Deepseek R1 MCP Server

¿Qué hace el servidor “Deepseek R1” MCP?

El servidor Deepseek R1 MCP es una implementación del Model Context Protocol (MCP) diseñada para conectar Claude Desktop con los avanzados modelos de lenguaje de DeepSeek, como Deepseek R1 y DeepSeek V3. Al actuar como puente entre asistentes de IA y los potentes modelos optimizados para razonamiento de DeepSeek (con una ventana de contexto de 8192 tokens), este servidor permite a los agentes de IA realizar tareas mejoradas de comprensión y generación de lenguaje natural. Los desarrolladores pueden aprovechar el servidor Deepseek R1 MCP para integrar estos modelos de manera fluida en sus flujos de trabajo, facilitando la generación avanzada de texto, el razonamiento y la interacción con fuentes de datos externas o APIs dentro de plataformas compatibles. La implementación se centra en ofrecer una integración estable, confiable y eficiente utilizando Node.js/TypeScript para máxima compatibilidad y seguridad de tipos.

Lista de Prompts

No se documentan plantillas de prompt en el repositorio.

Lista de Recursos

No se documentan recursos MCP explícitos en el repositorio.

Lista de Herramientas

• Herramienta avanzada de generación de texto
  • Permite a los LLM generar texto usando Deepseek R1 (o V3), aprovechando la gran ventana de contexto y las capacidades de razonamiento del modelo.

Casos de uso de este servidor MCP

• Generación avanzada de texto
  Aprovecha la amplia ventana de contexto de DeepSeek R1 (8192 tokens) para redactar salidas extensas y complejas para documentación, narrativas o escritura técnica.
• Tareas de razonamiento mejorado
  Usa las capacidades optimizadas del modelo Deepseek R1 para razonamiento lógico o de múltiples pasos, ideal para resolución de problemas y tareas de análisis.
• Integración fluida con Claude Desktop
  Integra modelos de lenguaje de última generación directamente en entornos Claude Desktop, mejorando las capacidades del asistente de IA para flujos de trabajo cotidianos.
• Selección flexible de modelo
  Cambia entre los modelos Deepseek R1 y DeepSeek V3 modificando la configuración, adaptándose a los requisitos de cada proyecto.
• Automatización basada en API
  Habilita la automatización impulsada por IA en entornos donde está disponible la API de DeepSeek, optimizando la creación de contenido o la gestión de bases de conocimiento.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js (v18+) y npm instalados.
2. Clona el repositorio e instala las dependencias:

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

3. Copia .env.exemple a .env y establece tu clave API de DeepSeek.
4. Edita la configuración de Windsurf para añadir el servidor MCP:

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

5. Guarda, reinicia Windsurf y verifica que el servidor esté en funcionamiento.

Claude

1. Instala Node.js (v18+) y npm.
2. Clona y configura el servidor Deepseek R1 MCP como se indicó anteriormente.
3. En la configuración de Claude, añade:

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

4. Reinicia Claude y verifica la disponibilidad del servidor MCP.

Cursor

1. Instala los requisitos previos (Node.js, npm).
2. Configura el servidor y las variables de entorno.
3. Añade el servidor a la configuración de Cursor:

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

4. Guarda, reinicia Cursor y prueba la integración del servidor.

Cline

1. Asegúrate de tener Node.js y npm instalados.
2. Clona y construye el servidor Deepseek R1 MCP.
3. Añade el servidor a la configuración de Cline:

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

4. Reinicia Cline y confirma que el servidor MCP está conectado.

Asegura tus claves API

Usa variables de entorno en tu configuración para mantener seguras las claves API:

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

Cómo usar este MCP en flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “deepseek_r1” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

| Soporta Roots | ⛔ | No documentado |

Según la documentación disponible, el servidor Deepseek R1 MCP ofrece una implementación limpia y enfocada que es fácil de configurar y usar, pero carece de documentación sobre prompts, recursos o características avanzadas de MCP como roots y sampling. Esto lo hace muy práctico para generación de texto, pero menos completo para flujos de trabajo complejos.

Puntuación MCP