使用 VoltAgent 和 Hugging Face MCP 构建 AI 代理：完整指南

社区文章发布于2025年7月3日

在快速发展的 AI 开发世界中，创建能够与多个 AI 模型和服务无缝交互的智能代理已成为一项关键能力。今天，我们将探讨如何使用 VoltAgent 的 TypeScript 框架结合 Hugging Face 的 MCP 集成来构建强大的 AI 代理。

引言：完美的 AI 代理堆栈

VoltAgent 是一个开源的 TypeScript 框架，旨在帮助开发人员摆脱无代码构建器的限制，同时避免从零开始的复杂性。当它与 Hugging Face 庞大的 AI 模型生态系统通过模型上下文协议 (MCP) 结合时，它就创建了一个构建复杂 AI 代理的强大平台。

MCP 是一种革命性的方法，允许 AI 代理动态连接外部服务和模型。MCP 使代理能够在运行时发现和使用工具，而不是硬编码集成，从而使其更具灵活性和能力。

为什么选择 VoltAgent + Hugging Face MCP？

这种组合提供了几个引人注目的优势

访问 500,000 多个模型：利用 Hugging Face 庞大的模型生态系统
动态工具发现：代理自动发现可用功能
多模态能力：在单个代理中处理文本、图像、音频等
生产就绪：采用 TypeScript 构建，适用于企业级应用程序
简单集成：只需几行代码即可连接一切

项目设置：入门

让我们深入构建我们的代理。首先，使用 Hugging Face MCP 模板创建一个新的 VoltAgent 项目

npm create voltagent-app@latest -- --example with-hugging-face-mcp

💡 完整源代码：您可以在 VoltAgent Hugging Face MCP 示例中查看完整的项目代码

前提条件

在开始之前，请确保您已具备以下条件

Node.js（v20 或更高版本）
一个 OpenAI API 密钥
一个 Hugging Face 帐户和 API 令牌

环境配置

创建一个 .env 文件，其中包含您的凭据

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
HUGGING_FACE_TOKEN=your_huggingface_token_here

获取 Hugging Face 令牌

访问 https://huggingface.co/settings/tokens
创建一个具有读取权限的新令牌
将令牌复制到您的 .env 文件中

代码深入：构建代理

我们集成的核心在于 src/index.ts 文件。让我们来分解这个优雅的解决方案是如何工作的

import VoltAgent, { Agent, MCPConfiguration } from "@voltagent/core";
import { VercelAIProvider } from "@voltagent/vercel-ai";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";

async function main() {
  try {
    // Configure MCP connection to Hugging Face
    const mcpConfig = new MCPConfiguration({
      servers: {
        "hf-mcp-server": {
          url: "https://huggingface.co/mcp",
          requestInit: {
            headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.HUGGING_FACE_TOKEN}` },
          },
          type: "http",
        },
      },
    });

    // Create the agent with dynamic tools
    const agent = new Agent({
      name: "Hugging Face MCP Agent",
      instructions: "You are a helpful assistant with access to Hugging Face MCP tools.",
      tools: await mcpConfig.getTools(),
      llm: new VercelAIProvider(),
      model: openai("gpt-4o-mini"),
    });

    // Initialize VoltAgent
    new VoltAgent({
      agents: {
        agent,
      },
    });
  } catch (error) {
    console.error("Failed to initialize VoltAgent:", error);
  }
}

main();

🔍 探索代码：在 GitHub 仓库中查看完整实现

理解 MCP 配置

MCPConfiguration 类是魔法发生的地方

URL：指向 Hugging Face 的 MCP 端点
身份验证：使用您的 Hugging Face 令牌进行安全访问
动态工具加载：getTools() 在运行时获取可用功能

这意味着您的代理在 Hugging Face 添加新模型和功能时会自动访问它们，而无需更改代码！

代理创建过程

Agent 类将所有内容整合在一起

名称：在 VoltAgent 平台中识别您的代理
指令：定义代理的行为和个性
工具：来自 MCP 配置的动态工具
LLM 提供商：使用 Vercel AI SDK 进行模型交互
模型：指定要使用的语言模型（本例中为 GPT-4o-mini）

📖 深入了解：在 VoltAgent 文档中了解更多关于代理配置的信息

实际示例：代理实战

一旦部署，您的代理可以处理各种各样的任务。让我们探索一些令人兴奋的可能性

使用 FLUX.1-schnell 生成图像

User: "Can you generate an image of a cyberpunk cityscape at sunset?"

Agent: I'll create that image for you using the FLUX.1-schnell model.
[Agent generates stunning cyberpunk cityscape]

代理自动选择最佳可用图像生成模型并处理整个工作流。

使用 StyleTTS2 进行文本转语音

User: "Convert this presentation script to speech: 'Welcome to our quarterly review...'"

