Deepseek Thinker MCP Server

Prineste transparentné uvažovanie a chain-of-thought AI výstupy Deepseek do svojich MCP-asistentov s podporou cloudových aj lokálnych nasadení.

Deepseek Thinker MCP Server

Čo robí MCP Server “Deepseek Thinker”?

Deepseek Thinker MCP Server slúži ako poskytovateľ Model Context Protocol (MCP), ktorý doručuje obsah modelového uvažovania Deepseek do AI klientov s podporou MCP, ako je Claude Desktop. Umožňuje AI asistentom pristupovať k procesom myslenia Deepseek a výstupom uvažovania buď prostredníctvom Deepseek API služby, alebo z lokálneho servera Ollama. Integráciou tohto servera môžu vývojári vylepšiť AI workflowy o zamerané uvažovanie s využitím cloudových alebo lokálnych inferencií. Tento server je obzvlášť užitočný v situáciách, kde sú potrebné detailné reťazce uvažovania (chain-of-thought, CoT), ktoré informujú následné AI úlohy, vďaka čomu je cenný pre pokročilý vývoj, ladenie a obohatenie AI agentov.

Zoznam promptov

V repozitári ani v dokumentácii nie sú uvedené žiadne explicitné šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V dokumentácii ani v kóde nie sú popísané žiadne explicitné MCP zdroje.

Zoznam nástrojov

  • get-deepseek-thinker
    • Popis: Vykonáva uvažovanie pomocou Deepseek modelu.
    • Vstupný parameter: originPrompt (string) — pôvodný prompt používateľa.
    • Výstup: Štruktúrovaná textová odpoveď obsahujúca proces uvažovania.

Príklady použitia tohto MCP servera

  • Vylepšenie AI uvažovania
    • Využite detailné chain-of-thought výstupy Deepseek na obohatenie odpovedí AI klientov a poskytnutie transparentných krokov uvažovania.
  • Integrácia s Claude Desktop
    • Jednoducho pripojte k Claude Desktop alebo podobným AI platformám pokročilé schopnosti uvažovania cez MCP.
  • Dvojitý režim inferencie
    • Vyberte si medzi cloudovou (OpenAI API) alebo lokálnou (Ollama) inferenciou podľa potrieb súkromia, nákladov či odozvy.
  • Ladenie a analýza pre vývojárov
    • Použite server na sprístupnenie a analýzu modelového myslenia pre výskum, ladenie a štúdie interpretovateľnosti.
  • Flexibilné nasadenie
    • Prevádzkujte server lokálne alebo v cloude podľa požiadaviek pracovného postupu.

Ako ho nastaviť

Windsurf

  1. Požiadavky: Uistite sa, že máte na systéme nainštalované Node.js a npx.
  2. Konfiguračný súbor: Vyhľadajte svoj Windsurf konfiguračný súbor (napr. windsurf_config.json).
  3. Pridanie Deepseek Thinker MCP Servera: Vložte nasledujúci JSON úsek do objektu mcpServers:
    {
      "deepseek-thinker": {
        "command": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "deepseek-thinker-mcp"
        ],
        "env": {
          "API_KEY": "<Your API Key>",
          "BASE_URL": "<Your Base URL>"
        }
      }
    }
    
  4. Uložiť a reštartovať: Uložte zmeny a reštartujte Windsurf.
  5. Overenie: Skontrolujte integráciu MCP servera v klientovi Windsurf.

Claude

  1. Požiadavky: Nainštalované Node.js a npx.
  2. Upraviť konfiguráciu: Otvorte claude_desktop_config.json.
  3. Pridať MCP server:
    {
      "mcpServers": {
        "deepseek-thinker": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "deepseek-thinker-mcp"
          ],
          "env": {
            "API_KEY": "<Your API Key>",
            "BASE_URL": "<Your Base URL>"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Uložiť konfiguráciu: Zapíšte zmeny a reštartujte Claude Desktop.
  5. Overenie: Uistite sa, že Deepseek Thinker je k dispozícii v zozname MCP nástrojov.

Cursor

  1. Požiadavky: Node.js a npx musia byť nainštalované.
  2. Vyhľadať konfiguráciu Cursor: Otvorte váš konfiguračný súbor Cursor MCP.
  3. Vložiť údaje MCP servera:
    {
      "mcpServers": {
        "deepseek-thinker": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "deepseek-thinker-mcp"
          ],
          "env": {
            "API_KEY": "<Your API Key>",
            "BASE_URL": "<Your Base URL>"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Uložiť & reštartovať: Uložte zmeny a reštartujte Cursor.
  5. Skontrolovať integráciu: Overte, že Deepseek Thinker je funkčný.

