Сервер MCP для взаимодействия с API Hugging Face Dataset Viewer, предоставляющий возможности для просмотра и анализа наборов данных, размещенных в Hugging Face Hub.

Особенности

###Ресурсы

Использует схему URI dataset:// для доступа к наборам данных Hugging Face Поддержка конфигураций наборов данных и разделений

• Обеспечивает расширенный доступ к содержимому набора данных
• Обработка аутентификации для частных наборов данных Поддержка поиска и фильтрации содержимого набора данных
• Предоставляет статистику и анализ наборов данных

Инструменты

Сервер предоставляет следующие инструменты:

1** валидат** Проверьте, существует ли набор данных и доступен ли он.

• Параметры:
• dataset: идентификатор набора данных (например, «stanfordnlp/imdb»)
• [[Т2]] (факультативно): Для частных наборов данных

2get info

• Получить подробную информацию о наборе данных
• Параметры:
• [[Т3]]: Идентификатор набора данных
• [[Т4]] (факультативно): Для частных наборов данных

3. get rows

• Получить paginated содержимое набора данных
• Параметры:
• [[Т5]]: Идентификатор набора данных
• [[Т6]]: Название конфигурации
• [[Т7]]: Разделённое имя
• page (факультативно): Номер страницы (0)
• [[Т9]] (факультативно): Для частных наборов данных

4. get first rows Получите первые строки из разделения набора данных

Dataset Viewer MCP Server

An MCP server for interacting with the Hugging Face Dataset Viewer API, providing capabilities to browse and analyze datasets hosted on the Hugging Face Hub.

Features

Resources

• Uses dataset:// URI scheme for accessing Hugging Face datasets
• Supports dataset configurations and splits
• Provides paginated access to dataset contents
• Handles authentication for private datasets
• Supports searching and filtering dataset contents
• Provides dataset statistics and analysis

Tools

The server provides the following tools:

1. validate

   • Check if a dataset exists and is accessible
   • Parameters:
     • dataset: Dataset identifier (e.g. ‘stanfordnlp/imdb’)
     • auth_token (optional): For private datasets

2. get_info

   • Get detailed information about a dataset
   • Parameters:
     • dataset: Dataset identifier
     • auth_token (optional): For private datasets

3. get_rows

   • Get paginated contents of a dataset
   • Parameters:
     • dataset: Dataset identifier
     • config: Configuration name
     • split: Split name
     • page (optional): Page number (0-based)
     • auth_token (optional): For private datasets

4. get_first_rows

   • Get first rows from a dataset split
   • Parameters:
     • dataset: Dataset identifier
     • config: Configuration name
     • split: Split name
     • auth_token (optional): For private datasets

5. get_statistics

   • Get statistics about a dataset split
   • Parameters:
     • dataset: Dataset identifier
     • config: Configuration name
     • split: Split name
     • auth_token (optional): For private datasets

6. search_dataset

   • Search for text within a dataset
   • Parameters:
     • dataset: Dataset identifier
     • config: Configuration name
     • split: Split name
     • query: Text to search for
     • auth_token (optional): For private datasets

7. filter

   • Filter rows using SQL-like conditions
   • Parameters:
     • dataset: Dataset identifier
     • config: Configuration name
     • split: Split name
     • where: SQL WHERE clause (e.g. “score > 0.5”)
     • orderby (optional): SQL ORDER BY clause
     • page (optional): Page number (0-based)
     • auth_token (optional): For private datasets

8. get_parquet

   • Download entire dataset in Parquet format
   • Parameters:
     • dataset: Dataset identifier
     • auth_token (optional): For private datasets

Installation

Prerequisites

• Python 3.12 or higher
• uv - Fast Python package installer and resolver

Setup

1. Clone the repository:

git clone https://github.com/privetin/dataset-viewer.git
cd dataset-viewer

2. Create a virtual environment and install:

# Create virtual environment
uv venv

# Activate virtual environment
# On Unix:
source .venv/bin/activate
# On Windows: