Ajanlar

Hugging Face, yapay zeka ajanlarını doğrudan Hub'a bağlayan araçlar ve protokoller sunar. Claude ile sohbet edip, Codex ile geliştirme yapıyor ya da özel ajanlar geliştiriyor olun; modellere, veri setlerine, Spaces'lere ve topluluk araçlarına erişebilirsiniz. Bu sayfa, sohbet ajanlarınızı ve kodlama ajanlarınızı Hub'a bağlamayı kapsar.

Hugging Face ile Sohbet

Model Context Protocol (MCP) kullanarak yapay zeka asistanınızı doğrudan Hugging Face Hub'a bağlayın. Bağlantı kurulduktan sonra modelleri arayabilir, veri kümelerini keşfedebilir, görseller üretebilir ve topluluk araçlarını kullanabilirsiniz—bunların hepsini sohbet arayüzünüzün içinden yapabilirsiniz.

Desteklenen Asistanlar

HF MCP Server, herhangi bir MCP uyumlu istemciyle çalışır:

• ChatGPT (eklentiler aracılığıyla)
• Claude Desktop
• Özel MCP istemcileri

Kurulum

1. MCP Ayarlarını açın

Giriş yapılmışken huggingface.co/settings/mcp adresini ziyaret edin.

2. Müvekkilinizi Seçin

Listeden MCP uyumlu istemcinizi seçin. Sayfa, istemciye özel talimatları ve kopyalamaya hazır bir yapılandırma parçasını gösterir.

3. Yapılandır ve Yeniden Başlat

Yapılandırma parçasını istemcinizin MCP ayarlarına kopyalayın, kaydedin ve istemcinizi yeniden başlatın.

Ayarlar sayfası, istemcinizin beklediği tam yapılandırmayı oluşturur. Yapılandırmayı elle yazmak yerine bunu kullanın.

Yapabilecekleriniz

Bağlantı kurulduktan sonra, asistanınızdan yapılandırmanızda seçtiğinizler arasında Hugging Face araçlarını kullanmasını isteyin:

Asistanınız, Hugging Face sunucusu tarafından açığa çıkarılan MCP araçlarını çağırır ve sonuçları meta veriler, bağlantılar ve bağlamla birlikte döndürür.

Topluluk Araçlarını Ekle

Kurulumunuzu MCP uyumlu Gradio Spaces ile genişletin:

1. MCP destekli Spaces'leri görüntüle
2. Bunları MCP ayarlarınıza ekleyin
3. Yeni araçları almak için istemcinizi yeniden başlatın

Gradio MCP uygulamaları, fonksiyonlarını argüman ve açıklamalarla birlikte araçlar olarak açığa çıkarır; böylece asistanınız bunları doğrudan çağırabilir.

Daha Fazla Bilgi Al

• MCP Sunucusu Kılavuzu - Ayrıntılı kurulum ve yapılandırma
• HF MCP Ayarları - İstemcinizi yapılandırın
• MCP uyumlu Spaces - Topluluk araçları

Kodlama Ajanları

MCP Sunucusu ve Beceriler ile Hugging Face'i kodlama iş akışınıza entegre edin. Modellere, veri setlerine ve ML araçlarına doğrudan IDE'nizden veya kodlama ajanınızdan erişin. Örneğin, MCP ve/veya Beceriler ile bu kodlama ajanlarını ve daha fazlasını ele alıyoruz:

Hızlı Kurulum

MCP Sunucusu

MCP Sunucusu, kodlama aracınıza Hub arama, Spaces ve topluluk araçlarına erişim sağlar.

Cursor / VS Code / Zed:

1. huggingface.co/settings/mcp adresini ziyaret edin
2. Listeden IDE'nizi seçin
3. Yapılandırma parçasını kopyalayın
4. Bunu IDE'nizin MCP ayarlarına ekleyin
5. IDE'yi yeniden başlatın

Claude Code:

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

Yetenekler

Skills, AI/ML iş akışları için görev bazlı yönlendirme sağlar. MCP ile birlikte veya bağımsız olarak çalışırlar.

