DeepSeek MCPサーバー

「DeepSeek」MCPサーバーは何をするのか？

DeepSeek MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）に準拠したサーバーであり、DeepSeekの高度な言語モデルをClaude DesktopなどのMCP対応アプリケーションと統合するために設計されています。ブリッジとして機能し、AIアシスタントがDeepSeekのAPIに接続できるようになり、言語生成やテキスト解析などのタスクを実現します。このサーバーはプロキシとして動作し、APIリクエストは安全かつ匿名で処理されます（DeepSeek APIにはプロキシサーバーのみが見え、クライアントは見えません）。この設計によりプライバシーが強化され、ワークフロー統合が効率化され、開発者やAIツールがDeepSeekの機能を活用して開発・研究・自動化を推進できます。

プロンプトの一覧

リポジトリまたはドキュメントにはプロンプトテンプレートの記載はありません。

リソースの一覧

リポジトリやREADMEに明示的なMCPリソースの記載はありません。

ツールの一覧

READMEやリポジトリの内容には明示的なツールやツール機能の記載はありません。

このMCPサーバーのユースケース

• 匿名APIアクセス: サーバーがプロキシとして機能し、クライアントの身元やAPIキーを保護しつつ、開発者が安全にDeepSeekの言語モデルとやり取りできます。
• MCP対応アプリとの統合: Claude DesktopなどのMCP対応ツールでDeepSeekモデルをシームレスに利用可能にします。
• AIワークフローの強化: 開発者や研究者が既存のMCPベースシステムでDeepSeekモデルを使った自動コンテンツ生成、要約、解析などを自動化できます。
• プライバシー重視の開発: 直接APIを公開したくない場合にも最適で、プライバシーやコンプライアンスを維持しながら開発できます。
• スケーラブルな言語モデルアクセス: さまざまなAI・自動化プラットフォームで、DeepSeekの言語モデルに標準化されたスケーラブルなアクセスを提供します。

セットアップ手順

Windsurf

1. システムにNode.jsがインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイル（例: windsurf.config.json）を探します。
3. mcpServersセクションにDeepSeek MCPサーバーのコマンドと引数を追加します。
4. 設定ファイルを保存し、Windsurfを再起動します。
5. サーバーがWindsurfから稼働・アクセス可能であることを確認します。

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Claudeの設定ファイルを開きます。
3. mcpServersオブジェクト内にDeepSeek MCPサーバーの設定を追加します。
4. 保存してClaudeを再起動します。
5. テストプロンプトを実行し、DeepSeek MCPサーバーが到達可能か確認します。

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Node.jsが利用可能であることを確認します。
2. Cursorの設定ファイルを編集します。
3. mcpServersセクションにDeepSeek MCPサーバーの設定を追加します。
4. 変更を保存してCursorを再起動します。
5. サポートされているタスクを実行して統合をテストします。

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. Node.jsがインストールされていない場合はインストールします。
2. Clineの設定ファイルにアクセスします。
3. mcpServersにDeepSeek MCPサーバーのエントリーを追加します。
4. 保存してClineを再起動します。
5. サンプルリクエストで動作を確認します。

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

APIキーの安全な管理

DeepSeek APIキーは、環境変数に保存してセキュリティを確保しましょう。設定のenvセクションを使ってサーバーに渡します。

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": "${DEEPSEEK_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

FlowHuntのフロー内でこのMCPを利用する方法

FlowHuntでMCPを利用する

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、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ます。システムMCP設定セクションに以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

{
  "deepseek-mcp": {
    "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をツールとして使い、すべての機能や能力にアクセスできるようになります。“deepseek-mcp"はご自身のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーのURLに変更してください。

概要

Rootsサポート: 記載なし

READMEとリポジトリ内容に基づき、このMCPサーバーのドキュメント・実用性評価は10点中4点です。セットアップやプライバシー機能は明確ですが、プロンプト・リソース・ツールの詳細が不足しており、MCPワークフローの高度な活用には物足りません。

MCPスコア