Deepseek Thinker MCP Server

Was macht der „Deepseek Thinker“ MCP Server?

Der Deepseek Thinker MCP Server agiert als Model Context Protocol (MCP) Provider und liefert Deepseek-Modelllogik an MCP-fähige KI-Clients wie Claude Desktop. KI-Assistenten können dadurch auf die Denkprozesse und Reasoning-Ausgaben von Deepseek zugreifen – entweder über den Deepseek API-Service oder von einem lokalen Ollama-Server. Die Integration dieses Servers ermöglicht Entwicklern, ihre KI-Workflows mit gezielter Logik zu bereichern – wahlweise über Cloud- oder lokale Inferenz. Besonders nützlich ist der Server für Szenarien, in denen detaillierte Reasoning-Chains („Chain of Thought“-Ausgaben) zur Unterstützung nachgelagerter KI-Aufgaben benötigt werden – ideal für fortgeschrittene Entwicklung, Debugging und die Anreicherung von KI-Agenten.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine expliziten Prompt-Vorlagen genannt.

Liste der Ressourcen

In der Dokumentation oder im Code sind keine expliziten MCP-Ressourcen aufgeführt.

Liste der Tools

• get-deepseek-thinker
  • Beschreibung: Führt Reasoning mit dem Deepseek-Modell durch.
  • Eingabeparameter: originPrompt (String) — Der ursprüngliche Prompt des Nutzers.
  • Rückgabe: Strukturierte Textantwort mit dem Reasoning-Prozess.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Stärkung der KI-Logik
  • Nutzen Sie Deepseeks detaillierte Chain-of-Thought-Ausgaben, um KI-Antworten zu verbessern und transparente Denkwege aufzuzeigen.
• Integration mit Claude Desktop
  • Nahtlose Einbindung in Claude Desktop oder vergleichbare KI-Plattformen, um fortgeschrittene Reasoning-Funktionen via MCP zu ermöglichen.
• Dualer Inferenz-Modus
  • Wählen Sie zwischen Cloud-basierter (OpenAI API) oder lokaler (Ollama) Modellausführung – passend für Datenschutz, Kosten oder Latenz.
• Entwickler-Debugging & Analyse
  • Setzen Sie den Server ein, um Modell-Logik für Forschung, Debugging und Interpretierbarkeits-Studien offenzulegen und zu analysieren.
• Flexible Bereitstellung
  • Betreiben Sie den Server lokal oder in der Cloud, je nach Workflow-Anforderungen.

Einrichtung

Windsurf

1. Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Node.js und npx auf Ihrem System installiert sind.
2. Konfigurationsdatei: Finden Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei (z. B. windsurf_config.json).
3. Deepseek Thinker MCP Server hinzufügen: Fügen Sie folgenden JSON-Abschnitt zum Objekt mcpServers hinzu:

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

4. Speichern & Neustarten: Änderungen speichern und Windsurf neu starten.
5. Überprüfen: Prüfen Sie die MCP-Server-Integration im Windsurf-Client.

Claude

1. Voraussetzungen: Node.js und npx müssen installiert sein.
2. Konfiguration bearbeiten: Öffnen Sie claude_desktop_config.json.
3. MCP Server hinzufügen:

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

4. Konfiguration speichern: Änderungen schreiben und Claude Desktop neu starten.
5. Überprüfung: Bestätigen Sie, dass Deepseek Thinker in Ihrer MCP-Toolliste erscheint.

Cursor

1. Voraussetzungen: Node.js und npx müssen installiert sein.
2. Cursor-Konfiguration: Öffnen Sie Ihre Cursor-MCP-Konfigurationsdatei.
3. MCP Server eintragen:

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

4. Speichern & Neustarten: Änderungen anwenden und Cursor neu starten.
5. Integration prüfen: Vergewissern Sie sich, dass Deepseek Thinker einsatzbereit ist.

Cline

1. Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Node.js und npx verfügbar sind.
2. Cline-Konfiguration bearbeiten: Öffnen Sie die Cline-Konfigurationsdatei.
3. MCP-Server-Block hinzufügen:

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

4. Speichern und Neustarten: Konfiguration speichern und Cline neu starten.
5. Funktion prüfen: Prüfen Sie, ob der Server gelistet und erreichbar ist.

Hinweis: API-Schlüssel sicher bereitstellen

Für alle Plattformen sollten API-Keys und sensible Konfigurationswerte über Umgebungsvariablen im Abschnitt env angegeben werden. Beispiel:

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

Für den lokalen Ollama-Modus setzen Sie USE_OLLAMA auf "true" im env-Objekt:

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

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im System-MCP-Konfigurationsbereich tragen Sie Ihre MCP-Server-Daten im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool nutzen und hat Zugriff auf alle seine Funktionen. Denken Sie daran, “deepseek-thinker” durch Ihren tatsächlichen MCP-Servernamen und die korrekte URL zu ersetzen.

Übersicht

Basierend auf den beiden Tabellen bietet der Deepseek Thinker MCP Server ein fokussiertes Tool zur Reasoning-Integration, ist einfach einzurichten, aber es fehlen detaillierte Prompt-Vorlagen und explizite Ressourcendefinitionen. Das Projekt ist Open Source, hat eine moderate Community und unterstützt sichere Credential-Verwaltung. Die Gesamtbewertung liegt bei 6/10 für Vollständigkeit und Nutzen als MCP-Server.

MCP-Score