 5 минут (документация Hugging Face).
  • Совет. Без входа подключение только находит приложения: запускаешь их ты сам в браузере.

Пойдёт ли модель на твоём компьютере

Агент узнает число параметров и размер файлов модели, найдёт её облегчённые версии и скажет, какую взять под твою память.

  1. hub_repo_details: у openai/whisper-large-v3-turbo 809 млн параметров, лицензия MIT.
  2. hf_fs ls hf://models/ggerganov/whisper.cpp: та же модель в формате ggml весит 1,6 ГБ, сжатые версии q8_0 - 874 МБ, q5_0 - 574 МБ.
Промпт
Через Hugging Face проверь, пойдёт ли модель [имя модели, например openai/whisper-large-v3-turbo] на моём компьютере: [процессор, память, видеокарта]. Через hub_repo_details узнай число параметров, через hf_fs ls - размер файлов с весами. Поищи облегчённые версии этой модели (GGUF, ggml, сжатые q4, q5, q8) через hub_repo_search и сравни размеры. Скажи, какую версию взять и сколько места на диске и памяти она займёт.

Бесплатно: почта или сразу Телеграм-канал клуба

  • Совет. Напиши агенту точный объём памяти и есть ли видеокарта: от этого зависит, какую версию брать.

Что нового: статьи дня и модели, которые набирают популярность

Агент соберёт статьи дня с Hugging Face и модели, которые сейчас набирают популярность, перескажет каждую статью по-русски и подскажет, что может пригодиться в твоём продукте.

  1. hf_fs ls hf://papers/daily/latest вернул статьи дня с аннотацией, числом голосов и датой.
  2. hf_fs ls hf://models/trending - модели, которые набирают популярность, с задачей и числом скачиваний.
  3. Аннотация и ссылки на связанные модели, наборы данных и приложения лежат в metadata.json статьи.
Промпт
Через Hugging Face покажи статьи дня (hf_fs ls hf://papers/daily/latest) и пять моделей, которые сейчас набирают популярность (hf_fs ls hf://models/trending). Каждую статью перескажи по-русски в двух предложениях по её аннотации и отметь, если к ней уже есть модель или приложение. В конце скажи, что из этого может пригодиться в [мой продукт: что он делает].

Бесплатно: почта или сразу Телеграм-канал клуба

  • Совет. У самых свежих статей полный текст бывает ещё не готов: у трёх статей дня в нашей проверке paper.md содержал только подпись к рисунку. Аннотация в metadata.json была у всех.

Пример работы

редакция, прогон при проверке 01.10.2026
Задача
Подобрать открытую модель для расшифровки русской речи и проверить, можно ли брать её в коммерцию
Промпт
Через Hugging Face найди три открытые модели для распознавания русской речи и для каждой покажи лицензию и число параметров
Что сделал агент
  1. Claude Code начал с hub_repo_search с фильтром language:ru и получил пустой ответ, тогда повторил поиск с тегом ru без приставки и получил 30 моделей.
  2. hf_fs search по слову GigaAM нашёл семейство моделей GigaAM для русской речи.
  3. hub_repo_details по четырём моделям: ai-sage/GigaAM-v3 - MIT, openai/whisper-large-v3 - Apache 2.0 и 1,54 млрд параметров, jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-russian - Apache 2.0.
  4. Где Hugging Face не отдаёт число параметров, агент прочитал описание модели (у GigaAM-v3 220-240 млн) и размеры файлов через hf_fs ls: 449 МБ у GigaAM-v3 и 1,26 ГБ у wav2vec2.
Результат
Таблица из трёх моделей с лицензией и числом параметров за 49 секунд и 9 шагов. На первое место агент поставил GigaAM-v3: по таблице из её описания она точнее Whisper на русской речи. У всех трёх лицензии MIT и Apache 2.0, они разрешают коммерческое использование. Лицензии и размеры файлов мы сверили со страницами моделей на huggingface.co: совпали.

Инструменты

4 · описания около 5,6 тыс. токенов

Жёлтым то, что агент делает от твоего имени, красным запуск команд на компьютере. Нажми на имя: покажем, что делает инструмент, и описание, которое читает агент. В Claude Code инструменты грузятся по запросу и почти не занимают память агента; в других клиентах и при своём адресе подключения (ANTHROPIC_BASE_URL) описания грузятся целиком на каждом сообщении.

Когда не нужен

Если модель уже выбрана и нужно её запустить, подключение не поможет: оно только ищет и читает, а скачивать и запускать модель агент будет своими командами на твоём компьютере. Чтобы посмотреть одну модель, хватит её страницы на huggingface.co. Документацию библиотек для кода удобнее брать через Context7, разбираться в чужом репозитории на GitHub - через DeepWiki: Hugging Face знает только то, что лежит у него.

Частые проблемы

7

Поиск моделей с фильтром language:ru отвечает «No repositories found for the given criteria»

У моделей тег языка записан без приставки: ru. Приставка language: из примера в описании инструмента работает только у наборов данных. В нашей проверке агент в Claude Code дважды начинал с language:ru и получал пустой ответ. Проси фильтровать модели тегом ru без приставки, например automatic-speech-recognition и ru, или искать по слову russian.

