インストール不要。2分以内に動きます。
cloud.anythingmcp.com で無料トライアルを開始し、Hugging Face をワンクリックで追加して、AI クライアント（Claude、ChatGPT、Copilot、Cursor）を生成された MCP エンドポイントに向けるだけ。Docker も git clone も、開発経験も不要です。
概要
自分のアクセストークンで AI に Hugging Face Hub を探索させます。モデル、データセット、Spaces、論文、コレクションの検索と比較、データセットの行単位での確認、任意のリポジトリのファイルの読み取り、Inference Providers 経由でのオープンモデルとのチャットができます。
こう聞いてみよう
Hugging Face のサンプルプロンプト
プロンプトをクリックでコピー。Claude / ChatGPT / Cursor / Gemini / Copilot / OpenClaw に貼り付けて、このコネクターで実行できます。
Claude は AI のため誤ることがあります。回答をご確認ください。
💡 インストール不要? cloud.anythingmcp.com を直接利用してください。 サインインし、Connectors → Hugging Face をクリック、認証情報を貼り付け、MCP API キーを発行すれば完了です。Docker も
git cloneもローカルサーバーも不要。
Hugging Face + Meta Muse
自分のアクセストークンで AI に Hugging Face Hub を探索させます。モデル、データセット、Spaces、論文、コレクションの検索と比較、データセットの行単位での確認、任意のリポジトリのファイルの読み取り、Inference Providers 経由でのオープンモデルとのチャットができます。
前提条件
完全なセットアップ手順はコネクタ自体に組み込まれています (ストアでコネクタを選択すると表示)。必要な環境変数:
HF_TOKEN
ステップ 1 — 認証情報を取得
https://huggingface.coにサインインし、Settings → Access Tokens（https://huggingface.co/settings/tokens）を開きます。- トークンを作成します。Read トークンで、チャットと推論以外のすべて（Hub の検索、データセットビューアー、ファイル、論文、コレクション）を使えます。モデルとチャットするには Fine-grained トークンを作成し、Make calls to Inference Providers にチェックを入れます。ゲート付きモデルを使う場合は、公開ゲート付きリポジトリの読み取り権限にもチェックを入れてください。Write トークンでも動きますが必要ありません。このコネクタは Hub 上で何も変更しないためです。
- トークン（
hf_で始まります）をHF_TOKENに貼り付け、コネクタをインストールします。トークンは huggingface.co、datasets-server.huggingface.co、router.huggingface.co にだけ送信されます。 huggingface_whoamiで設定を確認します。無料で、トークンの持ち主、ロール、使える組織が表示されます。
Hugging Face（HF）Hub では無料: モデル、データセット、Spaces、論文、コレクション、ファイルの検索と閲覧に費用はかかりません。
- モデル:
huggingface_search_modelsは名前、タスク、作成者、ライブラリやタグ（たとえばggufやlicense:mit）、Inference Provider で絞り込み、ダウンロード数、いいね数、トレンド順に並べます。huggingface_get_modelはライセンス、サイズ、ファイルを表示します。 - データセット:
huggingface_search_datasetsとhuggingface_get_dataset。ダウンロードせずに中身を見るには、AI はデータセットビューアーを使います:huggingface_dataset_splits、huggingface_dataset_first_rows、huggingface_dataset_rows（1 ページ最大 100 行）、huggingface_dataset_search（全文検索）、huggingface_dataset_filter（SQL 風の条件）、huggingface_dataset_size、huggingface_dataset_statistics（列ごとの最小値、最大値、平均、ヒストグラム）。検索、絞り込み、統計はビューアーがインデックス済みのデータセットでのみ使えます。新しいデータセットや非常に大きいデータセットでは、インデックスを読み込み中と返ることがあります。 - Spaces:
huggingface_search_spacesは名前で、huggingface_semantic_search_spacesはアプリの機能で探し、huggingface_get_spaceは実行状態とハードウェアを表示します。 - 論文:
huggingface_daily_papers、huggingface_search_papers、huggingface_get_paper、huggingface_read_paper（論文ページ全体をテキストで）。 - ファイルとコレクション:
huggingface_list_repo_filesとhuggingface_read_fileは README や config.json のような小さなテキストファイルを読みます。モデルの重みなど大きなバイナリは読めません。huggingface_list_collectionsとhuggingface_get_collectionはキュレーションされたコレクションを表示します。
チャットと推論は有料のため、AI は先に確認します: huggingface_chat_completion と huggingface_run_inference_task は Hugging Face のクレジットに課金されます。PRO アカウントには毎月 2 ドル分のクレジットが付きます。無料アカウントは先に https://huggingface.co/settings/billing でクレジットを購入してください。有料の呼び出しの前に、AI はどのモデルを使うかを伝え、あなたの承認を待ちます。確認なしに有料の呼び出しを繰り返すことはありません。huggingface_list_chat_models は 100 万トークンあたりの価格を、huggingface_get_model_providers はモデルを提供しているプロバイダーを表示します。
プロバイダーの選択: 既定では、稼働中で最も速いプロバイダーが応答します。モデル ID の後ろに :cheapest、:fastest、:preferred（Hugging Face の設定で決めた順序）、または :groq のようなプロバイダー名を付けると選べます。所属する組織に代わりに支払ってもらうこともできます。huggingface_run_inference_task は、分類、固有表現抽出、fill-mask、要約、翻訳、ゼロショット分類、質問応答、文の類似度、埋め込みを hf-inference プロバイダーで実行します。