# start claude 
claude

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

Ardından, bir Skill spesifikasyonunu yüklemek için:

/plugin install hf-cli@huggingface-skills

Mevcut beceriler ve kullanım için Beceriler Kılavuzu'na bakın.

Yapabilecekleriniz

Yapılandırıldıktan sonra kodlama aracınız şunları yapabilir:

Ortam Yapılandırması

Kimlik Doğrulama

Hugging Face token'ınızı bir ortam değişkeni olarak ayarlayın:

export HF_TOKEN="hf_..."

Veya CLI üzerinden kimlik doğrulaması yapın:

hf auth login

Topluluk Araçları Ekleme

Kurulumunuzu MCP uyumlu Gradio Spaces ile genişletin:

1. MCP destekli Spaces'leri görüntüle
2. Bunları MCP ayarlarınıza ekleyin
3. IDE'nizi yeniden başlatın

Örnek İş Akışı

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!")

Ajan iskeletinizi kaydedin

Hugging Face, Hub ile etkileşime giren kodlama ajanlarını ve araçlarını (Claude Code, Codex, Cursor ve diğerleri) içeren herkese açık bir agent harness kayıt defteri sürdürür. huggingface_hub, kayıtlı bir harness içinde çalıştığını algıladığında, Hub isteklerindeki user agent üzerinden bunu raporlar. Harness'inizi kaydetmek, bu etkinliğin aracınızın adıyla size atfedilmesini sağlar; projenize dostça bir görüntüleme etiketi, belgelerinize ve repozituarınıza geri bağlantılar ve herkese açık agent kullanım veri setinde bir yer verir — kayıtlı olmayan araçlar yalnızca bu veri setindeki unknown payında toplanır.

Bir harness kaydetmek için, @huggingface/tasks paketindeki agent-harnesses.ts dosyasına bir giriş ekleyen bir Pull Request açın:

• harness kimliği (giriş anahtarı) küçük harf ve tire ile ayrılmış olmalıdır (örnek: "claude-code").
• Kullanıcı dostu büyük/küçük harf kullanımına sahip prettyLabel ayarlayın (örnek: Claude Code).
• (isteğe bağlı) repoUrl alanını, test platformunun kaynak koduna (genellikle bir GitHub deposu) giden bağlantıyla doldurun.
• (isteğe bağlı) docsUrl alanını, test platformu (harness) belgelerine veya web sitesine giden bir bağlantıyla doldurun.
• (isteğe bağlı) description alanını, test çerçevesinin kısa, tek satırlık açıklamasıyla doldurun.
• ortamdan nasıl algılandığını tanımlayın:
  • Eğer harness'iniz standart ortam değişkenlerinden birini (AI_AGENT veya AGENT) ayarlıyorsa, değeri doğrudan tanımlayıcı olarak kullanılır ve ek yapılandırma gerekmez.
  • Aksi takdirde, envVars değerini, ortam değişkeni adlarını değer kalıplarına eşleyecek şekilde ayarlayın. Herhangi bir boş olmayan değeri eşleştirmek için "*", tam bir eşleşme için tam bir dize veya önek eşleştirmesi için "<prefix>*" kullanın.

Ve bu kadar! PR birleştirildiğinde, ajan iskeletinizden gelen huggingface_hub trafiği (hf CLI dahil) adıyla ona atfedilir ve sonraki aylık güncellemeden itibaren agent usage dataset içinde görünür.

Sonraki Adımlar

• CLI - Hub işlemleri için komut satırı arayüzü
• MCP Sunucusu - Hub'a herhangi bir MCP uyumlu yapay zeka asistanını bağlayın
• Yetenekler - Kodlama ajanları için önceden oluşturulmuş yetenekler
• SDK - Ajanlar oluşturmak için Python ve JavaScript kütüphaneleri