Deepseek Thinker MCP 서버

“Deepseek Thinker” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Deepseek Thinker MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP) 제공자로서, Deepseek 모델의 추론 콘텐츠를 Claude Desktop과 같은 MCP 지원 AI 클라이언트에 전달합니다. 이 서버를 통해 AI 어시스턴트는 Deepseek의 사고 과정 및 추론 출력을 Deepseek API 서비스 또는 로컬 Ollama 서버를 통해 활용할 수 있습니다. 이 서버와 통합하면 개발자들은 클라우드 또는 로컬 추론 기능을 활용하여 AI 워크플로우에 집중된 추론 기능을 추가할 수 있습니다. 특히, 세부적인 추론 체인(Chain-of-Thought, CoT) 출력이 필요한 고급 개발, 디버깅, AI 에이전트 강화에 유용합니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 별도의 프롬프트 템플릿이 명시되어 있지 않습니다.

리소스 목록

문서나 코드베이스에 명시적인 MCP 리소스가 없습니다.

도구 목록

• get-deepseek-thinker
  • 설명: Deepseek 모델을 사용하여 추론을 수행합니다.
  • 입력 파라미터: originPrompt (string) — 사용자의 원본 프롬프트.
  • 반환값: 추론 과정을 포함하는 구조화된 텍스트 응답.

이 MCP 서버의 활용 사례

• AI 추론 강화
  • Deepseek의 체계적인 체인 오브 쏘트 출력을 활용해 AI 클라이언트 응답을 보강하고 투명한 추론 단계를 제공합니다.
• Claude Desktop 통합
  • Claude Desktop 등 AI 플랫폼에 매끄럽게 연결하여 MCP 기반 고급 추론 기능을 활성화합니다.
• 이중 추론 모드
  • 클라우드(OpenAI API) 또는 로컬(Ollama) 모델 추론 중 선택하여 프라이버시, 비용, 지연 시간 요구에 맞출 수 있습니다.
• 개발자 디버깅 및 분석
  • 모델 사고 과정을 노출 및 분석하여 연구, 디버깅, 해석 가능성 연구에 활용합니다.
• 유연한 배포
  • 다양한 워크플로우 요구에 맞게 로컬 또는 클라우드 환경 모두에서 서버를 운영할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. 사전 준비: 시스템에 Node.js와 npx가 설치되어 있어야 합니다.
2. 설정 파일: Windsurf 설정 파일(예: windsurf_config.json)을 찾으세요.
3. Deepseek Thinker MCP 서버 추가: 아래 JSON 스니펫을 mcpServers 오브젝트에 추가하세요:

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

4. 저장 및 재시작: 변경사항을 저장 후 Windsurf를 재시작하세요.
5. 확인: Windsurf 클라이언트에서 MCP 서버 통합 상태를 확인하세요.

Claude

1. 사전 준비: Node.js와 npx가 설치되어 있어야 합니다.
2. 설정 편집: claude_desktop_config.json 파일을 여세요.
3. MCP 서버 추가:

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

4. 설정 저장: 변경 내용을 저장 후 Claude Desktop을 재시작하세요.
5. 확인: MCP 도구 목록에서 Deepseek Thinker가 활성화되었는지 확인하세요.

Cursor

1. 필수 항목 확인: Node.js와 npx가 설치되어 있어야 합니다.
2. Cursor 설정 파일 찾기: Cursor MCP 설정 파일을 여세요.
3. MCP 서버 정보 입력:

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

4. 저장 및 재시작: 변경사항을 적용 후 Cursor를 재시작하세요.
5. 통합 확인: Deepseek Thinker가 정상적으로 작동하는지 확인하세요.

Cline

1. 사전 준비: Node.js와 npx가 준비되어야 합니다.
2. Cline 설정 파일 편집: Cline 설정 파일을 여세요.
3. MCP 서버 블록 추가:

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

4. 저장 및 재시작: 설정을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 기능 확인: 서버가 목록에 표시되고 접근 가능한지 확인하세요.

참고: API 키 보안 설정

모든 플랫폼에서 API 키와 민감한 설정 값은 env 섹션의 환경 변수로 제공해야 합니다. 예시:

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

로컬 Ollama 모드를 사용할 경우, env 오브젝트에 USE_OLLAMA를 "true"로 설정하세요:

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

FlowHunt에서 MCP를 활용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 서버를 워크플로우에 통합하려면, 먼저 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 MCP의 모든 기능을 도구로 사용할 수 있습니다. “deepseek-thinker"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 올바르게 변경해 사용하세요.

개요

아래 두 표를 바탕으로, Deepseek Thinker MCP 서버는 추론 통합에 특화된 도구를 제공하며, 설정이 간편하지만 상세 프롬프트 템플릿과 명시적 리소스 정의는 부족합니다. 프로젝트는 오픈 소스이고, 적당한 팔로워 수를 보유하며, 안전한 자격증명 처리를 지원합니다. MCP 서버로서의 완성도 및 유용성은 6/10 점수입니다.

MCP 평가 점수