DeepSeek MCP Server

Was macht der “DeepSeek” MCP Server?

Der DeepSeek MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der entwickelt wurde, um DeepSeeks fortschrittliche Sprachmodelle mit MCP-kompatiblen Anwendungen wie Claude Desktop zu integrieren. Als Brücke ermöglicht er KI-Assistenten die Anbindung an die DeepSeek-APIs und unterstützt so Aufgaben wie Sprachgenerierung, Textanalyse und vieles mehr. Der Server agiert als Proxy, sodass API-Anfragen sicher und anonym verarbeitet werden – nur der Proxy-Server ist für die DeepSeek API sichtbar, nicht der Client. Dieses Design erhöht den Datenschutz, vereinfacht die Workflow-Integration und ermöglicht Entwicklern sowie KI-Tools, die Fähigkeiten von DeepSeek für bessere Entwicklung, Forschung und Automatisierung zu nutzen.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation wurden keine Prompt-Vorlagen aufgeführt.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder README sind keine expliziten MCP-Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

Im README oder in den sichtbaren Repository-Inhalten wird keine explizite Liste von Tools oder Tool-Funktionen beschrieben.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Anonymisierter API-Zugriff: Entwickler können sicher mit DeepSeeks Sprachmodellen interagieren, da der Server als Proxy agiert und die Identität sowie die API-Keys der Clients schützt.
• Integration mit MCP-kompatiblen Apps: Ermöglicht die nahtlose Nutzung der DeepSeek-Modelle in Tools wie Claude Desktop und potenziell weiteren mit MCP-Unterstützung.
• Erweiterte KI-Workflows: Entwickler und Forscher können die Content-Erstellung, Zusammenfassung oder Analyse mit DeepSeeks Modellen in ihren bestehenden MCP-basierten Systemen automatisieren.
• Datenschutzfreundliche Entwicklung: Geeignet für Szenarien, in denen eine direkte API-Exponierung ein Problem darstellt, zur Wahrung von Datenschutz und Compliance.
• Skalierbarer Sprachmodellzugriff: Ermöglicht skalierbaren und standardisierten Zugriff auf DeepSeeks Sprachmodelle über verschiedene KI- und Automatisierungsplattformen hinweg.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrem System installiert ist.
2. Suchen Sie die Windsurf-Konfigurationsdatei (z. B. windsurf.config.json).
3. Fügen Sie den DeepSeek MCP Server im Abschnitt mcpServers mit Befehl und Argumenten hinzu.
4. Speichern Sie die Konfigurationsdatei und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server läuft und von Windsurf aus erreichbar ist.

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

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei von Claude.
3. Fügen Sie die DeepSeek MCP Server-Konfiguration unter dem Objekt mcpServers ein.
4. Speichern Sie und starten Sie Claude neu.
5. Bestätigen Sie die Erreichbarkeit des DeepSeek MCP Servers mit einem Test-Prompt.

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

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js verfügbar ist.
2. Bearbeiten Sie die Cursor-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die DeepSeek MCP Server-Konfiguration im Abschnitt mcpServers hinzu.
4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cursor neu.
5. Testen Sie die Integration durch Ausführen einer unterstützten Aufgabe.

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

Cline

1. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht geschehen.
2. Greifen Sie auf die Cline-Konfigurationsdatei zu.
3. Fügen Sie den DeepSeek MCP Server im Abschnitt mcpServers hinzu.
4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Überprüfen Sie die Funktionalität mit einer Beispielanfrage.

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

API-Keys absichern

Speichern Sie Ihren DeepSeek API-Key sicher in einer Umgebungsvariable. Übergeben Sie ihn an den Server über den Abschnitt env:

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

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie 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. Tragen Sie im Bereich System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Server-Daten im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen verwenden. Denken Sie daran, “deepseek-mcp” an den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers und die URL an Ihre eigene MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Roots support: Nicht erwähnt

Ich würde diesem MCP Server basierend auf README und Repository-Inhalten eine Bewertung von 4/10 für Dokumentation und praktische Nutzbarkeit geben. Während Einrichtung und Datenschutz klar sind, fehlen Details zu Prompts, Ressourcen und Tools, was die Nutzbarkeit für fortgeschrittene MCP-Workflows einschränkt.

MCP Score