Hva gjør “Deepseek Thinker” MCP Server?

Deepseek Thinker MCP Server fungerer som en Model Context Protocol (MCP)-tilbyder som leverer Deepseek-modellens resonneringsinnhold til MCP-aktiverte AI-klienter, som Claude Desktop. Det gjør det mulig for AI-assistenter å få tilgang til Deepseek sine tankeprosesser og resonneringsutdata enten via Deepseek API-tjenesten eller fra en lokal Ollama-server. Ved å integrere med denne serveren kan utviklere forbedre sine AI-arbeidsflyter med målrettet resonnering, både gjennom sky- og lokal inferens. Denne serveren er spesielt nyttig i situasjoner hvor detaljerte resonneringskjeder eller chain-of-thought (CoT)-utdata er nødvendige for å informere nedstrøms AI-oppgaver, noe som gjør den verdifull for avansert utvikling, feilsøking og berikelse av AI-agenter.

Liste over prompt-maler

Ingen eksplisitte prompt-maler er nevnt i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er beskrevet i dokumentasjonen eller kodebasen.

Liste over verktøy

• get-deepseek-thinker
  • Beskrivelse: Utfører resonnering med Deepseek-modellen.
  • Inndataparameter: originPrompt (string) — Brukerens opprinnelige prompt.
  • Returnerer: Strukturert tekstrespons som inneholder resonneringsprosessen.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Forbedring av AI-resonnering
  • Utnytt Deepseeks detaljerte chain-of-thought-utdata for å forbedre AI-klientens responser og gi transparente resonneringstrinn.
• Integrasjon med Claude Desktop
  • Plugg sømløst inn i Claude Desktop eller lignende AI-plattformer for å aktivere avansert resonnering via MCP.
• To inferensmodi
  • Velg mellom skybasert (OpenAI API) eller lokal (Ollama) modell-inferens for å dekke behov for personvern, kostnad eller latenstid.
• Utvikler-feilsøking og analyse
  • Bruk serveren til å eksponere og analysere modelltenkning for forskning, feilsøking og fortolkbarhetsstudier.
• Fleksibel distribusjon
  • Kjør serveren lokalt eller i skyen for å tilpasse ulike arbeidsflytbehov.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Forutsetninger: Sørg for at Node.js og npx er installert på systemet ditt.
2. Konfigurasjonsfil: Finn din Windsurf-konfigurasjonsfil (f.eks. windsurf_config.json).
3. Legg til Deepseek Thinker MCP Server: Sett inn følgende JSON-snutt i mcpServers-objektet:

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

4. Lagre og start på nytt: Lagre endringene og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser: Sjekk MCP-server-integrasjonen i Windsurf-klienten.

Claude

1. Forutsetninger: Node.js og npx installert.
2. Rediger konfigurasjon: Åpne claude_desktop_config.json.
3. Legg til MCP-server:

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

4. Lagre konfigurasjonen: Lagre endringene og start Claude Desktop på nytt.
5. Verifisering: Bekreft at Deepseek Thinker er tilgjengelig i MCP-verktøylisten.

Cursor

1. Sikre forutsetninger: Node.js og npx må være installert.
2. Finn Cursor-konfigurasjonen: Åpne din Cursor MCP-konfigurasjonsfil.
3. Sett inn MCP-serverdetaljer:

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

4. Lagre og start på nytt: Lagre endringene og start Cursor på nytt.
5. Sjekk integrasjon: Verifiser at Deepseek Thinker er operativ.

Cline

1. Forutsetninger: Sørg for at Node.js og npx er klare.
2. Rediger Cline-konfig: Åpne Cline-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til MCP-serverblokk:

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

4. Lagre og start på nytt: Lagre konfigurasjonen og start Cline på nytt.
5. Verifiser funksjonalitet: Sørg for at serveren er listet og tilgjengelig.

Merk: Sikring av API-nøkler

For alle plattformer bør API-nøkler og sensitive konfigurasjonsverdier gis som miljøvariabler i env-seksjonen. Eksempel:

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

For lokal Ollama-modus, sett USE_OLLAMA til "true" i env-objektet:

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

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene med følgende JSON-format:

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

Når det er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og egenskaper. Husk å endre “deepseek-thinker” til ditt faktiske MCP-servernavn og angi korrekt URL.

Oversikt

Basert på de to tabellene under gir Deepseek Thinker MCP Server et fokusert verktøy for resonneringsintegrasjon, er lett å sette opp, men mangler detaljerte prompt-maler og eksplisitte ressursdefinisjoner. Prosjektet er åpen kildekode, har moderat popularitet og støtter sikker håndtering av legitimasjon. Det får en 6/10 for total fullstendighet og nytte som MCP-server.

MCP-score