خادم ديبسيك ثينكر MCP

ماذا يفعل خادم “ديبسيك ثينكر” MCP؟

يعمل خادم ديبسيك ثينكر MCP كمزود لبروتوكول سياق النموذج (MCP)، حيث يقدم محتوى استدلال نموذج ديبسيك إلى عملاء الذكاء الاصطناعي المدعومين بـ MCP مثل Claude Desktop. يُمكّن هذا الخادم المساعدين الذكيين من الوصول إلى عمليات التفكير ومخرجات الاستدلال الخاصة بـ ديبسيك إما من خلال خدمة API الخاصة بـ ديبسيك أو من خادم Ollama المحلي. من خلال التكامل مع هذا الخادم، يمكن للمطورين تعزيز سير عمل الذكاء الاصطناعي بالاستدلال المركز، سواء عبر السحابة أو عبر الاستدلال المحلي. هذا الخادم مفيد بشكل خاص في السيناريوهات التي تتطلب سلاسل استدلال مفصلة أو مخرجات سلسلة التفكير (CoT) لإبلاغ المهام اللاحقة للذكاء الاصطناعي، ما يجعله ذو قيمة كبيرة في التطوير المتقدم، وتصحيح الأخطاء، وإثراء وكلاء الذكاء الاصطناعي.

قائمة المحفزات

لا توجد قوالب محفزات محددة مذكورة في المستودع أو الوثائق.

قائمة الموارد

لا توجد موارد MCP محددة مفصلة في الوثائق أو قاعدة الشيفرة.

قائمة الأدوات

• get-deepseek-thinker
  • الوصف: ينفذ الاستدلال باستخدام نموذج ديبسيك.
  • معامل الإدخال: originPrompt (نص) — المحفز الأصلي للمستخدم.
  • الإخراج: استجابة نصية منظمة تحتوي على عملية الاستدلال.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• تعزيز استدلال الذكاء الاصطناعي
  • الاستفادة من مخرجات سلسلة التفكير المفصلة من ديبسيك لتعزيز ردود عملاء الذكاء الاصطناعي وتوفير خطوات استدلال شفافة.
• التكامل مع Claude Desktop
  • التكامل السلس مع Claude Desktop أو منصات الذكاء الاصطناعي المشابهة لتفعيل قدرات الاستدلال المتقدمة عبر MCP.
• وضعا الاستدلال المزدوجة
  • الاختيار بين الاستدلال القائم على السحابة (OpenAI API) أو المحلي (Ollama) ليناسب احتياجات الخصوصية أو التكلفة أو زمن الاستجابة.
• تصحيح وتحليل المطورين
  • استخدم الخادم للكشف عن تفكير النموذج وتحليله لأغراض البحث وتصحيح الأخطاء ودراسات التفسير.
• نشر مرن
  • تشغيل الخادم محلياً أو في بيئات السحابة حسب متطلبات سير العمل المختلفة.

كيفية إعداده

Windsurf

1. المتطلبات الأساسية: تأكد من تثبيت Node.js وnpx على جهازك.
2. ملف الإعدادات: حدد موقع ملف إعدادات Windsurf (مثل windsurf_config.json).
3. أضف خادم ديبسيك ثينكر MCP: أدخل المقطع التالي من JSON في كائن mcpServers:

   {
     "deepseek-thinker": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "-y",
         "deepseek-thinker-mcp"
       ],
       "env": {
         "API_KEY": "<Your API Key>",
         "BASE_URL": "<Your Base URL>"
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد التشغيل: احفظ التغييرات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق: تحقق من تكامل الخادم MCP في عميل Windsurf.

Claude

1. المتطلبات الأساسية: تثبيت Node.js وnpx.
2. تعديل الإعدادات: افتح claude_desktop_config.json.
3. أضف خادم MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "deepseek-thinker": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "deepseek-thinker-mcp"
         ],
         "env": {
           "API_KEY": "<Your API Key>",
           "BASE_URL": "<Your Base URL>"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات: اكتب التغييرات وأعد تشغيل Claude Desktop.
5. التحقق: تأكد من توفر Deepseek Thinker في قائمة أدوات MCP الخاصة بك.

Cursor

1. تأكد من المتطلبات الأساسية: يجب تثبيت Node.js وnpx.
2. حدد موقع إعدادات Cursor: افتح ملف إعدادات MCP الخاص بك في Cursor.
3. أدخل تفاصيل خادم MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "deepseek-thinker": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "deepseek-thinker-mcp"
         ],
         "env": {
           "API_KEY": "<Your API Key>",
           "BASE_URL": "<Your Base URL>"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد التشغيل: نفذ التغييرات وأعد تشغيل Cursor.
5. تحقق من التكامل: تأكد من أن Deepseek Thinker يعمل.

Cline

1. المتطلبات الأساسية: تأكد من جاهزية Node.js وnpx.
2. تعديل إعدادات Cline: افتح ملف الإعدادات الخاص بـ Cline.
3. أضف كتلة خادم MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "deepseek-thinker": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "deepseek-thinker-mcp"
         ],
         "env": {
           "API_KEY": "<Your API Key>",
           "BASE_URL": "<Your Base URL>"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد التشغيل: احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Cline.
5. تحقق من الوظائف: تأكد من أن الخادم مدرج وقابل للوصول.

ملاحظة: تأمين مفاتيح API

لكافة المنصات، يجب توفير مفاتيح API والقيم الحساسة باستخدام متغيرات البيئة في قسم env. مثال:

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-thinker": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "deepseek-thinker-mcp"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "<Your API Key>",
        "BASE_URL": "<Your Base URL>"
      }
    }
  }
}

للوضع المحلي مع Ollama، عيّن USE_OLLAMA إلى "true" في كائن env:

"env": {
  "USE_OLLAMA": "true"
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل تدفقات العمل

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt لديك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك بهذا الشكل:

{
  "deepseek-thinker": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيكون وكيل الذكاء الاصطناعي قادراً على استخدام هذا الـ MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “deepseek-thinker” إلى اسم خادم MCP الفعلي لديك وتعيين الرابط الصحيح.

نظرة عامة

استناداً إلى الجدولين أدناه، يوفر خادم ديبسيك ثينكر MCP أداة مركزة لدمج الاستدلال، وسهل الإعداد، لكنه يفتقر إلى قوالب المحفزات التفصيلية وتعريفات الموارد الواضحة. المشروع مفتوح المصدر، وله متابعة متوسطة، ويدعم إدارة بيانات الاعتماد بشكل آمن. حصل على تقييم 6/10 من حيث الاكتمال والفائدة كخادم MCP.

تقييم MCP