Hvad laver “Deepseek Thinker” MCP Server?

Deepseek Thinker MCP Server fungerer som en Model Context Protocol (MCP)-udbyder, der leverer Deepseek-modellens ræsonnement til MCP-understøttede AI-klienter såsom Claude Desktop. Den gør det muligt for AI-assistenter at få adgang til Deepseeks tankegang og ræsonnement enten via Deepseek API-tjenesten eller fra en lokal Ollama-server. Ved at integrere med denne server kan udviklere forbedre deres AI-arbejdsgange med fokuseret ræsonnement ved hjælp af enten cloud- eller lokal inferens. Denne server er særligt nyttig i scenarier, hvor detaljerede ræsonnementskæder eller chain-of-thought (CoT)-outputs er nødvendige for at informere efterfølgende AI-opgaver, hvilket gør den værdifuld til avanceret udvikling, fejlfinding og berigelse af AI-agenter.

Liste over prompts

Ingen eksplicitte promptskabeloner nævnt i repository eller dokumentation.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicit MCP-ressourcer beskrevet i dokumentationen eller kodebasen.

Liste over værktøjer

• get-deepseek-thinker
  • Beskrivelse: Udfører ræsonnement ved hjælp af Deepseek-modellen.
  • Inputparameter: originPrompt (string) — Brugerens oprindelige prompt.
  • Returnerer: Struktureret tekstsvar, der indeholder ræsonnementet.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Forbedring af AI-ræsonnement
  • Udnyt Deepseeks detaljerede chain-of-thought-outputs til at forstærke AI-klientens svar og give transparente ræsonnementstrin.
• Integration med Claude Desktop
  • Tilslut problemfrit til Claude Desktop eller lignende AI-platforme for at aktivere avancerede ræsonnementsevner via MCP.
• Dobbelt inferenstilstand
  • Vælg mellem cloud-baseret (OpenAI API) eller lokal (Ollama) modelinference alt efter privatliv, omkostninger eller latenstid.
• Udviklerfejlfinding og analyse
  • Brug serveren til at afdække og analysere modellens tænkning til forskning, fejlfinding og fortolkningsstudier.
• Fleksibel implementering
  • Kør serveren lokalt eller i cloud-miljøer, så den passer til forskellige arbejdsgange.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Forudsætninger: Sørg for, at Node.js og npx er installeret på dit system.
2. Konfigurationsfil: Find din Windsurf-konfigurationsfil (fx windsurf_config.json).
3. Tilføj Deepseek Thinker MCP Server: Indsæt følgende JSON-udsnit i mcpServers-objektet:

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

4. Gem og genstart: Gem ændringer og genstart Windsurf.
5. Verificér: Tjek MCP-serverintegration i Windsurf-klienten.

Claude

1. Forudsætninger: Node.js og npx installeret.
2. Rediger konfiguration: Åbn claude_desktop_config.json.
3. Tilføj MCP Server:

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

4. Gem konfiguration: Skriv ændringer og genstart Claude Desktop.
5. Verificering: Bekræft, at Deepseek Thinker er tilgængelig i din MCP-værktøjsliste.

Cursor

1. Sørg for forudsætninger: Node.js og npx skal være installeret.
2. Find Cursor-konfiguration: Åbn din Cursor MCP-konfigurationsfil.
3. Indsæt MCP-serverdetaljer:

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

4. Gem & genstart: Anvend ændringer og genstart Cursor.
5. Tjek integration: Bekræft, at Deepseek Thinker fungerer.

Cline

1. Forudsætninger: Sørg for, at Node.js og npx er klar.
2. Rediger Cline-konfiguration: Åbn Cline-konfigurationsfilen.
3. Tilføj MCP Server-blok:

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

4. Gem og genstart: Gem konfigurationen og genstart Cline.
5. Verificér funktionalitet: Sørg for, at serveren er vist og tilgængelig.

Bemærk: Sikring af API-nøgler

For alle platforme bør API-nøgler og følsomme konfigurationsværdier angives som miljøvariabler i env-sektionen. Eksempel:

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

For lokal Ollama-tilstand skal USE_OLLAMA sættes til "true" i env-objektet:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang 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 system-MCP-konfigurationssektionen indsættes dine MCP-serveroplysninger med dette JSON-format:

{
  "deepseek-thinker": {
    "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 kapaciteter. Husk at ændre “deepseek-thinker” til navnet på din faktiske MCP-server og angive den korrekte URL.

Oversigt

Ud fra de to tabeller nedenfor tilbyder Deepseek Thinker MCP Server et fokuseret værktøj til ræsonnementintegration, er nem at sætte op, men mangler detaljerede promptskabeloner og eksplicitte ressourcebeskrivelser. Projektet er open source, har en moderat følgerskare og understøtter sikker håndtering af credentials. Den scorer 6/10 for samlet fuldstændighed og nytte som MCP-server.

MCP-score