Servidor Deepseek Thinker MCP

¿Qué hace el Servidor “Deepseek Thinker” MCP?

El Servidor Deepseek Thinker MCP actúa como un proveedor de Model Context Protocol (MCP), entregando contenido de razonamiento del modelo Deepseek a clientes de IA habilitados para MCP, como Claude Desktop. Permite que los asistentes de IA accedan a los procesos de pensamiento y salidas de razonamiento de Deepseek, ya sea a través del servicio API de Deepseek o desde un servidor Ollama local. Al integrarse con este servidor, los desarrolladores pueden mejorar sus flujos de trabajo de IA con razonamiento enfocado, aprovechando la inferencia en la nube o local. Este servidor es especialmente útil en escenarios donde se requieren cadenas de razonamiento detalladas o salidas de cadena de pensamiento (CoT) para informar tareas posteriores de IA, siendo valioso para desarrollo avanzado, depuración y enriquecimiento de agentes de IA.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts explícitas en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Recursos

No se detallan recursos MCP explícitos en la documentación o el código fuente.

Lista de Herramientas

• get-deepseek-thinker
  • Descripción: Realiza razonamiento utilizando el modelo Deepseek.
  • Parámetro de entrada: originPrompt (string) — El prompt original del usuario.
  • Devuelve: Respuesta de texto estructurada que contiene el proceso de razonamiento.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Mejora del razonamiento de IA
  • Aprovecha las salidas detalladas de cadena de pensamiento de Deepseek para aumentar las respuestas de los clientes de IA y proporcionar pasos de razonamiento transparentes.
• Integración con Claude Desktop
  • Conéctate fácilmente a Claude Desktop u otras plataformas de IA similares para habilitar capacidades avanzadas de razonamiento mediante MCP.
• Modos de inferencia duales
  • Elige entre inferencia en la nube (API de OpenAI) o local (Ollama) según necesidades de privacidad, costo o latencia.
• Depuración y análisis para desarrolladores
  • Usa el servidor para exponer y analizar el pensamiento del modelo para investigación, depuración y estudios de interpretabilidad.
• Despliegue flexible
  • Opera el servidor localmente o en la nube para ajustarse a los requisitos de distintos flujos de trabajo.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Requisitos previos: Asegúrate de que Node.js y npx estén instalados en tu sistema.
2. Archivo de configuración: Localiza tu archivo de configuración de Windsurf (por ejemplo, windsurf_config.json).
3. Añadir Deepseek Thinker MCP Server: Inserta el siguiente fragmento JSON en el objeto mcpServers:

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

4. Guardar y reiniciar: Guarda los cambios y reinicia Windsurf.
5. Verificar: Comprueba la integración del servidor MCP en el cliente Windsurf.

Claude

1. Requisitos previos: Node.js y npx instalados.
2. Editar configuración: Abre claude_desktop_config.json.
3. Añadir servidor MCP:

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

4. Guardar configuración: Escribe los cambios y reinicia Claude Desktop.
5. Verificación: Confirma que Deepseek Thinker esté disponible en tu lista de herramientas MCP.

Cursor

1. Asegúrate de los requisitos previos: Deben estar instalados Node.js y npx.
2. Localiza la configuración de Cursor: Abre tu archivo de configuración MCP de Cursor.
3. Inserta los detalles del servidor MCP:

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

4. Guardar y reiniciar: Aplica los cambios y reinicia Cursor.
5. Comprobar integración: Valida que Deepseek Thinker esté operativo.

Cline

1. Requisitos previos: Asegúrate de que Node.js y npx estén listos.
2. Editar configuración de Cline: Abre el archivo de configuración de Cline.
3. Añadir bloque de servidor MCP:

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

4. Guardar y reiniciar: Guarda la configuración y reinicia Cline.
5. Verificar funcionalidad: Asegúrate de que el servidor esté listado y accesible.

Nota: Protección de las claves API

Para todas las plataformas, las claves API y valores sensibles deben proporcionarse usando variables de entorno en la sección env. Ejemplo:

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

Para el modo Ollama local, establece USE_OLLAMA en "true" en el objeto env:

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

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de 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-thinker": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “deepseek-thinker” por el nombre real de tu servidor MCP y establecer la URL correcta.

Resumen

Según las dos tablas siguientes, el Servidor Deepseek Thinker MCP proporciona una herramienta enfocada para la integración de razonamiento, es fácil de configurar, pero carece de plantillas de prompts detalladas y definiciones explícitas de recursos. El proyecto es open source, tiene una comunidad moderada y soporta gestión segura de credenciales. Su puntuación es de 6/10 en cuanto a completitud y utilidad como servidor MCP.

Puntuación MCP