Deepseek R1 MCP 서버

“Deepseek R1” MCP 서버란 무엇을 하나요?

Deepseek R1 MCP 서버는 Claude Desktop과 DeepSeek의 고급 언어 모델(Deepseek R1, DeepSeek V3 등)을 연결해주는 Model Context Protocol(MCP) 서버 구현체입니다. AI 어시스턴트와 DeepSeek의 강력한 추론 최적화 모델(8192 토큰 컨텍스트 윈도우 제공) 사이의 브릿지 역할을 하며, AI 에이전트가 고도화된 자연어 이해 및 생성 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 개발자는 Deepseek R1 MCP 서버를 활용해 이러한 모델을 워크플로우에 매끄럽게 통합할 수 있으며, 고급 텍스트 생성, 추론, 외부 데이터 소스 및 API와의 상호작용을 간편하게 구현할 수 있습니다. Node.js/TypeScript 기반으로 최적의 호환성과 타입 안정성을 제공하며, 안정적이고 효율적인 통합을 중점에 둔 구현입니다.

프롬프트 목록

저장소에는 프롬프트 템플릿이 문서화되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적인 MCP 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

• 고급 텍스트 생성 도구
  • Deepseek R1(또는 V3) 모델의 대형 컨텍스트 윈도우와 추론 능력을 활용해 LLM의 텍스트 생성 기능을 강화합니다.

MCP 서버 활용 예시

• 고급 텍스트 생성
  DeepSeek R1의 대형 컨텍스트 윈도우(8192 토큰)를 활용해 문서화, 스토리텔링, 기술 문서 등 복잡하고 긴 결과물을 생성할 수 있습니다.
• 강화된 추론 작업
  Deepseek R1 모델의 최적화된 논리적, 다단계 추론 능력으로 문제 해결 및 분석 업무에 이상적입니다.
• Claude Desktop과의 매끄러운 통합
  최신 언어 모델을 Claude Desktop 환경에 직접 연결하여 일상 워크플로우에서 AI 어시스턴트의 역량을 확장합니다.
• 유연한 모델 선택
  설정 변경만으로 Deepseek R1과 DeepSeek V3 모델을 자유롭게 전환할 수 있어 다양한 프로젝트 요구에 대응할 수 있습니다.
• API 기반 자동화
  DeepSeek API가 사용 가능한 환경에서 AI 기반 자동화를 구현해 콘텐츠 생성이나 지식 관리 업무를 효율화할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js(v18+)와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 저장소를 클론하고 의존성을 설치하세요:

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

3. .env.exemple 파일을 .env로 복사한 뒤, DeepSeek API 키를 입력하세요.
4. Windsurf 환경설정에 MCP 서버를 추가하세요:

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

5. 저장 후 Windsurf를 재시작하고 서버가 정상적으로 실행되는지 확인하세요.

Claude

1. Node.js(v18+)와 npm을 설치하세요.
2. 위와 같이 Deepseek R1 MCP 서버를 클론 및 설치하세요.
3. Claude 환경설정에 다음을 추가하세요:

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

4. Claude를 재시작하고 MCP 서버 가용성을 확인하세요.

Cursor

1. 필수 항목(Node.js, npm)을 설치하세요.
2. 서버 및 환경변수를 설정하세요.
3. Cursor 환경설정에 서버를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하고 서버 통합을 테스트하세요.

Cline

1. Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Deepseek R1 MCP 서버를 클론 및 빌드하세요.
3. Cline 환경설정에 서버를 추가하세요:

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

4. Cline을 재시작하고 MCP 서버 연결을 확인하세요.

API 키 보안

환경변수를 설정에 사용하여 API 키를 안전하게 관리하세요:

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

FlowHunt 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 서버를 워크플로우에 통합하기 위해, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 활용할 수 있습니다. “deepseek_r1” 이름은 실제 MCP 서버 이름에 맞게, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 변경해야 합니다.

개요

| 루트 지원 | ⛔ | 미문서화 |

제공 문서를 기준으로, Deepseek R1 MCP 서버는 간결하고 집중된 구현체로, 설정 및 사용이 쉽지만 프롬프트, 리소스, 루트나 샘플링 등 고급 MCP 기능 문서는 부족합니다. 이는 텍스트 생성에는 매우 실용적이지만, 복잡한 워크플로우에는 기능이 제한적일 수 있습니다.

MCP 점수