Deepseek Thinker MCP Server

Co robi serwer MCP „Deepseek Thinker”?

Deepseek Thinker MCP Server działa jako dostawca Model Context Protocol (MCP), dostarczając treści rozumowania modelu Deepseek do klientów AI obsługujących MCP, takich jak Claude Desktop. Umożliwia asystentom AI dostęp do procesów myślowych i wyników rozumowania Deepseek zarówno poprzez usługę API Deepseek, jak i z lokalnego serwera Ollama. Integrując ten serwer, deweloperzy mogą wzbogacić swoje przepływy pracy AI o ukierunkowane rozumowanie, wykorzystując zarówno możliwości inferencji w chmurze, jak i lokalnie. Serwer ten jest szczególnie przydatny w scenariuszach, gdzie wymagane są szczegółowe łańcuchy rozumowania (chain-of-thought, CoT), które wspierają dalsze zadania AI, co czyni go cennym narzędziem do zaawansowanego rozwoju, debugowania i wzbogacania agentów AI.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o jawnych szablonach promptów.

Lista zasobów

Dokumentacja ani kod źródłowy nie zawierają szczegółowych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• get-deepseek-thinker
  • Opis: Wykonuje rozumowanie przy użyciu modelu Deepseek.
  • Parametr wejściowy: originPrompt (string) — Oryginalny prompt użytkownika.
  • Zwraca: Uporządkowaną odpowiedź tekstową zawierającą przebieg rozumowania.

Zastosowania tego serwera MCP

• Wzbogacanie rozumowania AI
  • Wykorzystaj szczegółowe łańcuchy myślowe Deepseek, aby ulepszyć odpowiedzi klientów AI i zapewnić transparentne etapy rozumowania.
• Integracja z Claude Desktop
  • Bezproblemowo połącz z Claude Desktop lub podobną platformą AI, by udostępnić zaawansowane rozumowanie przez MCP.
• Dwa tryby inferencji
  • Wybierz między inferencją w chmurze (OpenAI API) a lokalnie (Ollama), aby dopasować się do wymagań prywatności, kosztów lub opóźnień.
• Debugowanie i analiza dla deweloperów
  • Użyj serwera do ujawnienia i analizy myślenia modelu na potrzeby badań, debugowania i interpretowalności.
• Elastyczne wdrożenie
  • Uruchamiaj serwer lokalnie lub w chmurze, dostosowując się do różnych wymagań przepływu pracy.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że Node.js i npx są zainstalowane na Twoim systemie.
2. Plik konfiguracyjny: Zlokalizuj swój plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf_config.json).
3. Dodaj Deepseek Thinker MCP Server: Wstaw poniższy fragment JSON do obiektu mcpServers:

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

4. Zapisz i zrestartuj: Zapisz zmiany i zrestartuj Windsurf.
5. Weryfikacja: Sprawdź integrację serwera MCP w kliencie Windsurf.

Claude

1. Wymagania wstępne: Zainstalowane Node.js i npx.
2. Edytuj konfigurację: Otwórz claude_desktop_config.json.
3. Dodaj serwer MCP:

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

4. Zapisz konfigurację: Wprowadź zmiany i zrestartuj Claude Desktop.
5. Weryfikacja: Potwierdź, że Deepseek Thinker jest dostępny na liście narzędzi MCP.

Cursor

1. Upewnij się, że spełnione są wymagania: Node.js i npx muszą być zainstalowane.
2. Zlokalizuj konfigurację Cursor: Otwórz plik konfiguracyjny MCP dla Cursor.
3. Wstaw szczegóły serwera MCP:

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

4. Zapisz i zrestartuj: Zastosuj zmiany i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź integrację: Zweryfikuj, czy Deepseek Thinker działa poprawnie.

Cline

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że Node.js i npx są gotowe.
2. Edytuj konfigurację Cline: Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj blok serwera MCP:

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

4. Zapisz i zrestartuj: Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Cline.
5. Weryfikacja działania: Upewnij się, że serwer jest widoczny i dostępny.

Uwaga: Bezpieczeństwo kluczy API

Na wszystkich platformach klucze API i wartości wrażliwe powinny być przekazywane za pomocą zmiennych środowiskowych w sekcji env. Przykład:

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

Dla trybu lokalnego Ollama ustaw USE_OLLAMA na "true" w obiekcie env:

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

Jak użyć MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim przepływem FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go z agentem AI:

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

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “deepseek-thinker” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i ustawić poprawny URL.

Przegląd

Na podstawie poniższych dwóch tabel Deepseek Thinker MCP Server zapewnia wyspecjalizowane narzędzie do integracji rozumowania, jest łatwy w konfiguracji, ale brakuje mu szczegółowych szablonów promptów i jawnych definicji zasobów. Projekt jest open source, ma umiarkowaną popularność i wspiera bezpieczne zarządzanie poświadczeniami. Otrzymuje 6/10 za kompletność i użyteczność jako serwer MCP.

Ocena MCP