Deepseek R1 MCP Server

Čo robí MCP Server „Deepseek R1“?

Deepseek R1 MCP Server je implementácia Model Context Protocol (MCP) servera navrhnutá na prepojenie Claude Desktop s pokročilými jazykovými modelmi DeepSeek, ako sú Deepseek R1 a DeepSeek V3. Ako most medzi AI asistentmi a výkonnými na uvažovanie optimalizovanými modelmi DeepSeek (s 8192-tokenovým kontextovým oknom) umožňuje tento server AI agentom vykonávať rozšírené úlohy porozumenia a generovania prirodzeného jazyka. Vývojári môžu využiť Deepseek R1 MCP Server na bezproblémovú integráciu týchto modelov do svojich pracovných postupov, čo umožňuje pokročilé generovanie textu, uvažovanie a interakciu s externými dátovými zdrojmi alebo API v podporovaných platformách. Implementácia sa zameriava na stabilnú, spoľahlivú a efektívnu integráciu pomocou Node.js/TypeScript pre optimálnu kompatibilitu a typovú bezpečnosť.

Zoznam promptov

V repozitári nie sú zdokumentované žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári nie sú zdokumentované žiadne explicitné MCP zdroje.

Zoznam nástrojov

• Pokročilý nástroj na generovanie textu
  • Umožňuje LLM generovať text pomocou Deepseek R1 (alebo V3), využívajúc veľké kontextové okno modelu a schopnosti uvažovania.

Prípady použitia tohto MCP servera

• Pokročilé generovanie textu
  Využite veľké kontextové okno DeepSeek R1 (8192 tokenov) na tvorbu rozsiahlych a zložitých výstupov pre dokumentáciu, rozprávanie príbehov alebo technické písanie.
• Rozšírené úlohy uvažovania
  Využite optimalizované možnosti modelu Deepseek R1 pre logicky náročné alebo viacstupňové uvažovanie, ideálne pre riešenie problémov a analytické úlohy.
• Bezproblémová integrácia do Claude Desktop
  Integrujte najmodernejšie jazykové modely priamo do prostredia Claude Desktop, čím posilníte schopnosti AI asistenta pre každodenné pracovné postupy.
• Flexibilný výber modelu
  Prepínajte medzi modelmi Deepseek R1 a DeepSeek V3 zmenou konfigurácie podľa požiadaviek projektu.
• Automatizácia na báze API
  Umožnite AI-riadenú automatizáciu v prostrediach, kde je dostupné API DeepSeek, čím zefektívnite tvorbu obsahu alebo správu znalostných báz.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js (v18+) a npm.
2. Naklonujte repozitár a nainštalujte závislosti:

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

3. Skopírujte .env.exemple do .env a nastavte svoj DeepSeek API kľúč.
4. Upravte konfiguráciu Windsurf a pridajte MCP server:

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

5. Uložte, reštartujte Windsurf a overte, že server beží.

Claude

1. Nainštalujte Node.js (v18+) a npm.
2. Naklonujte a nastavte Deepseek R1 MCP Server ako vyššie.
3. Do konfigurácie Claude pridajte:

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

4. Reštartujte Claude a overte dostupnosť MCP servera.

Cursor

1. Nainštalujte potrebné súčasti (Node.js, npm).
2. Nastavte server a environmentálne premenné.
3. Pridajte server do konfigurácie Cursor:

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

4. Uložte, reštartujte Cursor a otestujte integráciu servera.

Cline

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js a npm.
2. Naklonujte a zostavte Deepseek R1 MCP Server.
3. Pridajte server do konfigurácie Cline:

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

4. Reštartujte Cline a overte pripojenie MCP servera.

Zabezpečenie API kľúčov

Na ochranu API kľúčov používajte environmentálne premenné vo vašej konfigurácii:

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

Ako používať tento MCP vo flow-och

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do vášho flow a pripojením k AI agentovi:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V sekcii systémovej konfigurácie MCP vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní bude AI agent schopný používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “deepseek_r1” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na vašu vlastnú adresu MCP servera.

Prehľad

| Podpora Roots | ⛔ | Nie je zdokumentované |

Na základe dostupnej dokumentácie poskytuje Deepseek R1 MCP Server čistú, zameranú implementáciu, ktorá sa jednoducho konfiguruje a používa, ale chýba jej dokumentácia promptov, zdrojov alebo pokročilých MCP funkcií ako roots a vzorkovanie. Vďaka tomu je vysoko praktický pre generovanie textu, no menej bohatý na funkcie pre komplexné workflowy.

MCP skóre