前言

當你嘗試按照官方指引部署 Hugging Face Spaces 時：

git init
git add app.py requirements.txt
git commit -m "Initial commit"
git remote add origin https://huggingface.co/spaces/YOUR_USERNAME/mcp-sentiment
git push -u origin main

你可能會遇到各種錯誤。本指南將帶你逐步解決這些問題，並成功部署到 Hugging Face Spaces。

為什麼原始指令無法運作？

自 2023 年 10 月 1 日起，Hugging Face 停止支援密碼身分驗證，因此當你使用 HTTPS URL 推送時，會收到以下錯誤訊息：

Gradio MCP 整合介紹

Gradio 透過自動將您的 Python 函數轉換為 MCP 工具，提供了一種簡單的方式來創建 MCP 伺服器。當您在 launch() 中設置 mcp_server=True 時，Gradio 會：

• 自動將您的函數轉換為 MCP 工具
• 將輸入元件映射到工具參數架構
• 從輸出元件確定回應格式
• 設置 JSON-RPC over HTTP+SSE 進行客戶端-伺服器通訊
• 創建網頁介面和 MCP 伺服器端點

專案設置

首先，讓我們為專案創建一個新目錄並設置所需的依賴項：

# Windows

mkdir mcp-sentiment 
cd mcp-sentiment 
python -m venv venv 
source venv/bin/activate 
pip install "gradio[mcp]" textblob

創建伺服器

Hugging Face Spaces 需要一個 app.py 檔案來建立 space，所以 Python 檔案的名稱必須是 app.py 創建一個名為 app.py 的新檔案，包含以下程式碼：

MCP 主要有下列四個功能類型，分別對應著不同的使用情景

工具（Tools）

工具是AI模型可以通過MCP協議調用的可執行函數或行動。

MCP 通信協議

MCP 定義了一套標準化的通信協議，使客戶端和服務器能夠以一致、可預測的方式交換資訊。這種標準化對於整個社區的互操作性至關重要。

JSON-RPC：基礎架構

MCP 的核心使用 JSON-RPC 2.0 作為客戶端和服務器之間所有通信的消息格式。JSON-RPC 是一種輕量級的遠程過程調用協議，以 JSON 編碼。

JSON-RPC 特點

• 📜 人類可讀性強，易於調試
• 🌍 語言無關性，支援在任何編程環境中實現
• 🔒 成熟穩定，具有清晰的規範和廣泛的採用

三種消息類型

MCP 使用三種基本消息類型進行通信：

1.請求（Requests）

從客戶端發送到服務器以啟動操作。請求消息包括唯一標識符、要調用的方法名稱和方法的參數（如果有）。

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "weather",
    "arguments": {
      "location": "San Francisco"
    }
  }
}

2.響應（Responses）

從服務器發送到客戶端以回覆請求。響應消息包括與相應請求相同的 id 和 result（成功時）或 error（失敗時）。

客戶端-服務器架構

Model Context Protocol (MCP) 建立在客戶端-服務器架構上，該架構支援 AI 模型與外部系統之間的結構化通信。

三大核心組件

MCP 架構由三個主要組件組成，每個組件都有明確定義的角色和責任：

1. 主機 (Host)

使用者直接使用的 AI 應用程式，如 ChatGPT 或 Cursor。負責處理使用者請求、介面呈現和整體協調。