DeepSeek MCP Server

DeepSeek MCP Server

DeepSeek MCP Server fungerer som en personvernfokusert bro mellom dine applikasjoner og DeepSeek sine språkmodeller, og muliggjør sikker og skalerbar AI-integrasjon.

Hva gjør “DeepSeek” MCP Server?

DeepSeek MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server utviklet for å integrere DeepSeek sine avanserte språkmodeller med MCP-kompatible applikasjoner, som Claude Desktop. Den fungerer som en bro og lar AI-assistenter koble seg til DeepSeek sine API-er, slik at oppgaver som språkgenerering, tekstanalyse og mer kan utføres. Serveren opererer som en proxy, noe som sikrer at API-forespørsler håndteres sikkert og anonymt—bare proxy-serveren er synlig for DeepSeek API, ikke klienten. Denne utformingen forbedrer personvernet, forenkler arbeidsflytintegrasjon og gjør det mulig for utviklere og AI-verktøy å utnytte DeepSeek sine funksjoner for bedre utvikling, forskning og automatisering.

Liste over prompt-maler

Det ble ikke listet opp noen prompt-maler i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Det er ikke dokumentert noen eksplisitte MCP-ressurser i depotet eller README.

Liste over verktøy

Det er ikke beskrevet noen eksplisitt liste over verktøy eller verktøyfunksjoner i README eller synlig innhold i depotet.

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Anonymisert API-tilgang: Utviklere kan bruke DeepSeek sine språkmodeller sikkert, siden serveren fungerer som en proxy og beskytter klientidentitet og API-nøkler.
  • Integrasjon med MCP-kompatible apper: Gir sømløs bruk av DeepSeek-modeller i verktøy som Claude Desktop og potensielt andre som støtter MCP.
  • Forbedrede AI-arbeidsflyter: Gjør det mulig for utviklere og forskere å automatisere innholdsgenerering, oppsummering eller analyse ved å bruke DeepSeek sine modeller i eksisterende MCP-baserte systemer.
  • Personvernbevarende utvikling: Egnet for situasjoner hvor direkte API-eksponering er en bekymring, og opprettholder personvern og samsvar.
  • Skalerbar tilgang til språkmodeller: Legger til rette for skalerbar og standardisert tilgang til DeepSeek sine språkmodeller på tvers av ulike AI- og automasjonsplattformer.

Hvordan sette det opp

Windsurf

  1. Sørg for at Node.js er installert på systemet ditt.
  2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen (f.eks. windsurf.config.json).
  3. Legg til DeepSeek MCP Server i mcpServers-seksjonen med kommando og argumenter.
  4. Lagre konfigurasjonsfilen og start Windsurf på nytt.
  5. Sjekk at serveren kjører og er tilgjengelig fra Windsurf.
{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Claude

  1. Sørg for at Node.js er installert.
  2. Åpne Claudes konfigurasjonsfil.
  3. Sett inn DeepSeek MCP Server-konfigurasjonen under mcpServers-objektet.
  4. Lagre og start Claude på nytt.
  5. Bekreft at DeepSeek MCP Server er tilgjengelig ved å kjøre en testprompt.
{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

  1. Sørg for at Node.js er tilgjengelig.
  2. Rediger Cursor-konfigurasjonsfilen.
  3. Legg til DeepSeek MCP Server-konfigurasjonen i mcpServers-seksjonen.
  4. Lagre endringene og start Cursor på nytt.
  5. Test integrasjonen ved å kjøre en støttet oppgave.
{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

  1. Installer Node.js hvis det ikke allerede finnes.
  2. Gå til Cline-konfigurasjonsfilen.
  3. Legg inn DeepSeek MCP Server i mcpServers.
  4. Lagre og start Cline på nytt.
  5. Sjekk funksjonalitet med en eksempel-forespørsel.
{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Sikring av API-nøkler

Lagre din DeepSeek API-nøkkel i en miljøvariabel for sikkerhet. Send den til serveren via env-seksjonen:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruk av MCP i FlowHunt

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

FlowHunt MCP flow

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjon, sett inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

{
  "deepseek-mcp": {
    "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 muligheter. Husk å endre “deepseek-mcp” til navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.