Cline

  1. Požiadavky: Uistite sa, že Node.js a npx sú pripravené.
  2. Upraviť konfiguráciu Cline: Otvorte konfiguračný súbor Cline.
  3. Pridať blok MCP servera:
    {
      "mcpServers": {
        "deepseek-thinker": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "deepseek-thinker-mcp"
          ],
          "env": {
            "API_KEY": "<Your API Key>",
            "BASE_URL": "<Your Base URL>"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Uložiť a reštartovať: Uložte konfiguráciu a reštartujte Cline.
  5. Overiť funkčnosť: Uistite sa, že server je uvedený a prístupný.

Poznámka: Zabezpečenie API kľúčov

Pre všetky platformy by mali byť API kľúče a citlivé konfiguračné hodnoty poskytované pomocou environmentálnych premenných v sekcii env. Príklad:

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

Pre lokálny režim Ollama nastavte v objekte env premennú USE_OLLAMA na "true":

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

Ako použiť tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Pre integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflowu začnite pridaním MCP komponentu do flowu a jeho prepojením s AI agentom:

FlowHunt MCP flow

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

{
  "deepseek-thinker": {
    "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 schopnosťami. Nezabudnite zmeniť “deepseek-thinker” na skutočný názov vášho MCP servera a nastaviť správnu URL.


Prehľad

SekciaDostupnosťDetaily/Poznámky
Prehľad
Zoznam promptovNie sú zdokumentované žiadne šablóny promptov
Zoznam zdrojovNenašli sa explicitné MCP zdroje
Zoznam nástrojovnástroj get-deepseek-thinker
Zabezpečenie API kľúčovEnvironmentálne premenné v konfigurácii
Podpora sampling (menej dôležité pri hodnotení)Nie je spomenuté

Na základe nasledujúcich dvoch tabuliek poskytuje Deepseek Thinker MCP Server zameraný nástroj na integráciu uvažovania, je ľahko nastaviteľný, ale chýbajú mu detailné šablóny promptov a explicitné definície zdrojov. Projekt je open source, má mierne sledovanie a podporuje bezpečnú manipuláciu s prihlasovacími údajmi. Celkovo získava hodnotenie 6/10 za úplnosť a užitočnosť ako MCP server.


MCP skóre

Má LICENSE⛔ (Neboli zistené LICENSE súbory)
Má aspoň jeden nástroj
Počet Forkov12
Počet Stars51

Najčastejšie kladené otázky

Čo je Deepseek Thinker MCP Server?

Je to Model Context Protocol server, ktorý prináša Deepseek modelové uvažovanie do AI klientov s podporou MCP, ponúka chain-of-thought výstupy a transparentné modelové myslenie pre pokročilé AI workflowy a ladenie.

Aké nástroje poskytuje Deepseek Thinker MCP Server?

Ponúka nástroj 'get-deepseek-thinker' na vykonávanie uvažovania pomocou Deepseek modelu a návrat štruktúrovaných výstupov uvažovania.

Môžem používať Deepseek Thinker s lokálnymi AI modelmi?

Áno, Deepseek Thinker podporuje cloudové aj lokálne (Ollama) inferencie. Pre lokálny režim nastavte premennú prostredia 'USE_OLLAMA' na 'true'.

Ako bezpečne poskytnem API kľúče?

API kľúče a citlivé hodnoty treba ukladať do sekcie 'env' v konfiguračnom súbore MCP servera ako environmentálne premenné, nie natvrdo do zdrojového kódu.

Čo sa stane, ak prekročím limity pamäte alebo tokenov?

Limity sú dané použitým modelom Deepseek alebo API; ich prekročenie môže skrátiť odpovede alebo spôsobiť chyby, preto prispôsobte konfiguráciu a vstupy podľa potreby.

Sú k dispozícii nejaké prompt šablóny alebo ďalšie MCP zdroje?

Nie, žiadne explicitné prompt šablóny ani ďalšie MCP zdroje nie sú súčasťou aktuálnej dokumentácie Deepseek Thinker MCP Servera.

Vylepšite svoje AI s uvažovaním Deepseek

Integrujte Deepseek Thinker MCP Server, aby ste svojim AI agentom dali detailné schopnosti uvažovania a zrýchlili vývojové workflowy.

Zistiť viac