エージェント

Hugging Faceは、AIエージェントをHubに直接接続するためのツールとプロトコルを提供しています。Claudeとのチャット、Codexでの構築、カスタムエージェントの開発を問わず、モデル、データセット、Spaces、コミュニティツールにアクセスできます。このページでは、チャットエージェントとコーディングエージェントをHubに接続する方法について説明します。

Hugging Face とチャットする

Model Context Protocol (MCP) を使用して、AI アシスタントを Hugging Face Hub に直接接続します。接続が完了すると、チャットインターフェース内でモデルの検索、データセットの探索、画像の生成、コミュニティツールの利用が可能になります。

サポートされているアシスタント

HF MCP Server は、MCP 互換のすべてのクライアントで動作します:

• ChatGPT（プラグイン経由）
• Claude Desktop
• カスタムMCPクライアント

セットアップ

1. MCP設定を開く

ログインした状態でhuggingface.co/settings/mcpにアクセスしてください。

2. クライアントを選択

リストからMCP互換のクライアントを選択してください。ページには、クライアント固有の手順と、コピーしてすぐに使用できる設定スニペットが表示されます。

3. 設定と再起動

設定スニペットをクライアントのMCP設定にコピーし、保存してクライアントを再起動してください。

設定ページは、クライアントが期待する正確な設定を生成します。手動で設定を書く代わりに、これを使用してください。

できること

接続が完了したら、設定で選択したツールの中から Hugging Face ツールを使用するようにアシスタントに指示してください。

アシスタントは、Hugging Face サーバーが公開する MCP ツールを呼び出し、メタデータ、リンク、コンテキストを伴う結果を返します。

コミュニティツールを追加

MCP互換のGradio Spacesでセットアップを拡張します:

1. MCP対応のSpacesを閲覧
2. MCP 設定に追加してください。
3. 新しいツールを反映するには、クライアントを再起動してください

Gradio MCP アプリは、引数と説明を伴うツールとして関数を公開するため、アシスタントが直接呼び出すことができます。

詳細を見る

• MCPサーバーガイド - 詳細なセットアップと設定
• HF MCP 設定 - クライアントを設定
• MCP互換のSpaces - コミュニティツール

コーディングエージェント

MCP ServerとSkillsを使用して、Hugging Faceをコーディングワークフローに統合します。IDEやコーディングエージェントから、モデル、データセット、MLツールに直接アクセスできます。例えば、MCPおよび/またはSkillsで対応しているコーディングエージェントには、以下のようなものがあります。

クイックセットアップ

MCPサーバー

MCP Server は、コーディングエージェントに Hub の検索、Spaces、コミュニティツールへのアクセスを提供します。

Cursor / VS Code / Zed:

1. huggingface.co/settings/mcp を訪問してください
2. リストからIDEを選択してください
3. 設定スニペットをコピー
4. IDEのMCP設定に追加します
5. IDEを再起動します

Claude Code:

claude mcp add hf-mcp-server -t http "https://huggingface.co/mcp?login"

スキル

Skillsは、AI/MLワークフローにおけるタスク固有のガイダンスを提供します。MCPと併用することも、単独で利用することもできます。

# start claude 
claude

# install the skills marketplace plugin
/plugin marketplace add huggingface/skills

次に、Skill仕様をインストールするには:

/plugin install hf-cli@huggingface-skills

利用可能なスキルとその使用方法については、Skills Guideを参照してください。

できること

設定が完了すると、コーディングエージェントは以下を行うことができます。

環境設定

認証

Hugging Face トークンを環境変数として設定します:

export HF_TOKEN="hf_..."

または、CLI経由で認証します:

hf auth login

コミュニティツールの追加

MCP互換のGradio Spacesでセットアップを拡張します:

1. MCP対応のSpacesを閲覧
2. MCP 設定に追加してください。
3. IDEを再起動します

ワークフローの例

You: Find a text classification model that works well on short texts

Agent: [Searches Hugging Face Hub]
       Found several options:
       - distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english (sentiment)
       - facebook/bart-large-mnli (zero-shot)
       ...

You: Show me how to use the first one

Agent: [Fetches documentation]
       Here's how to use it with transformers:
       
       from transformers import pipeline
       classifier = pipeline("sentiment-analysis", 
                            model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
       result = classifier("I love this product!")

エージェントハーネスを登録する

Hugging Face は、Hub とやり取りするコーディングエージェントおよびツール（Claude Code、Codex、Cursor など）であるエージェントハーネスの公開レジストリを管理しています。huggingface_hub が登録済みのハーネス内で実行されていることを検出すると、Hub へのリクエストにおけるユーザーエージェントを通じてそれを報告します。ハーネスを登録すると、このアクティビティがツール名であなたのプロジェクトに帰属し、フレンドリーな表示ラベル、ドキュメントおよびリポジトリへのリンク、そして公開の エージェント使用状況データセット での掲載が得られます。未登録のツールは、集計された unknown の割合にのみカウントされます。

ハーネスを登録するには、@huggingface/tasks パッケージ内の agent-harnesses.ts にエントリを追加する Pull Request を作成してください。

• ハーネス ID（エントリキー）は、小文字とハイフン区切りで指定する必要があります（例: "claude-code"）。
• prettyLabelに、ユーザーが読みやすい大文字・小文字の表記を設定します（例: Claude Code）。
• （任意）repoUrl に、ハーネスのソースコードへのリンク（通常は GitHub リポジトリ）を設定します。
• （任意）docsUrl に、ハーネスのドキュメントまたはウェブサイトへのリンクを設定します。
• （任意）descriptionに、ハーネスの短い1行の説明を設定します。
• 環境からハーネスを検出する方法を定義します:
  • ハーネスが標準の環境変数（AI_AGENTまたはAGENT）のいずれかを設定している場合、その値がそのまま識別子として使用され、追加の設定は不要です。
  • それ以外の場合は、envVarsを設定して、環境変数名を値のパターンにマッピングします。"*"は空でない任意の値に一致し、正確な文字列は完全一致に、"<prefix>*"はプレフィックス一致に使用します。

以上です! PRがマージされると、エージェントハーネスからのhuggingface_hubのトラフィック(hf CLIを含む)は名前によってそれに関連付けられ、翌月の更新からエージェント使用状況データセットに表示されます。

次のステップ

• CLI - Hub 操作用のコマンドラインインターフェース
• MCP Server - HubにMCP互換のAIアシスタントを接続
• スキル - コーディングエージェント向けの事前構築された機能
• SDK - エージェントの構築に使用するPythonおよびJavaScriptライブラリ