Oversikt

SeksjonTilgjengeligDetaljer/Notater
OversiktOversikt tilstede i README
Liste over prompt-malerIngen prompt-maler listet
Liste over ressurserIngen eksplisitte MCP-ressurser dokumentert
Liste over verktøyIngen eksplisitte verktøy beskrevet
Sikring av API-nøklerEksempel gitt med miljøvariabler
Sampling-støtte (mindre viktig i evaluering)Ingen omtale av sampling-støtte

Roots-støtte: Ikke nevnt


Jeg vil gi denne MCP-serveren 4/10 for dokumentasjon og praktisk nytte basert på README og innholdet i depotet. Selv om oppsett og personvernfunksjoner er tydelige, mangler det detaljer om prompt-maler, ressurser og verktøy, noe som begrenser nytten for avanserte MCP-arbeidsflyter.

MCP Score

Har en LISENS✅ (MIT)
Har minst ett verktøy
Antall Forks32
Antall Stjerner242

Vanlige spørsmål

Hva er DeepSeek MCP Server?

DeepSeek MCP Server er en proxy som integrerer DeepSeek sine språkmodeller med MCP-kompatible applikasjoner, og gir sikker, anonym tilgang til DeepSeek API-er for oppgaver som språkgenerering og analyse.

Hvordan forbedrer DeepSeek MCP Server personvernet?

Den fungerer som en proxy, noe som betyr at DeepSeek API kun ser serveren, ikke klienten. Dette sikrer at API-forespørsler håndteres anonymt og beskytter klientens identitet og API-nøkler.

Hva er vanlige bruksområder for denne MCP-serveren?

Bruksområder inkluderer integrering av DeepSeek-modeller i utviklerverktøy, automatisering av innholdsgenerering eller analyse, muliggjøring av personvernbevarende AI-arbeidsflyter, og skalerbar tilgang til språkmodeller i MCP-baserte systemer.

Hvordan sikrer jeg min DeepSeek API-nøkkel?

Lagre API-nøkkelen i en miljøvariabel og send den til serveren via `env`-seksjonen i konfigurasjonen. Dette forhindrer utilsiktet eksponering i kode eller logger.

Følger det med noen prompt-maler eller verktøy?

Nei, den nåværende dokumentasjonen lister ikke opp noen prompt-maler eller eksplisitte verktøyfunksjoner for denne MCP-serveren.

Hvordan kobler jeg DeepSeek MCP Server til FlowHunt?

Legg til MCP-komponenten i din FlowHunt-flow, åpne konfigurasjonen, og sett inn MCP-serverdetaljene i systemets MCP-konfigurasjon ved å bruke det oppgitte JSON-formatet.

Integrer DeepSeek i dine AI-arbeidsflyter

Opplev sikker, skalerbar og personvernbevarende tilgang til DeepSeek sine kraftige språkmodeller gjennom DeepSeek MCP Server. Perfekt for utviklere, forskere og AI-verktøybyggere.

Lær mer

DeepSeek MCP-server
DeepSeek MCP-server

DeepSeek MCP-server

DeepSeek MCP-serveren fungerer som en sikker proxy, som kobler DeepSeek sine avanserte språkmodeller til MCP-kompatible applikasjoner som Claude Desktop eller F...

4 min lesing
AI MCP +5
Deepseek Thinker MCP Server
Deepseek Thinker MCP Server

Deepseek Thinker MCP Server

Deepseek Thinker MCP Server integrerer Deepseek-modellens resonnering i MCP-aktiverte AI-klienter som Claude Desktop, og gir avanserte chain-of-thought-utdata f...

4 min lesing
AI MCP +5
DeepL MCP Server
DeepL MCP Server

DeepL MCP Server

DeepL MCP Server integrerer avansert oversettelse, omformulering og språkgjenkjenning i AI-arbeidsflyter via DeepL API. Den gir FlowHunt og andre AI-assistenter...

3 min lesing
AI Translation +5