Deepseek R1 MCP Sunucusu

“Deepseek R1” MCP Sunucusu ne işe yarar?

Deepseek R1 MCP Sunucusu, Claude Desktop’u DeepSeek’in gelişmiş dil modelleriyle (Deepseek R1 ve DeepSeek V3 gibi) bağlamak için tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) sunucusu uygulamasıdır. AI asistanları ile DeepSeek’in güçlü, akıl yürütme için optimize edilmiş modelleri arasında köprü görevi görerek (8192-token’lık bağlam penceresiyle), bu sunucu AI ajanlarının gelişmiş doğal dil anlama ve üretim görevleri gerçekleştirmesini sağlar. Geliştiriciler Deepseek R1 MCP Sunucusu’nu iş akışlarına sorunsuzca entegre ederek gelişmiş metin üretimi, akıl yürütme ve desteklenen platformlarda harici veri kaynakları veya API’lerle etkileşim olanağı elde edebilirler. Uygulama, Node.js/TypeScript kullanarak kararlı, güvenilir ve verimli entegrasyon ile uyumluluk ve tür güvenliği sağlamaya odaklanır.

Prompt Listesi

Depoda herhangi bir prompt şablonu belgelenmemiştir.

Kaynak Listesi

Depoda açık bir MCP kaynağı belgelenmemiştir.

Araç Listesi

• Gelişmiş metin üretim aracı
  • LLM’lerin Deepseek R1 (veya V3) kullanarak, modelin geniş bağlam penceresi ve akıl yürütme yeteneklerinden faydalanarak metin üretmesini sağlar.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Gelişmiş Metin Üretimi
  DeepSeek R1’in geniş bağlam penceresinden (8192 token) yararlanarak dokümantasyon, hikaye anlatımı veya teknik yazım için uzun ve karmaşık çıktılar oluşturun.
• Gelişmiş Akıl Yürütme Görevleri
  Deepseek R1 modelinin mantık ağırlıklı veya çok adımlı akıl yürütme için optimize edilmiş yeteneklerini kullanın; problem çözme ve analiz için idealdir.
• Sorunsuz Claude Desktop Entegrasyonu
  En gelişmiş dil modellerini doğrudan Claude Desktop ortamına entegre ederek AI asistanının günlük iş akışlarındaki yeteneklerini artırın.
• Esnek Model Seçimi
  Yapılandırmayı değiştirerek Deepseek R1 ve DeepSeek V3 modelleri arasında geçiş yapabilir, farklı proje gereksinimlerine uyum sağlayabilirsiniz.
• API Tabanlı Otomasyon
  DeepSeek API’sının kullanılabildiği ortamlarda AI tabanlı otomasyon sağlayarak içerik üretimini veya bilgi tabanı yönetimini kolaylaştırın.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Node.js (v18+) ve npm’in yüklü olduğundan emin olun.
2. Depoyu kopyalayın ve bağımlılıkları yükleyin:

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

3. .env.exemple dosyasını .env olarak kopyalayıp DeepSeek API anahtarınızı ayarlayın.
4. Windsurf yapılandırmasına MCP sunucusunu ekleyin:

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

5. Kaydedin, Windsurf’ü yeniden başlatın ve sunucunun çalıştığını doğrulayın.

Claude

1. Node.js (v18+) ve npm’i kurun.
2. Yukarıdaki gibi Deepseek R1 MCP Sunucusu’nu klonlayın ve kurun.
3. Claude yapılandırmasına şunu ekleyin:

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

4. Claude’u yeniden başlatın ve MCP sunucusunun kullanılabilirliğini doğrulayın.

Cursor

1. Ön koşulları (Node.js, npm) yükleyin.
2. Sunucuyu ve ortam değişkenlerini ayarlayın.
3. Sunucuyu Cursor yapılandırmasına ekleyin:

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

4. Kaydedin, Cursor’ı yeniden başlatın ve entegrasyonu test edin.

Cline

1. Node.js ve npm’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Deepseek R1 MCP Sunucusu’nu klonlayın ve derleyin.
3. Sunucuyu Cline yapılandırmasına ekleyin:

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

4. Cline’ı yeniden başlatın ve MCP sunucusunun bağlı olduğunu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Tutma

API anahtarlarınızı korumak için yapılandırmanızda ortam değişkenleri kullanın:

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

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanabilirim?

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, önce MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucunuzun ayrıntılarını şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi bir araç olarak tüm işlev ve yetenekleriyle kullanabilir. “deepseek_r1” adını kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu URL’nizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

| Roots Desteği | ⛔ | Belgelenmemiş |

Mevcut dökümantasyona göre, Deepseek R1 MCP Sunucusu kolay yapılandırılabilir ve kullanımı pratik, temiz ve odaklanmış bir uygulama sunar; ancak prompt, kaynak veya roots ve sampling gibi gelişmiş MCP özellikleri için dokümantasyon sağlamaz. Bu, onu metin üretimi için oldukça pratik kılar, fakat karmaşık iş akışları için daha az özellik sunar.

MCP Puanı