エージェントライブラリ

tiny-agents

Hugging Face Inference上でMCP対応のエージェントを実行するための軽量ツールキットです。JavaScript（@huggingface/tiny-agents）とPython（huggingface_hub）で利用できます。

# JavaScript
npx @huggingface/tiny-agents run "agent/id"

# Python
pip install "huggingface_hub[mcp]"
tiny-agents run "agent/id"

agent.json設定ファイルで独自のエージェントを作成します:

{
	"model": "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
	"provider": "together",
	"servers": [
		{
			"type": "stdio",
			"command": "npx",
			"args": ["@playwright/mcp@latest"]
		}
	]
}

ローカルLLMの場合、サーバー（例: http://localhost:1234/v1）を指すendpointUrlを追加します。詳細はSDKガイドを参照してください。

Gradio MCP サーバー

1行の変更で、任意のGradioアプリをMCPサーバーに変換できます:

demo.launch(mcp_server=True)

サーバーは各関数をツールとして公開し、説明はdocstringから自動生成されます。任意のMCPクライアントに接続できます。Hubには、MCP互換のSpacesが数千件利用可能です。詳細はGradio MCPガイドを参照してください。

smolagents

smolagentsは、数行のコードでエージェントを構築するための軽量なPythonライブラリです。CodeAgent（アクションをPythonで記述）とToolCallingAgent（JSONツール呼び出しを使用）をサポートし、Inference Providersを介して任意のモデルで動作し、MCPサーバーとの統合にも対応しています。

smolagent "Plan a trip to Tokyo, Kyoto and Osaka between Mar 28 and Apr 7." \
--model-type "InferenceClientModel" \
--model-id "Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct" \
--tools "web_search"

エージェントはSpacesとしてHubにプッシュできます。コミュニティのエージェントはこちらで閲覧できます。smolagentsのドキュメントで詳細をご覧ください。