Cosa fa il server MCP “Deepseek R1”?

Il Deepseek R1 MCP Server è una implementazione di Model Context Protocol (MCP) progettata per connettere Claude Desktop con i modelli linguistici avanzati di DeepSeek, come Deepseek R1 e DeepSeek V3. Agendo da ponte tra assistenti AI e i potenti modelli ottimizzati per il ragionamento di DeepSeek (dotati di una finestra di contesto di 8192 token), questo server permette agli agenti AI di svolgere compiti avanzati di comprensione e generazione del linguaggio naturale. Gli sviluppatori possono integrare facilmente questi modelli nei propri flussi di lavoro tramite il Deepseek R1 MCP Server, facilitando generazione testuale avanzata, ragionamento e interazione con fonti di dati esterne o API su piattaforme supportate. L’implementazione è focalizzata su un’integrazione stabile, affidabile ed efficiente utilizzando Node.js/TypeScript per la massima compatibilità e sicurezza tipizzata.

Elenco dei Prompt

Nessun template prompt è documentato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è documentata nel repository.

Elenco degli Strumenti

• Strumento di generazione avanzata di testo
  • Permette agli LLM di generare testo usando Deepseek R1 (o V3), sfruttando l’ampia finestra di contesto e le capacità di ragionamento del modello.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Generazione avanzata di testo
  Sfrutta la grande finestra di contesto di DeepSeek R1 (8192 token) per produrre output lunghi e complessi per documentazione, narrazione o scrittura tecnica.
• Compiti di ragionamento avanzato
  Utilizza le capacità ottimizzate del modello Deepseek R1 per ragionamenti logici o multi-step, ideale per problem solving e analisi.
• Integrazione fluida con Claude Desktop
  Integra direttamente modelli linguistici all’avanguardia in Claude Desktop, potenziando le capacità dell’assistente AI nei flussi di lavoro quotidiani.
• Selezione flessibile del modello
  Passa da Deepseek R1 a DeepSeek V3 semplicemente modificando la configurazione, adattandoti a diverse esigenze di progetto.
• Automazione basata su API
  Abilita automazione guidata da AI in ambienti dove è disponibile l’API DeepSeek, ottimizzando creazione di contenuti o gestione della knowledge base.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js (v18+) e npm siano installati.
2. Clona il repository e installa le dipendenze:

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

3. Copia .env.exemple in .env e inserisci la tua chiave API DeepSeek.
4. Modifica la configurazione di Windsurf per aggiungere il server MCP:

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

5. Salva, riavvia Windsurf e verifica che il server sia attivo.

Claude

1. Installa Node.js (v18+) e npm.
2. Clona e configura Deepseek R1 MCP Server come sopra.
3. Nella configurazione di Claude, aggiungi:

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

4. Riavvia Claude e verifica la disponibilità del server MCP.

Cursor

1. Installa i prerequisiti (Node.js, npm).
2. Configura il server e le variabili d’ambiente.
3. Aggiungi il server nella configurazione di Cursor:

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

4. Salva, riavvia Cursor e testa l’integrazione del server.

Cline

1. Assicurati che Node.js e npm siano installati.
2. Clona e costruisci Deepseek R1 MCP Server.
3. Aggiungi il server nella configurazione di Cline:

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

4. Riavvia Cline e conferma che il server MCP sia connesso.

Proteggere le Chiavi API

Utilizza variabili d’ambiente nella configurazione per mantenere sicure le chiavi API:

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

Come utilizzare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “deepseek_r1” con il nome effettivo del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

| Supporto Roots | ⛔ | Non documentato |

In base alla documentazione disponibile, il Deepseek R1 MCP Server offre un’implementazione pulita e mirata, facile da configurare e utilizzare, ma priva di documentazione su prompt, risorse o funzionalità MCP avanzate come roots e sampling. Ciò lo rende molto pratico per la generazione di testo, ma meno ricco di funzioni per flussi di lavoro complessi.

MCP Score