DeepSeek MCP Server

Hvad gør “DeepSeek” MCP Server?

DeepSeek MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server udviklet til at integrere DeepSeeks avancerede sprogmodeller med MCP-kompatible applikationer, såsom Claude Desktop. Den fungerer som bro, så AI-assistenter kan oprette forbindelse til DeepSeeks API’er og udføre opgaver som sprogproduktion, tekstanalyse og mere. Serveren fungerer som en proxy, hvilket sikrer, at API-forespørgsler håndteres sikkert og anonymt—kun proxyserveren er synlig for DeepSeek API, ikke klienten. Denne design øger privatlivsbeskyttelsen, forenkler arbejdsgangsintegration og giver udviklere samt AI-værktøjer mulighed for at udnytte DeepSeeks funktioner til forbedret udvikling, forskning og automatisering.

Liste over Prompts

Der var ingen prompt-skabeloner angivet i arkivet eller dokumentationen.

Liste over Ressourcer

Der er ikke dokumenteret nogen eksplicitte MCP-ressourcer i arkivet eller README.

Liste over Værktøjer

Der er ikke beskrevet nogen eksplicit liste over værktøjer eller værktøjsfunktioner i README eller synlige arkivindhold.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP-server

• Anonymiseret API-adgang: Udviklere kan interagere sikkert med DeepSeeks sprogmodeller, da serveren fungerer som proxy og beskytter klientidentitet og API-nøgler.
• Integration med MCP-kompatible apps: Muliggør problemfri brug af DeepSeek-modeller i værktøjer som Claude Desktop og potentielt andre, der understøtter MCP.
• Forbedrede AI-arbejdsgange: Giver udviklere og forskere mulighed for at automatisere indholdsgenerering, opsummering eller analyse ved brug af DeepSeeks modeller i deres eksisterende MCP-baserede systemer.
• Privatlivsbeskyttet udvikling: Velegnet til scenarier, hvor direkte API-eksponering er en bekymring, og privatliv samt compliance skal opretholdes.
• Skalerbar adgang til sprogmodeller: Gør det nemt at få skaleret og standardiseret adgang til DeepSeeks sprogmodeller på tværs af forskellige AI- og automatiseringsplatforme.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js er installeret på dit system.
2. Find Windsurf-konfigurationsfilen (f.eks. windsurf.config.json).
3. Tilføj DeepSeek MCP Server til sektionen mcpServers med kommando og argumenter.
4. Gem konfigurationsfilen og genstart Windsurf.
5. Verificér, at serveren kører og er tilgængelig fra Windsurf.

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. Sørg for, at Node.js er installeret.
2. Åbn Claudes konfigurationsfil.
3. Indsæt DeepSeek MCP Server-konfigurationen under objektet mcpServers.
4. Gem og genstart Claude.
5. Bekræft, at DeepSeek MCP Server er tilgængelig ved at køre en testprompt.

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Sørg for, at Node.js er tilgængelig.
2. Redigér Cursors konfigurationsfil.
3. Tilføj DeepSeek MCP Server-konfigurationen til sektionen mcpServers.
4. Gem ændringerne og genstart Cursor.
5. Test integrationen ved at køre en understøttet opgave.

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. Installer Node.js, hvis det ikke allerede er installeret.
2. Gå til Clines konfigurationsfil.
3. Tilføj DeepSeek MCP Server-posten til mcpServers.
4. Gem og genstart Cline.
5. Kontrollér funktionaliteten med en prøveforespørgsel.

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Sikring af API-nøgler

Opbevar din DeepSeek API-nøgle i en miljøvariabel for øget sikkerhed. Videregiv den til serveren med env-sektionen:

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": "${DEEPSEEK_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

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-serverdetaljer ved at bruge dette JSON-format:

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

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

Oversigt

Roots support: Ikke nævnt

Jeg vil give denne MCP-server karakteren 4/10 for dokumentation og praktisk anvendelighed baseret på README og arkivindhold. Opsætning og privatlivsfunktioner er tydelige, men der mangler detaljer om prompts, ressourcer og værktøjer, hvilket begrænser brugbarheden til avancerede MCP-arbejdsgange.

MCP-score