Deepseek R1 MCP Server

Co robi serwer MCP „Deepseek R1”?

Serwer Deepseek R1 MCP to implementacja Model Context Protocol (MCP) zaprojektowana do połączenia Claude Desktop z zaawansowanymi modelami językowymi DeepSeek, takimi jak Deepseek R1 i DeepSeek V3. Działając jako pomost między asystentami AI a potężnymi modelami DeepSeek zoptymalizowanymi pod kątem wnioskowania (z oknem kontekstowym 8192 tokenów), serwer ten umożliwia agentom AI wykonywanie zaawansowanych zadań rozumienia i generowania języka naturalnego. Programiści mogą wykorzystać Deepseek R1 MCP Server do płynnej integracji tych modeli z własnymi workflow, ułatwiając zaawansowane generowanie tekstu, wnioskowanie i interakcję z zewnętrznymi źródłami danych lub API w obsługiwanych platformach. Implementacja koncentruje się na zapewnieniu stabilnej, niezawodnej i wydajnej integracji przy użyciu Node.js/TypeScript dla optymalnej kompatybilności i bezpieczeństwa typów.

Lista szablonów promptów

W repozytorium nie udokumentowano żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie udokumentowano żadnych jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• Zaawansowane narzędzie do generowania tekstu
  • Umożliwia LLM generowanie tekstu przy użyciu Deepseek R1 (lub V3), wykorzystując duże okno kontekstowe i zdolności wnioskowania modelu.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Zaawansowane generowanie tekstu
  Wykorzystaj duże okno kontekstowe DeepSeek R1 (8192 tokeny), aby tworzyć obszerne i złożone treści do dokumentacji, opowieści lub tekstów technicznych.
• Zadania wymagające wnioskowania
  Używaj zoptymalizowanych możliwości Deepseek R1 do zadań logicznych lub wieloetapowego wnioskowania, idealnych do rozwiązywania problemów i analiz.
• Bezproblemowa integracja z Claude Desktop
  Integruj nowoczesne modele językowe bezpośrednio ze środowiskiem Claude Desktop, rozszerzając możliwości asystenta AI w codziennej pracy.
• Elastyczny wybór modelu
  Przełączaj się między modelami Deepseek R1 i DeepSeek V3, zmieniając konfigurację w zależności od potrzeb projektu.
• Automatyzacja oparta na API
  Umożliwiaj automatyzację opartą na AI tam, gdzie dostępne jest API DeepSeek, usprawniając tworzenie treści lub zarządzanie bazą wiedzy.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js (v18+) i npm.
2. Sklonuj repozytorium i zainstaluj zależności:

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

3. Skopiuj plik .env.exemple do .env i ustaw swój klucz API DeepSeek.
4. Edytuj konfigurację Windsurf, aby dodać serwer MCP:

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

5. Zapisz, zrestartuj Windsurf i upewnij się, że serwer działa.

Claude

1. Zainstaluj Node.js (v18+) i npm.
2. Sklonuj i skonfiguruj serwer Deepseek R1 MCP jak wyżej.
3. W konfiguracji Claude dodaj:

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

4. Zrestartuj Claude i sprawdź dostępność serwera MCP.

Cursor

1. Zainstaluj wymagane narzędzia (Node.js, npm).
2. Skonfiguruj serwer oraz zmienne środowiskowe.
3. Dodaj serwer do konfiguracji Cursor:

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

4. Zapisz, zrestartuj Cursor i przetestuj integrację serwera.

Cline

1. Upewnij się, że Node.js i npm są zainstalowane.
2. Sklonuj i zbuduj serwer Deepseek R1 MCP.
3. Dodaj serwer do konfiguracji Cline:

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

4. Zrestartuj Cline i potwierdź połączenie z serwerem MCP.

Zabezpieczenie kluczy API

Używaj zmiennych środowiskowych w konfiguracji, aby bezpiecznie przechowywać klucze API:

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

Jak używać tego MCP we flows

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji MCP wklej dane serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "deepseek_r1": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://twojserwermcp.przyklad/sciezka_do_mcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjonalnościami i możliwościami. Pamiętaj, by zmienić “deepseek_r1” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podmienić URL na adres swojego MCP.

Przegląd

| Obsługuje Roots | ⛔ | Brak dokumentacji |

Na podstawie dostępnej dokumentacji Deepseek R1 MCP Server oferuje czystą, ukierunkowaną implementację, którą łatwo skonfigurować i używać, ale brakuje dokumentacji dla promptów, zasobów oraz zaawansowanych funkcji MCP jak roots czy sampling. Czyni to rozwiązanie bardzo praktycznym do generowania tekstu, choć mniej rozbudowanym pod kątem skomplikowanych workflow.

Ocena MCP