Agent: I'll convert your script to natural-sounding speech using StyleTTS2.
[Agent returns high-quality audio file]

非常适合创建播客、演示文稿或辅助功能。

使用 QVQ-72B-preview 进行视觉分析

User: [Uploads image] "What's happening in this photo?"

Agent: I can see this is a busy street market scene. There are vendors selling
fresh fruits and vegetables, with customers browsing the stalls. The lighting
suggests it's early morning, and I can identify several types of produce...

代理可以分析复杂的视觉内容并提供详细的描述。

高级配置和最佳实践

使用私有空间

对于企业用例，您可能希望连接到私有 Hugging Face Spaces

const mcpConfig = new MCPConfiguration({
  servers: {
    "private-hf-server": {
      url: "https://your-private-space.hf.space/mcp",
      requestInit: {
        headers: {
          Authorization: `Bearer ${process.env.HUGGING_FACE_TOKEN}`,
          "X-Custom-Header": "your-value",
        },
      },
      type: "http",
    },
  },
});

多服务器配置

通过连接到多个 MCP 服务器来扩展您的代理

const mcpConfig = new MCPConfiguration({
  servers: {
    huggingface: {
      url: "https://huggingface.co/mcp",
      requestInit: {
        headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.HUGGING_FACE_TOKEN}` },
      },
      type: "http",
    },
    "custom-models": {
      url: "https://your-custom-endpoint.com/mcp",
      requestInit: {
        headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.CUSTOM_TOKEN}` },
      },
      type: "http",
    },
  },
});

运行你的代理

以开发模式启动您的代理

pnpm dev

然后访问 VoltAgent Console 通过网页界面与您的代理进行交互。

使用 VoltOps 进行监控和可观测性

VoltAgent 最强大的功能之一是集成的 VoltOps LLM 可观测性平台。与传统的基于文本的日志工具不同，VoltOps 提供了一个与框架无关的解决方案，用于在任何技术堆栈中监控、调试和改进您的 AI 代理。

交互式工作流可视化

VoltOps 将复杂的代理交互转换为交互式流程图，使其非常易于理解

多代理交互：查看不同代理如何协作
工具使用模式：跟踪正在使用的 Hugging Face 模型
决策流程：了解代理的推理过程
性能指标：监控响应时间和成功率

实时监控仪表板

当您的 Hugging Face MCP 代理运行时，您可以访问 VoltOps 平台 https://console.voltagent.dev/demo 以进行以下操作

✅ Track model invocations (FLUX.1-schnell, StyleTTS2, etc.)
✅ Monitor MCP tool usage and success rates
✅ Debug failed Hugging Face API calls
✅ Visualize the complete conversation flow
✅ Analyze performance bottlenecks

生产就绪的可观测性

对于生产部署，VoltOps 提供企业级监控

import { Agent, VoltAgent, VoltOpsClient } from "@voltagent/core";

const voltOpsClient = new VoltOpsClient({
  publicKey: "your_voltops_public_key",
  secretKey: "your_voltops_secret_key",
});

const agent = new Agent({
  name: "Production HF Agent",
  instructions: `You are a helpful assistant with access to Hugging Face tools.
                 All interactions are monitored via VoltOps for quality assurance.`,
  tools: await mcpConfig.getTools(),
  llm: new VercelAIProvider(),
  model: openai("gpt-4o-mini"),
  // VoltOps automatically captures all agent interactions
});

new VoltAgent({
  agents: { agent },
  voltOpsClient: voltOpsClient,
});

这意味着您可以

调试问题：当 Hugging Face 模型失败时，准确查看发生了什么
优化性能：识别缓慢的模型调用并相应地进行优化
监控质量：跟踪对话质量和用户满意度
自信扩展：在扩展之前了解使用模式

🔍 尝试演示：在 console.voltagent.dev/demo 体验 VoltOps 交互式监控

AI 代理开发的未来

这种集成代表着 AI 代理开发向前迈出了重要一步。通过将 VoltAgent 强大的框架与 Hugging Face 通过 MCP 的模型生态系统相结合，我们创建了以下代理

面向未来：自动访问新模型
灵活：处理文本、图像和音频任务的任意组合
可扩展：采用 TypeScript 构建，适用于企业部署
经济高效：为每个任务选择合适的模型
可观测：通过 VoltOps 完全了解代理行为

结论和后续步骤

VoltAgent + Hugging Face MCP 集成展示了现代 AI 开发应如何运作：无缝、强大且对开发人员友好。只需几行代码，我们就创建了一个能够处理复杂多模态任务的代理，而 VoltOps 确保您可以完全了解其行为。

接下来？

探索 VoltAgent 文档以了解高级功能
尝试 VoltOps 演示以查看可观测性实际操作
加入 VoltAgent Discord 社区
尝试构建您自己的自定义 MCP 集成
研究此示例的完整源代码

AI 的未来已至，并且比以往任何时候都更容易访问。立即开始构建您的智能代理。

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