Deepseek R1 MCP -palvelin

Mitä “Deepseek R1” MCP -palvelin tekee?

Deepseek R1 MCP -palvelin on Model Context Protocol (MCP) -palvelin, joka on suunniteltu yhdistämään Claude Desktop DeepSeekin kehittyneisiin kielimalleihin, kuten Deepseek R1 ja DeepSeek V3. Toimiessaan siltana AI-avustajien ja DeepSeekin tehokkaiden päättelyyn optimoitujen mallien välillä (8192 tokenin kontekstikkuna) palvelin mahdollistaa AI-agenttien tehostetun luonnollisen kielen ymmärryksen ja tuoton. Kehittäjät voivat hyödyntää Deepseek R1 MCP -palvelinta näiden mallien saumattomaan integrointiin työnkulkuihinsa, mahdollistaen edistyneen tekstintuoton, päättelyn sekä vuorovaikutuksen ulkoisten tietolähteiden tai API:en kanssa tuetuilla alustoilla. Toteutus keskittyy tarjoamaan vakaan, luotettavan ja tehokkaan integraation Node.js/TypeScriptillä optimaalisen yhteensopivuuden ja tyyppiturvan takaamiseksi.

Prompttilistaus

Repo ei sisällä dokumentoituja prompttipohjia.

Resurssilistaus

Repo ei sisällä eksplisiittisiä MCP-resursseja.

Työkalulistaus

• Edistynyt tekstintuottotyökalu
  • Mahdollistaa LLM-mallien tekstintuoton hyödyntäen Deepseek R1:n (tai V3:n) suurta kontekstikkunaa ja päättelykykyjä.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Edistynyt tekstintuotto
  Hyödynnä DeepSeek R1:n laajaa 8192 tokenin kontekstikkunaa tuottaaksesi pitkiä ja monimutkaisia kokonaisuuksia esimerkiksi dokumentaatioon, tarinankerrontaan tai tekniseen kirjoittamiseen.
• Tehostetut päättelytehtävät
  Käytä Deepseek R1 -mallin optimoituja kykyjä loogisesti haastaviin tai monivaiheisiin päättelytehtäviin – ihanteellinen ongelmanratkaisuun ja analyysiin.
• Saumaton Claude Desktop -integraatio
  Integroi huippuluokan kielimalleja suoraan Claude Desktop -ympäristöihin, parantaen AI-avustajan kykyjä arkipäivän työnkuluissa.
• Joustava mallinvalinta
  Vaihda Deepseek R1- ja DeepSeek V3 -mallien välillä konfiguraatiolla, projektitarpeiden mukaan.
• API-pohjainen automaatio
  Mahdollista AI-vetoinen automaatio ympäristöissä, joissa DeepSeekin API on käytettävissä – virtaviivaista sisällöntuotantoa tai tietopohjan hallintaa.

Näin otat käyttöön

Windsurf

1. Varmista, että Node.js (v18+) ja npm on asennettu.
2. Kloonaa repo ja asenna riippuvuudet:

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

3. Kopioi .env.exemple tiedostoksi .env ja aseta DeepSeek API -avaimesi.
4. Muokkaa Windsurfin asetuksia lisäämällä MCP-palvelin:

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

5. Tallenna, käynnistä Windsurf uudelleen ja varmista palvelimen käynnistyminen.

Claude

1. Asenna Node.js (v18+) ja npm.
2. Kloonaa ja asenna Deepseek R1 MCP -palvelin kuten yllä.
3. Lisää Clauden asetuksiin:

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

4. Käynnistä Claude uudelleen ja varmista MCP-palvelimen saavutettavuus.

Cursor

1. Asenna vaaditut ohjelmistot (Node.js, npm).
2. Asenna palvelin ja aseta ympäristömuuttujat.
3. Lisää palvelin Cursorin asetuksiin:

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

4. Tallenna, käynnistä Cursor uudelleen ja testaa palvelimen integrointi.

Cline

1. Varmista, että Node.js ja npm on asennettu.
2. Kloonaa ja rakenna Deepseek R1 MCP -palvelin.
3. Lisää palvelin Clinen asetuksiin:

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

4. Käynnistä Cline uudelleen ja varmista MCP-palvelimen yhteys.

API-avainten suojaus

Käytä asetuksissa ympäristömuuttujia API-avainten suojaamiseksi:

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

Näin käytät tätä MCP:tä työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Lisätäksesi MCP-palvelimen FlowHunt-työnkulkuun, lisää MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistä se AI-agenttiin:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi konfiguraatiopaneelin. Järjestelmän MCP-asetuksiin lisää palvelimesi tiedot tässä JSON-muodossa:

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

Kun asetukset on tehty, AI-agentti voi nyt käyttää tätä MCP:tä ja kaikkia sen toimintoja. Muista vaihtaa “deepseek_r1” MCP-palvelimesi oikeaan nimeen ja muokata URL oman palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

| Roots-tuki | ⛔ | Ei dokumentoitu |

Saatavilla olevan dokumentaation perusteella Deepseek R1 MCP -palvelin tarjoaa selkeän, fokusoituneen toteutuksen, joka on helppo ottaa käyttöön ja konfiguroida, mutta puuttuu dokumentaatio prompttipohjista, resursseista tai kehittyneistä MCP-ominaisuuksista kuten roots ja sampling. Tämä tekee siitä erittäin käytännöllisen tekstintuottoon, mutta vähemmän monipuolisen monimutkaisiin työnkulkuihin.

MCP Score