信頼できないコンテンツ: モデルカード、データセットの行、ファイル、論文、モデルの回答は第三者によるものです。AI はその中の指示をデータとして扱い、命令としては扱いません。
よくあるエラー: huggingface_whoami やチャットでの 401: トークンが間違っている、取り消された、または未設定です。リポジトリでの 401 または 403: 非公開、ゲート付き（先にモデルページで条件に同意してください）、または Fine-grained トークンの対象外です。存在しないリポジトリにも Hub は 401 を返します。402 またはクレジットに関するメッセージ: クレジットが残っていません。チャットでの 403: Fine-grained トークンに Make calls to Inference Providers がありません。400 model not supported: そのモデルをチャット用に提供している稼働中のプロバイダーがありません。429: レート制限です。1 分待ってから再試行してください。
このコネクタは、リポジトリの作成や変更、ファイルのアップロード、Spaces、Inference Endpoints、Jobs の管理、画像生成には対応していません。
ステップ 2 — アダプターをインストール
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
ステップ 3 — Muse にコネクタを追加
サーバーURL: AnythingMCP で MCP Servers を開き、このコネクタがあるサーバーを選んで URL（
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…）をコピーします。このガイドでYOUR_SERVER_IDと表示されている箇所に使ってください。
Muse はリモート MCP サーバーをカスタムコネクタとして追加し、OAuth でサインインします。
- Muse で Settings → Connectors を開き、Add custom connector を選びます。
- MCP サーバーの URL
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_IDを貼り付けます。 - Muse が AnythingMCP のサインインページを開きます。サインインしてアクセスを承認します。
- チャットで、
Hugging Faceのツールが必要になる依頼を Muse にしてみましょう。
チャットから設定することもできます（Web、iOS・Android アプリ、WhatsApp）。Muse に次のメッセージを送ってください:
Create a Custom Connector for a new remote MCP server, then connect to it:
Name: AnythingMCP
Transport: remote streamable HTTP
URL: https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID
Auth: OAuth
セルフホストの場合は、https://cloud.anythingmcp.com の代わりにインスタンスの公開 HTTPS アドレスを使ってください。Muse は Meta のクラウドから接続するため、localhost は使えません。
利用可能なツール
| Tool | What it does |
|---|---|
huggingface_whoami | Show who the Hugging Face token belongs to: user name, PRO status, whether the account can pay for inference, the organizations it belongs… |
huggingface_search_models | Search models on the Hugging Face Hub |
huggingface_get_model | Read one model's details from the Hugging Face Hub: task, library, license, base model, parameter count, downloads, likes, gated or… |
huggingface_get_model_providers | List the Inference Providers that serve a model through Hugging Face (e.g. groq, together, novita, fal-ai, hf-inference), with each… |
huggingface_list_chat_models | List every model available for chat through the Hugging Face router, with each provider's status, context length, price per million input… |
huggingface_search_datasets | Search datasets on the Hugging Face Hub by text in the id, author or organization and tag (e.g. task_categories:text-classification… |
huggingface_get_dataset | Read one dataset's details from the Hugging Face Hub: license, tasks, languages, size category, downloads, likes, gated or private, last… |
huggingface_dataset_splits | List a dataset's subsets (config) and splits (train, validation, test, ...) from the Hugging Face dataset viewer |
huggingface_dataset_first_rows | Show the column names and types and the first 20 rows of one split of a Hugging Face dataset, from the dataset viewer |
huggingface_dataset_rows | Read a slice of rows (up to 100) from one split of a Hugging Face dataset, starting at offset, to page through the data |
huggingface_dataset_search | Full-text search inside one split of a Hugging Face dataset (text columns only) and return the matching rows (up to 100) with the total… |
