DeepSeek MCP 서버

“DeepSeek” MCP 서버는 무엇을 하나요?

DeepSeek MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP) 서버로, DeepSeek의 첨단 언어 모델을 Claude Desktop과 같은 MCP 호환 애플리케이션과 통합하도록 설계되었습니다. 브릿지 역할을 하여 AI 어시스턴트가 DeepSeek의 API와 연결할 수 있게 하며, 언어 생성, 텍스트 분석 등 다양한 작업을 손쉽게 처리합니다. 이 서버는 프록시로 동작하여 API 요청이 안전하고 익명으로 처리되도록 하며, DeepSeek API에는 프록시 서버만 보이고 클라이언트는 보이지 않습니다. 이러한 설계는 프라이버시를 강화하고 워크플로우 통합을 간소화하며, 개발자와 AI 도구가 DeepSeek의 역량을 활용하여 개발, 연구, 자동화를 한층 강화할 수 있도록 합니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 프롬프트 템플릿이 나와 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소나 README에 명시적인 MCP 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

README 또는 저장소 내에 명시적인 도구나 도구 함수 목록이 설명되어 있지 않습니다.

이 MCP 서버의 사용 사례

• 익명화된 API 접근: 개발자는 서버가 프록시로 동작하여 클라이언트 신원과 API 키를 보호하면서 DeepSeek 언어 모델에 안전하게 접근할 수 있습니다.
• MCP 호환 앱과의 통합: Claude Desktop 등 MCP를 지원하는 도구에서 DeepSeek 모델을 손쉽게 사용할 수 있습니다.
• 향상된 AI 워크플로우: 개발자와 연구자가 기존 MCP 기반 시스템에서 DeepSeek 모델을 활용해 콘텐츠 생성, 요약, 분석 등을 자동화할 수 있습니다.
• 프라이버시 보장 개발: 직접 API를 노출하는 것이 꺼려지는 환경에서 프라이버시와 컴플라이언스를 유지할 수 있습니다.
• 확장 가능한 언어 모델 접근: 다양한 AI 및 자동화 플랫폼에서 DeepSeek 언어 모델에 표준화되고 확장 가능한 접근을 제공합니다.

설치 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(예: windsurf.config.json)을 찾으세요.
3. mcpServers 섹션에 DeepSeek MCP 서버를 command와 arguments와 함께 추가하세요.
4. 설정 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 서버가 Windsurf에서 실행 및 접근 가능한지 확인하세요.

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

Claude

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Claude 설정 파일을 여세요.
3. mcpServers 객체 아래에 DeepSeek MCP 서버 설정을 입력하세요.
4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. 테스트 프롬프트를 실행하여 DeepSeek MCP 서버가 연결되는지 확인하세요.

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

Cursor

1. Node.js가 사용 가능한지 확인하세요.
2. Cursor 설정 파일을 편집하세요.
3. mcpServers 섹션에 DeepSeek MCP 서버 설정을 추가하세요.
4. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. 지원되는 작업을 실행하여 통합을 테스트하세요.

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

Cline

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Cline 설정 파일에 접근하세요.
3. mcpServers에 DeepSeek MCP 서버 항목을 추가하세요.
4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 샘플 요청으로 기능을 확인하세요.

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

API 키 보안

DeepSeek API 키는 환경 변수에 저장하여 보안을 유지하세요. 서버에 전달할 때는 env 섹션을 사용하세요:

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

이 MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하는 것부터 시작하세요.

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 여세요. 시스템 MCP 설정 섹션에서 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 사용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “deepseek-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 변경하세요.

개요

Roots 지원: 언급 없음

README와 저장소 내용을 바탕으로 이 MCP 서버의 문서화 및 실용성 점수는 4/10입니다. 설치 및 프라이버시 기능은 명확하나, 프롬프트, 리소스, 도구에 대한 자세한 설명이 부족하여 고급 MCP 워크플로우 활용성이 제한됩니다.

MCP 점수