Serveur MCP Deepseek R1

À quoi sert le Serveur MCP “Deepseek R1” ?

Le Serveur MCP Deepseek R1 est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) conçue pour connecter Claude Desktop aux modèles linguistiques avancés de DeepSeek, tels que Deepseek R1 et DeepSeek V3. En faisant office de passerelle entre les assistants IA et les modèles puissants optimisés pour le raisonnement de DeepSeek (avec une fenêtre de contexte de 8192 tokens), ce serveur permet aux agents IA d’effectuer des tâches avancées de compréhension et de génération du langage naturel. Les développeurs peuvent intégrer ces modèles de façon transparente dans leurs workflows, facilitant ainsi la génération de texte avancée, le raisonnement et l’interaction avec des sources de données externes ou des API sur les plateformes compatibles. L’implémentation met l’accent sur une intégration stable, fiable et efficace en utilisant Node.js/TypeScript pour une compatibilité et une sécurité de typage optimales.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est documenté dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est documentée dans le dépôt.

Liste des outils

• Outil de génération de texte avancée
  • Permet aux LLM de générer du texte grâce à Deepseek R1 (ou V3), en exploitant la grande fenêtre de contexte et les capacités de raisonnement du modèle.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Génération de texte avancée
  Profitez de la large fenêtre de contexte (8192 tokens) de DeepSeek R1 pour produire des contenus longs et complexes : documentation, narration, écriture technique, etc.
• Tâches de raisonnement avancées
  Utilisez les capacités optimisées du modèle Deepseek R1 pour des raisonnements logiques ou multi-étapes, idéal pour la résolution de problèmes ou l’analyse.
• Intégration transparente dans Claude Desktop
  Intégrez les modèles linguistiques de pointe directement dans Claude Desktop pour renforcer les capacités de votre assistant IA au quotidien.
• Sélection flexible du modèle
  Basculez entre les modèles Deepseek R1 et DeepSeek V3 en modifiant la configuration, selon vos besoins projet.
• Automatisation via API
  Activez l’automatisation pilotée par IA dans les environnements où l’API DeepSeek est disponible, pour la création de contenus ou la gestion de bases de connaissances.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js (v18+) et npm sont installés.
2. Clonez le dépôt et installez les dépendances :

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

3. Copiez .env.exemple en .env et renseignez votre clé API DeepSeek.
4. Éditez la configuration de Windsurf pour ajouter le serveur MCP :

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

5. Enregistrez, redémarrez Windsurf et vérifiez que le serveur est actif.

Claude

1. Installez Node.js (v18+) et npm.
2. Clonez et configurez le Serveur MCP Deepseek R1 comme ci-dessus.
3. Dans la configuration de Claude, ajoutez :

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

4. Redémarrez Claude et vérifiez la disponibilité du serveur MCP.

Cursor

1. Installez les prérequis (Node.js, npm).
2. Configurez le serveur et les variables d’environnement.
3. Ajoutez le serveur à la configuration de Cursor :

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

4. Enregistrez, redémarrez Cursor et testez l’intégration du serveur.

Cline

1. Vérifiez que Node.js et npm sont installés.
2. Clonez et construisez le Serveur MCP Deepseek R1.
3. Ajoutez le serveur à la configuration de Cline :

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

4. Redémarrez Cline et confirmez la connexion au serveur MCP.

Sécurisation des clés API

Utilisez les variables d’environnement dans votre configuration pour sécuriser les clés API :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, renseignez les informations de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois la configuration effectuée, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “deepseek_r1” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

| Supporte les Roots | ⛔ | Non documenté |

Au vu de la documentation disponible, le Serveur MCP Deepseek R1 propose une implémentation simple, claire, facile à configurer et à utiliser, mais ne documente ni prompts, ni ressources, ni fonctionnalités MCP avancées comme roots ou sampling. Il est donc très pratique pour la génération de texte, mais moins riche fonctionnellement pour des workflows complexes.

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