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Spaces 作为 MCP 服务器

你可以将任何带有可见 MCP 徽章的公开 Space 暴露成一个可调用工具，在任意兼容 MCP 的客户端中使用；你可以添加任意数量的此类 Space，而且完全不需要写一行代码。

设置你的 MCP 客户端​

在你的 Hub MCP 设置 中，选择 MCP 客户端（VSCode、Cursor、Claude Code 等），然后按照提示完成配置。

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注意

使用 MCP 工具需要一个具有 READ 权限的有效 Hugging Face token。如果你还没有，可以在这里创建新的 “Read” 访问令牌。

将现有 Space 添加到你的 MCP 工具​

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  1. 浏览兼容的 Spaces，找到可以通过 MCP 使用的 Space。你也可以在任意 Space 卡片上查找灰色的 MCP 徽章。
  2. 点击 MCP 徽章并选择 Add to MCP tools，在弹出的对话框中确认。
  3. 该 Space 会出现在 MCP Server 设置页面的 Spaces Tools 区域中。

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从你的 MCP 客户端使用 Spaces​

如果 MCP 客户端配置正确，你添加的 Spaces 会立刻可用，无需额外修改任何设置（如果没有出现，可以尝试重启客户端）。大多数 MCP 客户端会列出当前加载的工具，方便你确认 Space 是否可用。

提示

对于 ZeroGPU Spaces，当工具被调用时会消耗你的 ZeroGPU 配额；如果配额用尽，可以订阅 PRO 获取每天 25 分钟的配额（约为免费用户的 8 倍）。例如，PRO 账户每天可使用 FLUX.1-schnell 生成多达 600 张图片。

构建自己的 MCP 兼容 Gradio Space​

要创建自己的 MCP 能力 Space，你需要先创建一个新的 Gradio Space，然后在代码中启用 MCP 支持。你可以先阅读 Gradio Spaces 文档，并结合 详细的 MCP 指南 来完成配置。

First, install Gradio with MCP support:

pip install "gradio[mcp]"

Then create your app with clear type hints and docstrings:

import gradio as gr

def letter_counter(word: str, letter: str) -> int:
    """Count occurrences of a letter in a word.
    
    Args:
        word: The word to search in
        letter: The letter to count
        
    Returns:
        Number of times the letter appears in the word
    """
    return word.lower().count(letter.lower())

demo = gr.Interface(fn=letter_counter,
                    inputs=["text", "text"],
                    outputs="number")
demo.launch(mcp_server=True)   # exposes an MCP schema automatically

将应用推送到 Gradio Space 后，它会自动获得 MCP 徽章。任何人都可以单击添加它作为工具。

提示

也很容易将现有的 Gradio Space 转换为 MCP 服务器。从右键菜单中复制它，然后只需将 mcp_server=True 参数添加到你的 launch() 方法中，并确保你的函数具有清晰的类型提示和文档字符串 - 你可以使用 AI 工具轻松自动化这一过程（示例 展示了 AI 生成的文档字符串）。

通过混合 Spaces 发挥创意！​

Hugging Face Spaces 是最大的 AI 应用目录之一，你可以在其中找到许多可以作为 MCP 工具使用的创意 Space。将不同 Spaces 组合搭配，可以构建出强大且富有创造力的工作流。

This video demonstrates the use of Lightricks/ltx-video-distilled and ResembleAI/Chatterbox in Claude Code to generate a video with audio.

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