# Construindo com o SDK

Crie agentes com suporte a MCP usando os SDKs agênticos da Hugging Face. As bibliotecas `huggingface_hub` (Python) e `@huggingface/tiny-agents` (JavaScript) fornecem tudo o que você precisa para conectar LLMs a ferramentas MCP.

## Instalação

```bash
pip install "huggingface_hub[mcp]"
```

```bash
npm install @huggingface/tiny-agents
# or
pnpm add @huggingface/tiny-agents
```

## Início rápido: Execute um agente

A maneira mais rápida de começar é com o CLI `tiny-agents`:

```bash
tiny-agents run julien-c/flux-schnell-generator
```

```bash
npx @huggingface/tiny-agents run "julien-c/flux-schnell-generator"
```

Isso carrega um agente da [coleção tiny-agents](https://huggingface.co/datasets/tiny-agents/tiny-agents), conecta-se aos seus servidores MCP e inicia um chat interativo.

## Usando a Classe Agent

A classe `Agent` gerencia o loop de chat e a execução de ferramentas MCP. Ela usa [Inference Providers](https://huggingface.co/docs/inference-providers) para executar o LLM.

```python
from huggingface_hub import Agent
import asyncio

agent = Agent(
    model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
    provider="novita",
    servers=[
        {
            "type": "sse",
            "url": "https://evalstate-flux1-schnell.hf.space/gradio_api/mcp/sse"
        }
    ]
)

async def main():
    async for chunk in agent.run("Generate an image of a sunset"):
        if hasattr(chunk, 'choices'):
            delta = chunk.choices[0].delta
            if delta.content:
                print(delta.content, end="")

asyncio.run(main())
```

Consulte a [referência do Agent](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/package_reference/mcp#huggingface_hub.Agent) para todas as opções.

```typescript
import { Agent } from "@huggingface/tiny-agents";

const agent = new Agent({
    model: "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
    provider: "novita",
    apiKey: process.env.HF_TOKEN,
    servers: [
        {
            type: "sse",
            url: "https://evalstate-flux1-schnell.hf.space/gradio_api/mcp/sse"
        }
    ]
});

await agent.loadTools();

for await (const chunk of agent.run("Generate an image of a sunset")) {
    if ("choices" in chunk) {
        const delta = chunk.choices[0]?.delta;
        if (delta.content) {
            console.log(delta.content);
        }
    }
}
```

Consulte a [documentação do tiny-agents](https://huggingface.co/docs/huggingface.js/tiny-agents/README) para todas as opções.

## Usando o MCPClient diretamente

Para mais controle, use `MCPClient` para gerenciar servidores MCP e chamadas de ferramentas diretamente.

```python
import asyncio
from huggingface_hub import MCPClient

async def main():
    async with MCPClient(
        model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
        provider="novita",
    ) as client:
        # Connect to an MCP server
        await client.add_mcp_server(
            type="sse", 
            url="https://evalstate-flux1-schnell.hf.space/gradio_api/mcp/sse"
        )
        
        # Process a request with tools
        messages = [{"role": "user", "content": "Generate an image of a sunset"}]
        
        async for chunk in client.process_single_turn_with_tools(messages):
            if hasattr(chunk, 'choices'):
                delta = chunk.choices[0].delta
                if delta.content:
                    print(delta.content, end="")

asyncio.run(main())
```

Consulte a [referência do MCPClient](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/package_reference/mcp#huggingface_hub.MCPClient) para todas as opções.

O SDK em JavaScript usa a classe `Agent` para interações com o MCP. Para um controle de nível inferior, consulte o pacote [@huggingface/mcp-client](https://huggingface.co/docs/huggingface.js/mcp-client/README).

## Compartilhe Seu Agente

Contribua com agentes para a [coleção tiny-agents](https://huggingface.co/datasets/tiny-agents/tiny-agents) no Hub. Inclua:

- `agent.json` - Configuração do agente (obrigatório)
- `PROMPT.md` ou `AGENTS.md` - Prompt de sistema (opcional)
- `EXAMPLES.md` - Prompts de exemplo e casos de uso (opcional)

## Saiba Mais

- [Referência do MCP do huggingface_hub](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/package_reference/mcp) - Referência da API em Python
- [Documentação do tiny-agents](https://huggingface.co/docs/huggingface.js/tiny-agents/README) - Referência da API em JavaScript
- [Provedores de Inferência](https://huggingface.co/docs/inference-providers) - Provedores de LLM disponíveis
- [coleção tiny-agents](https://huggingface.co/datasets/tiny-agents/tiny-agents) - Navegue pelos agentes da comunidade
- [Guia do Servidor MCP](./agents-mcp) - Conecte-se ao Servidor MCP do Hugging Face