«[HF_FS_ACCESS_DENIED] Access to model ... is restricted. You must have access to it and be authenticated» или «License: other» в ответе

Модель закрытая (на странице пометка Gated) или автор указал свои условия: их текст есть только на странице модели, а закрытую модель без входа подключение не читает. У briaai/RMBG-2.0 так и есть: модель закрыта, условия CC BY-NC 4.0, только некоммерческое использование. Открой страницу модели на huggingface.co и прочитай условия. Пока не прочитал, в коммерцию модель не бери. Файлы закрытой модели скачаешь после входа в аккаунт и согласия с условиями автора.

Поиск моделей длинной фразой возвращает пустую таблицу или случайные модели

Модели сервер ищет по словам в названии, по смыслу он ищет приложения Spaces и документацию. Проси искать модели коротким словом и тегом задачи. Или найди сначала приложение Spaces по описанию задачи и посмотри в его коде, на какой модели оно работает.

У одной модели в поиске 2,9 тыс. скачиваний, а в подробностях 310 тыс.

Поиск показывает скачивания за последний месяц, а hub_repo_details - за всё время. Сравнивай модели по одному и тому же числу и проси агента писать, за какой срок цифра.

В Codex команда codex mcp add печатает «Authorize `hugging-face` by opening this URL in your browser» и ждёт

Сервер Hugging Face поддерживает вход через аккаунт, и Codex 0.154.0 сразу предлагает войти, хотя без входа сервер тоже отвечает. Если входить не хочешь, прерви команду клавишами Ctrl+C: подключение к этому моменту уже записано в ~/.codex/config.toml, codex mcp list покажет его со статусом Not logged in. Как Codex работает с ним без входа, мы не проверяли.

Агент не видит инструментов сервера

Клиент не перезапущен после подключения: Claude Code читает подключения при старте сессии. Закрой и открой сессию, потом проверь: claude mcp list.

Агент путается в инструментах и медленно отвечает

В настройках Claude Code задан свой адрес подключения (ANTHROPIC_BASE_URL): поиск инструментов выключается, и описания всех подключений грузятся целиком. Оставь включёнными только нужные подключения.

Безопасность и данные

Кто сделал
Hugging Face (официальный). Исходный код: github.com/huggingface/hf-mcp-server, лицензия MIT.
Что видит агент
Только то, что агент пишет в запросе: что искать, имя модели, путь к файлу на Hugging Face. Твои файлы, код и аккаунты сервер не видит, без входа он не знает, кто ты. Запросы приходят в Hugging Face вместе с IP-адресом твоего подключения. По открытому коду сервер умеет записывать в свой журнал текст запросов к инструментам и имя клиента, а при подключении - IP-адрес; включено ли это на huggingface.co, снаружи не видно.
Куда уходят данные
Данные уходят: Hugging Face, США.
Что может изменить
Ничего: без входа все четыре инструмента только ищут и читают открытые страницы Hugging Face. Ещё сервер отдаёт агенту 158 файлов: это 25 скиллов из официального набора huggingface/skills с инструкциями и скриптами для дообучения моделей, выкладки на AWS и в Spaces. Некоторые из них предлагают агенту выполнить команды на твоём компьютере: поставить программу hf командой curl ... | bash, прочитать настройки AWS из папки ~/.aws. Claude Code 2.1.235 в нашей проверке эти скиллы сам не подгружал, агент прочитает их, только если ты попросишь. Выполнять такие команды будет уже агент: пусть спрашивает тебя перед каждой.
Наша проверка
Источник - официальная страница huggingface.co/mcp и документация Hugging Face (раздел Hugging Face MCP Server), открытый код - репозиторий huggingface/hf-mcp-server, лицензия MIT; в официальном реестре MCP запись co.huggingface/hf-mcp-server. На huggingface.co работает версия 0.4.26 от 01.10.2026; сервер обновляется несколько раз в неделю, поэтому набор и описания инструментов могут меняться. Сервер удалённый: на компьютере ничего не запускается, Claude Code ходит только на huggingface.co. Инструкции сервера и описания всех четырёх инструментов прочитаны целиком, скрытых указаний агенту нет: инструкции советуют агенту брать данные через это подключение вместо сайта и предлагать тебе завести аккаунт или ключ ради более высоких лимитов. Описания 25 скиллов прочитаны, их тексты просмотрены: указаний скрывать что-то от тебя или отправлять твои данные посторонним там нет. Отпечаток одинаковый под разными именами клиента. Все четыре инструмента вызваны вживую без входа, ответы совпали с описаниями и со страницами моделей на huggingface.co: лицензия, число параметров, размер файлов. Закрытые модели без входа не читаются.
Версия
Сервер удалённый, версию держит владелец сервиса. Изменения ловим сверкой отпечатка.
Проверить самому
агент прочитает код подключения как недоверенный

Полезные материалы

Журнал проверок

  • 01.10.2026·удалённый·Claude Code, macOS·работаетab781827b928ff32

Отпечаток - контрольная сумма того, что сервер отдаёт агенту. Поменялся при той же версии - поменялось поведение.

Похожие подключения

Context7Свежая документация библиотек в агенте: он пишет код по текущей версии, а не по памятиUpstashудалённыйбез ключа

Подключения делают их авторы. Мы проверяем установку и описываем, что они умеют, но код и сервис остаются чужими. Перед установкой посмотри, какие данные получит агент.