Deepseek R1 MCPサーバー

「Deepseek R1」MCPサーバーとは何をするものか？

Deepseek R1 MCPサーバーは、Claude DesktopとDeepSeekの高度な言語モデル（Deepseek R1やDeepSeek V3）を接続するためのModel Context Protocol (MCP)サーバー実装です。AIアシスタントとDeepSeekの強力な推論最適化モデル（8192トークンのコンテキストウィンドウ搭載）の橋渡しとなり、AIエージェントによる自然言語理解・生成タスクの高度化を実現します。開発者はDeepseek R1 MCPサーバーを活用して、これらのモデルをワークフローにシームレスに組み込み、高度なテキスト生成・推論・外部データソースやAPIとの連携をサポートできます。実装はNode.js/TypeScriptで安定性・信頼性・効率性・型安全性を重視しています。

プロンプト一覧

リポジトリ内にはプロンプトテンプレートの記載はありません。

リソース一覧

リポジトリ内に明示的なMCPリソースの記載はありません。

ツール一覧

• 高度なテキスト生成ツール
  • Deepseek R1（またはV3）を利用し、モデルの大きなコンテキストウィンドウと推論能力を活かしてLLMによるテキスト生成を可能にします。

このMCPサーバーの活用例

• 高度なテキスト生成
  DeepSeek R1の大容量コンテキストウィンドウ（8192トークン）を活かし、ドキュメント・ストーリーテリング・技術文書などの長く複雑な出力を作成。
• 推論タスクの強化
  Deepseek R1モデルの最適化された能力で、論理的・多段階推論など、問題解決や分析作業に最適。
• Claude Desktopとのシームレス統合
  最先端言語モデルをClaude Desktop環境に直接統合し、AIアシスタントの機能を日常業務で強化。
• 柔軟なモデル切り替え
  設定変更だけでDeepseek R1とDeepSeek V3を切り替え可能。プロジェクトごとに最適なモデルを選択。
• APIベースの自動化
  DeepSeekのAPIが利用できる環境でAIによるコンテンツ作成やナレッジベース管理自動化を実現。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.js (v18+) とnpmがインストールされていることを確認。
2. リポジトリをクローンし、依存パッケージをインストール:

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

3. .env.exempleを.envにコピーし、DeepSeek APIキーを設定。
4. Windsurfの設定ファイルにMCPサーバーを追加:

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

5. 保存してWindsurfを再起動し、サーバーが稼働していることを確認。

Claude

1. Node.js (v18+) とnpmをインストール。
2. 上記と同じ手順でDeepseek R1 MCPサーバーをセットアップ。
3. Claudeの設定に以下を追加:

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

4. Claudeを再起動し、MCPサーバーが利用可能か確認。

Cursor

1. Node.js・npm等の前提条件をインストール。
2. サーバーと環境変数をセットアップ。
3. Cursorの設定ファイルにサーバーを追加:

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

4. 保存してCursorを再起動、サーバー統合をテスト。

Cline

1. Node.jsとnpmがインストールされていることを確認。
2. Deepseek R1 MCPサーバーをクローンしてビルド。
3. Clineの設定にサーバーを追加:

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

4. Clineを再起動し、MCPサーバーが接続されているか確認。

APIキーの安全な管理

設定では環境変数を使用し、APIキーを安全に保持してください:

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

このMCPをフロー内で利用する方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを組み込むには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションで以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します:

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPの全機能・ツールにアクセスできるようになります。“deepseek_r1"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

サマリー

| Roots対応 | ⛔ | 記載なし |

公開ドキュメントに基づき、Deepseek R1 MCPサーバーはシンプルかつ集中した設計で、セットアップも容易ですが、プロンプトやリソース、高度なMCP機能（ルーツやサンプリング等）に関する記載はありません。そのためテキスト生成には非常に実用的ですが、複雑なワークフロー向けの機能はやや限定的です。

MCPスコア