“Deepseek Thinker” MCP Sunucusu ne yapar?

Deepseek Thinker MCP Sunucusu, Model Context Protocol (MCP) sağlayıcısı olarak çalışır ve Deepseek modelinin akıl yürütme içeriğini MCP uyumlu yapay zeka istemcilerine (ör. Claude Desktop) sunar. Yapay zeka asistanlarının Deepseek’in düşünce süreçlerine ve akıl yürütme çıktısına, ister Deepseek API servisi ister yerel Ollama sunucusu üzerinden erişmesini sağlar. Bu sunucunun entegrasyonu sayesinde geliştiriciler, bulut veya yerel çıkarım seçeneklerinden faydalanarak odaklanmış akıl yürütme ile yapay zeka iş akışlarını güçlendirebilir. Özellikle ayrıntılı akıl yürütme zincirlerinin (chain-of-thought/CoT) gerekli olduğu, alt akış yapay zeka görevlerine bilgi sağlanan gelişmiş geliştirme, hata ayıklama ve yapay zeka ajanı zenginleştirme senaryoları için faydalıdır.

İstem (Prompt) Listesi

Depoda veya dokümantasyonda açık bir istem şablonu belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

Dokümantasyon veya kod tabanında açık bir MCP kaynağı belirtilmemiştir.

Araç Listesi

• get-deepseek-thinker
  • Açıklama: Deepseek modeliyle akıl yürütme gerçekleştirir.
  • Girdi Parametresi: originPrompt (string) — Kullanıcının orijinal istemi.
  • Dönüş: Akıl yürütme sürecini içeren yapılandırılmış metin yanıtı.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Yapay Zeka Akıl Yürütme Geliştirme
  • Deepseek’in detaylı zincirleme düşünce çıktısıyla yapay zeka istemci yanıtlarını güçlendirin ve şeffaf akıl yürütme adımları sunun.
• Claude Desktop ile Entegrasyon
  • Claude Desktop veya benzeri yapay zeka platformlarına kolayca bağlanarak MCP üzerinden gelişmiş akıl yürütme yetenekleri kazandırın.
• Çiftli Çıkarım Modları
  • Gizlilik, maliyet veya gecikme gereksinimlerine göre bulut tabanlı (OpenAI API) veya yerel (Ollama) model çıkarımı arasında seçim yapın.
• Geliştirici Hata Ayıklama & Analiz
  • Model düşüncesini açığa çıkarıp analiz ederek araştırma, hata ayıklama ve yorumlanabilirlik çalışmaları için kullanın.
• Esnek Dağıtım
  • Sunucuyu yerel veya bulut ortamlarında çalıştırarak çeşitli iş akışı gereksinimlerine uyum sağlayın.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Ön Koşullar: Sisteminizde Node.js ve npx kurulu olmalı.
2. Yapılandırma Dosyası: Windsurf yapılandırma dosyanızı bulun (örn. windsurf_config.json).
3. Deepseek Thinker MCP Sunucusunu Ekleyin: mcpServers nesnesine aşağıdaki JSON parçasını ekleyin:

   {
     "deepseek-thinker": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "-y",
         "deepseek-thinker-mcp"
       ],
       "env": {
         "API_KEY": "<API Anahtarınız>",
         "BASE_URL": "<Temel URL'iniz>"
       }
     }
   }
   

4. Kaydedip Yeniden Başlatın: Değişiklikleri kaydedin ve Windsurf’ü yeniden başlatın.
5. Doğrulayın: Windsurf istemcisinde MCP sunucu entegrasyonunu kontrol edin.

Claude

1. Ön Koşullar: Node.js ve npx kurulu olmalı.
2. Yapılandırmayı Düzenleyin: claude_desktop_config.json dosyasını açın.
3. MCP Sunucusunu Ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "deepseek-thinker": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "deepseek-thinker-mcp"
         ],
         "env": {
           "API_KEY": "<API Anahtarınız>",
           "BASE_URL": "<Temel URL'iniz>"
         }
       }
     }
   }
   

4. Kaydedin ve Yeniden Başlatın: Değişiklikleri kaydedin ve Claude Desktop’ı yeniden başlatın.
5. Doğrulama: Deepseek Thinker’ın MCP araç listenizde bulunduğundan emin olun.

Cursor

1. Ön Koşulları Sağlayın: Node.js ve npx yüklü olmalı.
2. Cursor Yapılandırmasını Bulun: Cursor MCP yapılandırma dosyanızı açın.
3. MCP Sunucu Bilgilerini Ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "deepseek-thinker": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "deepseek-thinker-mcp"
         ],
         "env": {
           "API_KEY": "<API Anahtarınız>",
           "BASE_URL": "<Temel URL'iniz>"
         }
       }
     }
   }
   

4. Kaydedip Yeniden Başlatın: Değişiklikleri kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. Entegrasyonu Kontrol Edin: Deepseek Thinker’ın çalışır durumda olduğunu doğrulayın.

Cline

1. Ön Koşullar: Node.js ve npx’in hazır olduğundan emin olun.
2. Cline Yapılandırmasını Düzenleyin: Cline yapılandırma dosyasını açın.
3. MCP Sunucusu Bloğu Ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "deepseek-thinker": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "deepseek-thinker-mcp"
         ],
         "env": {
           "API_KEY": "<API Anahtarınız>",
           "BASE_URL": "<Temel URL'iniz>"
         }
       }
     }
   }
   

4. Kaydedin ve Yeniden Başlatın: Yapılandırmayı kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Fonksiyonelliği Doğrulayın: Sunucunun listelendiğinden ve erişilebilir olduğundan emin olun.

Not: API Anahtarlarını Güvenceye Alma

Tüm platformlar için, API anahtarları ve hassas yapılandırma değerleri env bölümünde ortam değişkeni olarak sağlanmalıdır. Örnek:

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-thinker": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "deepseek-thinker-mcp"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "<API Anahtarınız>",
        "BASE_URL": "<Temel URL'iniz>"
      }
    }
  }
}

Yerel Ollama modu için, env nesnesinde USE_OLLAMAyı "true" olarak ayarlayın:

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

Bu MCP’yi akışlar içinde nasıl kullanabilirsiniz

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

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

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucu bilgilerinizi şu JSON formatıyla girin:

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

Yapılandırıldıktan sonra, yapay zeka ajanınız artık tüm fonksiyonları ve yetenekleriyle bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir. “deepseek-thinker” adını kendi MCP sunucu adınızla ve URL’yi doğru şekilde değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Aşağıdaki iki tabloya göre, Deepseek Thinker MCP Sunucusu odaklı bir akıl yürütme entegrasyon aracı sunar, kurulumu kolaydır; fakat detaylı istem şablonları ve açık kaynak tanımları eksiktir. Proje açık kaynaklıdır, orta düzeyde takipçisi vardır ve güvenli kimlik bilgisi yönetimini destekler. Genel olarak bir MCP sunucusu olarak 6/10 puan alır.

MCP Puanı