Hub documentation

SDK ile geliştirme

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

SDK ile geliştirme

Hugging Face agentic SDK'leri ile MCP destekli ajanlar oluşturun. huggingface_hub (Python) ve @huggingface/tiny-agents (JavaScript) kütüphaneleri, LLM'leri MCP araçlarına bağlamak için ihtiyacınız olan her şeyi sağlar.

Kurulum

Python
JavaScript
pip install "huggingface_hub[mcp]"

Hızlı Başlangıç: Bir Ajan Çalıştırın

Başlamak için en hızlı yol tiny-agents CLI'ıdır:

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

Bu, tiny-agents koleksiyonundan bir ajan yükler, MCP sunucularına bağlanır ve etkileşimli bir sohbet başlatır.

Agent Sınıfını Kullanma

Agent sınıfı sohbet döngüsünü ve MCP araç çalıştırmayı yönetir. LLM'i çalıştırmak için Inference Providers kullanır.

Python
JavaScript
from huggingface_hub import Agent
import asyncio

agent = Agent(
    model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
    provider="novita",
    servers=[
        {
            "type": "sse",
            "url": "https://huggingface.co/proxy/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())

Tüm seçenekler için Agent referansına bakın.

MCPClient'i Doğrudan Kullanma

Daha fazla kontrol için, MCP sunucularını ve araç çağrılarını doğrudan yönetmek için MCPClient kullanın.

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://huggingface.co/proxy/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())

Tüm seçenekler için MCPClient referansına bakın.

Ajanınızı Paylaşın

Hub'daki tiny-agents koleksiyonuna ajanlar ekleyin. Şunları dahil edin:

  • agent.json - Ajan yapılandırması (zorunlu)
  • PROMPT.md veya AGENTS.md - Sistem istemi (isteğe bağlı)
  • EXAMPLES.md - Örnek istemler ve kullanım durumları (isteğe bağlı)

Daha Fazla Bilgi Al

Update on GitHub