Hvad gør “Deepseek R1” MCP Server?

Deepseek R1 MCP Server er en implementering af Model Context Protocol (MCP), designet til at forbinde Claude Desktop med DeepSeek’s avancerede sprogmodeller, såsom Deepseek R1 og DeepSeek V3. Ved at fungere som bro mellem AI-assistenter og DeepSeek’s kraftfulde, ræsonnementoptimerede modeller (med et kontekstvindue på 8192 tokens) muliggør denne server forbedret naturlig sprogforståelse og generering. Udviklere kan bruge Deepseek R1 MCP Server til problemfrit at integrere disse modeller i deres workflows og dermed facilitere avanceret tekstgenerering, ræsonnement og interaktion med eksterne datakilder eller API’er på understøttede platforme. Implementeringen fokuserer på at levere stabil, pålidelig og effektiv integration via Node.js/TypeScript for optimal kompatibilitet og typesikkerhed.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er dokumenteret i repoen.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er dokumenteret i repoen.

Liste over Værktøjer

• Avanceret tekstgenereringsværktøj
  • Gør det muligt for LLM’er at generere tekst ved brug af Deepseek R1 (eller V3) og udnytte modellens store kontekstvindue og ræsonnementsevner.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Avanceret tekstgenerering
  Udnyt DeepSeek R1’s store kontekstvindue (8192 tokens) til at skabe lange og komplekse outputs til dokumentation, storytelling eller teknisk skrivning.
• Forbedrede ræsonnementopgaver
  Brug Deepseek R1-modellens optimerede egenskaber til logiktunge eller flertrins ræsonnementer – ideelt til problemløsning og analyse.
• Problemfri Claude Desktop-integration
  Integrér førende sprogmodeller direkte i Claude Desktop-miljøer og udvid AI-assistentens evner til daglige workflows.
• Fleksibelt modelvalg
  Skift mellem Deepseek R1 og DeepSeek V3 modeller ved at ændre konfigurationen, så du kan tilpasse dig forskellige projektkrav.
• API-baseret automatisering
  Muliggør AI-drevet automatisering i miljøer, hvor DeepSeek’s API er tilgængelig, og strømlin indholdsoprettelse eller vidensbaseshåndtering.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js (v18+) og npm er installeret.
2. Klon repoen og installer afhængigheder:

   git clone https://github.com/66julienmartin/MCP-server-Deepseek_R1.git
   cd deepseek-r1-mcp
   npm install
   

3. Kopiér .env.exemple til .env og tilføj din DeepSeek API-nøgle.
4. Redigér Windsurf’s konfiguration for at tilføje MCP-serveren:

   {
     "mcpServers": {
       "deepseek_r1": {
         "command": "node",
         "args": ["/path/to/deepseek-r1-mcp/build/index.js"],
         "env": {
           "DEEPSEEK_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Gem, genstart Windsurf, og bekræft at serveren kører.

Claude

1. Installer Node.js (v18+) og npm.
2. Klon og opsæt Deepseek R1 MCP Server som ovenfor.
3. I Claudes konfiguration, tilføj:

   {
     "mcpServers": {
       "deepseek_r1": {
         "command": "node",
         "args": ["/path/to/deepseek-r1-mcp/build/index.js"],
         "env": {
           "DEEPSEEK_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Genstart Claude og bekræft MCP-serverens tilgængelighed.

Cursor

1. Installer forudsætninger (Node.js, npm).
2. Opsæt serveren og miljøvariablerne.
3. Tilføj serveren til Cursor’s konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "deepseek_r1": {
         "command": "node",
         "args": ["/path/to/deepseek-r1-mcp/build/index.js"],
         "env": {
           "DEEPSEEK_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Gem, genstart Cursor, og test serverintegrationen.

Cline

1. Sørg for, at Node.js og npm er installeret.
2. Klon og byg Deepseek R1 MCP Server.
3. Tilføj serveren til Clines konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "deepseek_r1": {
         "command": "node",
         "args": ["/path/to/deepseek-r1-mcp/build/index.js"],
         "env": {
           "DEEPSEEK_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Genstart Cline og bekræft at MCP-serveren er forbundet.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler i din konfiguration for at holde API-nøgler sikre:

{
  "mcpServers": {
    "deepseek_r1": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/deepseek-r1-mcp/build/index.js"],
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

{
  "deepseek_r1": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “deepseek_r1” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server URL.

Oversigt

| Understøtter Roots | ⛔ | Ikke dokumenteret |

Ud fra den tilgængelige dokumentation leverer Deepseek R1 MCP Server en enkel, fokuseret implementering, der er nem at konfigurere og bruge, men mangler dokumentation for prompts, ressourcer eller avancerede MCP-funktioner som roots og sampling. Dette gør den meget praktisk til tekstgenerering, men mindre funktionsrig til komplekse workflows.

MCP-score