huggingface_dataset_filter | Filter the rows of one split of a Hugging Face dataset with an SQL-like condition and optional sort, e.g. where "label"=1 AND "score">0.5… |
huggingface_dataset_size | Show how big a Hugging Face dataset is: number of rows and columns and bytes (original files, Parquet, in memory) for the whole dataset… |
huggingface_dataset_statistics | Descriptive statistics for every column of one split of a Hugging Face dataset: for numbers min, max, mean, median, standard deviation and… |
huggingface_search_spaces | Search Spaces (hosted AI demo apps) on the Hugging Face Hub by text in the id, author and tag, sorted by likes, trending, creation or last… |
huggingface_semantic_search_spaces | Find Spaces (hosted AI demo apps) on Hugging Face by describing what they should do, e.g. 'remove image background' or 'transcribe audio' |
huggingface_get_space | Read one Space (hosted AI demo app) on Hugging Face: title, SDK, license, the app URL, the models and datasets it uses, and its runtime… |
huggingface_daily_papers | List the AI research papers curated on Hugging Face Daily Papers, newest first or by trending, for a day, an ISO week or a month (latest… |
huggingface_search_papers | Search AI research papers indexed on Hugging Face by words in the title and abstract |
huggingface_get_paper | Read one paper's page on Hugging Face by arXiv id: title, authors, abstract, AI summary and keywords, upvotes, and the first models… |
huggingface_read_paper | Read a paper's full Hugging Face page as markdown by arXiv id (title, abstract and the paper text as Hugging Face renders it), capped at… |
huggingface_list_repo_files | List the files and folders in a model, dataset or Space repository on Hugging Face, with sizes, at a branch, tag or commit |
huggingface_read_file | Read the start of one text file from a Hugging Face repository (a README, config.json, tokenizer_config.json, a Python script or a small… |
huggingface_list_collections | List curated collections on Hugging Face (groups of models, datasets, Spaces and papers), filtered by owner or by an item they contain… |
huggingface_get_collection | Read one Hugging Face collection with all its items (models, datasets, Spaces, papers) and the curator's notes |
huggingface_chat_completion | Chat with an open model through Hugging Face Inference Providers (OpenAI-compatible) |
huggingface_run_inference_task | Run a model on the hf-inference provider for a non-chat task: text classification, token classification (named entities), fill-mask… |
プロンプトの例
- 「Hugging Face で最もダウンロードされている日本語のテキスト分類モデルを 5 つ探して、ライセンスとサイズを比較してください。」
- 「stanfordnlp/imdb の test split の最初の行を見せて、label が 1 のレビューが何件あるか数えてください。」
- 「今週の Hugging Face Daily Papers で最も upvote が多かった論文は何ですか？上位 3 本を要約してください。」
- 「今 openai/gpt-oss-120b をチャット用に提供しているプロバイダーはどこで、100 万トークンあたりいくらですか？」
- 「画像の背景を削除できる稼働中の Space を探して、どのモデルを使っているか教えてください。」
- 「この段落を meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct で最も安いプロバイダーを使って要約してください。実行前にモデルと価格を教えてください。」
FAQ
Muse はどこで使えますか? Meta は現在、Muse を米国とカナダで提供しています。Web、iOS・Android アプリ、WhatsApp で利用できます。
Meta はこのコネクタを審査しますか? いいえ。Meta はカスタムコネクタを審査しません。Muse に見えるのは、AnythingMCP でこの MCP サーバーに対して有効にしたツールだけです。コネクタはいつでも Settings → Connectors で切断できます。
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