Serveur MCP Deepseek Thinker

Que fait le serveur MCP “Deepseek Thinker” ?

Le serveur MCP Deepseek Thinker agit comme un fournisseur Model Context Protocol (MCP), délivrant les contenus de raisonnement du modèle Deepseek aux clients IA compatibles MCP, comme Claude Desktop. Il permet aux assistants IA d’accéder aux processus de réflexion et de raisonnement de Deepseek soit via le service API Deepseek, soit à partir d’un serveur Ollama local. Grâce à cette intégration, les développeurs peuvent enrichir leurs workflows IA avec un raisonnement focalisé, en tirant parti des capacités d’inférence cloud ou locale. Ce serveur est particulièrement utile dans les situations nécessitant des chaînes de raisonnement détaillées (chain-of-thought, CoT) pour informer les tâches IA en aval, ce qui le rend précieux pour le développement avancé, le débogage et l’enrichissement d’agents IA.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des Ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est détaillée dans la documentation ou le code.

Liste des Outils

• get-deepseek-thinker
  • Description : Effectue du raisonnement avec le modèle Deepseek.
  • Paramètre d’entrée : originPrompt (string) — Le prompt original de l’utilisateur.
  • Retourne : Une réponse textuelle structurée contenant le processus de raisonnement.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Amélioration du raisonnement IA
  • Utilisez les sorties détaillées en chaîne de raisonnement de Deepseek pour enrichir les réponses des clients IA et fournir des étapes de réflexion transparentes.
• Intégration avec Claude Desktop
  • Branchez-vous facilement sur Claude Desktop ou d’autres plateformes IA similaires pour activer des fonctionnalités de raisonnement avancé via MCP.
• Modes d’inférence double
  • Choisissez entre une inférence cloud (API OpenAI) ou locale (Ollama) selon vos besoins de confidentialité, de coût ou de latence.
• Débogage développeur & analyse
  • Utilisez le serveur pour exposer et analyser la réflexion du modèle à des fins de recherche, de débogage et d’études d’interprétabilité.
• Déploiement flexible
  • Opérez le serveur localement ou dans le cloud pour s’adapter à divers besoins de workflow.

Comment le configurer

Windsurf

1. Prérequis : Vérifiez que Node.js et npx sont installés sur votre système.
2. Fichier de configuration : Repérez votre fichier de configuration Windsurf (ex : windsurf_config.json).
3. Ajouter le serveur MCP Deepseek Thinker : Insérez l’extrait JSON suivant dans l’objet mcpServers :

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

4. Sauvegardez et redémarrez : Enregistrez les modifications et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez : Contrôlez l’intégration du serveur MCP dans le client Windsurf.

Claude

1. Prérequis : Node.js et npx installés.
2. Modifier la configuration : Ouvrez claude_desktop_config.json.
3. Ajouter le serveur MCP :

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

4. Sauvegarder la configuration : Enregistrez les modifications et redémarrez Claude Desktop.
5. Vérification : Confirmez que Deepseek Thinker est disponible dans la liste des outils MCP.

Cursor

1. Vérifiez les prérequis : Node.js et npx doivent être installés.
2. Repérez la config Cursor : Ouvrez votre fichier de configuration MCP de Cursor.
3. Insérez les détails du serveur MCP :

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

4. Sauvegardez & redémarrez : Appliquez les changements et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez l’intégration : Assurez-vous que Deepseek Thinker est opérationnel.

Cline

1. Prérequis : Assurez-vous que Node.js et npx sont prêts.
2. Modifier la config Cline : Ouvrez le fichier de configuration Cline.
3. Ajoutez le bloc serveur MCP :

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

4. Sauvegardez et redémarrez : Enregistrez la configuration et redémarrez Cline.
5. Vérifiez le fonctionnement : Assurez-vous que le serveur est listé et accessible.

Remarque : Sécurisation des clés API

Pour toutes les plateformes, les clés API et les valeurs sensibles doivent être fournies via des variables d’environnement dans la section env. Exemple :

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

Pour le mode Ollama local, définissez USE_OLLAMA à "true" dans l’objet env :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

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

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP avec ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “deepseek-thinker” par le nom réel de votre serveur MCP et d’indiquer la bonne URL.

Aperçu

Sur la base des deux tableaux ci-dessous, le serveur MCP Deepseek Thinker fournit un outil ciblé pour l’intégration du raisonnement, est facile à installer, mais manque de modèles de prompts détaillés et de définitions de ressources explicites. Le projet est open source, bénéficie d’une popularité modérée et prend en charge la gestion sécurisée des identifiants. Il obtient une note de 6/10 pour l’exhaustivité et l’utilité globale en tant que serveur MCP.

Score MCP