Deepseek R1 MCP Server

Ce face serverul “Deepseek R1” MCP?

Serverul Deepseek R1 MCP este o implementare Model Context Protocol (MCP) proiectată să conecteze Claude Desktop cu modelele avansate de limbaj DeepSeek, precum Deepseek R1 și DeepSeek V3. Acționând ca o punte între asistenții AI și modelele DeepSeek optimizate pentru raționament (cu o fereastră de context de 8192 de tokeni), acest server permite agenților AI să realizeze sarcini avansate de înțelegere și generare a limbajului natural. Dezvoltatorii pot utiliza Deepseek R1 MCP Server pentru a integra fără efort aceste modele în fluxurile lor de lucru, facilitând generarea avansată de text, raționament și interacțiune cu surse de date externe sau API-uri în cadrul platformelor suportate. Implementarea este axată pe furnizarea unei integrări stabile, fiabile și eficiente, folosind Node.js/TypeScript pentru compatibilitate optimă și siguranță de tip.

Listă de Prompt-uri

Niciun șablon de prompt nu este documentat în repository.

Listă de Resurse

Nicio resursă MCP explicită nu este documentată în repository.

Listă de Unelte

• Unealtă avansată de generare de text
  • Permite LLM-urilor să genereze text folosind Deepseek R1 (sau V3), valorificând fereastra mare de context și capacitățile de raționament ale modelului.

Cazuri de utilizare pentru acest MCP Server

• Generare Avansată de Text
  Profită de fereastra mare de context (8192 de tokeni) a DeepSeek R1 pentru a compune rezultate lungi și complexe pentru documentații, narațiuni sau scrieri tehnice.
• Sarcini Avansate de Raționament
  Utilizează capacitățile optimizate ale modelului Deepseek R1 pentru raționament logic sau pe mai multe etape, ideal pentru rezolvarea de probleme și analize.
• Integrare Seamless în Claude Desktop
  Integrează modele lingvistice de ultimă generație direct în mediul Claude Desktop, îmbunătățind capacitățile asistentului AI pentru fluxuri cotidiene.
• Selecție Flexibilă a Modelului
  Comută între modelele Deepseek R1 și DeepSeek V3 schimbând configurația, adaptându-te la diverse cerințe de proiect.
• Automatizare API-Based
  Permite automatizare AI-driven acolo unde API-ul DeepSeek este disponibil, eficientizând crearea de conținut sau managementul bazelor de cunoștințe.

Cum se instalează

Windsurf

1. Asigură-te că Node.js (v18+) și npm sunt instalate.
2. Clonează repository-ul și instalează dependențele:

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

3. Copiază .env.exemple în .env și setează cheia ta DeepSeek API.
4. Editează configurația Windsurf pentru a adăuga serverul MCP:

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

5. Salvează, repornește Windsurf și verifică dacă serverul rulează.

Claude

1. Instalează Node.js (v18+) și npm.
2. Clonează și configurează Deepseek R1 MCP Server ca mai sus.
3. În configurația lui Claude, adaugă:

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

4. Reporneste Claude și verifică disponibilitatea serverului MCP.

Cursor

1. Instalează cerințele (Node.js, npm).
2. Configurează serverul și variabilele de mediu.
3. Adaugă serverul în configurația Cursor:

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

4. Salvează, repornește Cursor și testează integrarea serverului.

Cline

1. Asigură-te că Node.js și npm sunt instalate.
2. Clonează și construiește Deepseek R1 MCP Server.
3. Adaugă serverul în configurația Cline:

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

4. Reporneste Cline și confirmă conectarea serverului MCP.

Securizarea Cheilor API

Folosește variabile de mediu în configurație pentru a menține cheile API în siguranță:

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

Cum utilizezi acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, introdu detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

{
  "deepseek_r1": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “deepseek_r1” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu URL-ul propriu al MCP-ului.

Prezentare generală

| Suportă Roots | ⛔ | Nedocumentat |

Pe baza documentației disponibile, Deepseek R1 MCP Server oferă o implementare clară, concentrată, ușor de configurat și de folosit, dar lipsită de documentație pentru prompt-uri, resurse sau funcționalități MCP avansate precum roots și sampling. Acest lucru îl face foarte practic pentru generarea de text, dar mai puțin bogat în funcții pentru fluxuri complexe.

Scor MCP