Máy chủ Deepseek R1 MCP

Máy chủ “Deepseek R1” MCP có tác dụng gì?

Deepseek R1 MCP Server là một hiện thực Model Context Protocol (MCP), được thiết kế để kết nối Claude Desktop với các mô hình ngôn ngữ tiên tiến của DeepSeek như Deepseek R1 và DeepSeek V3. Bằng cách làm cầu nối giữa trợ lý AI và các mô hình tối ưu hóa suy luận mạnh mẽ của DeepSeek (với cửa sổ ngữ cảnh 8192 token), máy chủ này cho phép các tác nhân AI thực hiện các tác vụ hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên nâng cao. Nhà phát triển có thể tận dụng Deepseek R1 MCP Server để tích hợp các mô hình này vào quy trình làm việc một cách liền mạch, hỗ trợ sinh văn bản nâng cao, suy luận và tương tác với nguồn dữ liệu ngoài hoặc API trong các nền tảng được hỗ trợ. Việc triển khai tập trung vào việc cung cấp tích hợp ổn định, đáng tin cậy và hiệu quả với Node.js/TypeScript nhằm đảm bảo tương thích và an toàn kiểu dữ liệu tối ưu.

Danh sách chủ đề nhắc lệnh

Không có chủ đề nhắc lệnh nào được ghi chép trong repository.

Danh sách tài nguyên

Không có tài nguyên MCP cụ thể nào được ghi chép trong repository.

Danh sách công cụ

• Công cụ sinh văn bản nâng cao
  • Cho phép LLM sinh văn bản sử dụng Deepseek R1 (hoặc V3), tận dụng cửa sổ ngữ cảnh lớn và khả năng suy luận của mô hình.

Các trường hợp sử dụng của MCP Server này

• Sinh văn bản nâng cao
  Tận dụng cửa sổ ngữ cảnh lớn (8192 token) của DeepSeek R1 để tạo ra các nội dung dài và phức tạp cho tài liệu, kể chuyện hoặc viết kỹ thuật.
• Tăng cường tác vụ suy luận
  Sử dụng khả năng tối ưu hóa của mô hình Deepseek R1 cho các tác vụ suy luận logic phức tạp hoặc nhiều bước, lý tưởng cho giải quyết vấn đề và phân tích.
• Tích hợp Claude Desktop liền mạch
  Tích hợp các mô hình ngôn ngữ hiện đại trực tiếp vào môi trường Claude Desktop, tăng cường năng lực cho trợ lý AI trong công việc hàng ngày.
• Lựa chọn mô hình linh hoạt
  Chuyển đổi giữa Deepseek R1 và DeepSeek V3 bằng cách thay đổi cấu hình, phù hợp với các yêu cầu dự án khác nhau.
• Tự động hóa dựa trên API
  Cho phép tự động hóa bằng AI trong môi trường có API của DeepSeek, tối ưu hóa việc tạo nội dung hoặc quản lý cơ sở tri thức.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài đặt Node.js (v18+) và npm.
2. Clone repository và cài đặt các phụ thuộc:

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

3. Sao chép .env.exemple thành .env và thiết lập DeepSeek API key của bạn.
4. Chỉnh sửa cấu hình Windsurf để thêm MCP server:

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

5. Lưu, khởi động lại Windsurf và kiểm tra máy chủ đã chạy.

Claude

1. Cài đặt Node.js (v18+) và npm.
2. Clone và thiết lập Deepseek R1 MCP Server như trên.
3. Trong cấu hình của Claude, thêm:

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

4. Khởi động lại Claude và kiểm tra sự sẵn sàng của MCP server.

Cursor

1. Cài đặt các yêu cầu (Node.js, npm).
2. Thiết lập máy chủ và biến môi trường.
3. Thêm máy chủ vào cấu hình Cursor:

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

4. Lưu, khởi động lại Cursor và kiểm tra tích hợp máy chủ.

Cline

1. Đảm bảo đã cài đặt Node.js và npm.
2. Clone và build Deepseek R1 MCP Server.
3. Thêm máy chủ vào cấu hình Cline:

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

4. Khởi động lại Cline và xác nhận MCP server đã kết nối.

Bảo mật API key

Sử dụng biến môi trường trong cấu hình để bảo mật API key:

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

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP servers vào quy trình FlowHunt của bạn, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với tác nhân AI của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, chèn thông tin MCP server của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và năng lực. Lưu ý thay “deepseek_r1” thành tên thực tế của MCP server và thay URL bằng URL máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

| Hỗ trợ Roots | ⛔ | Không được ghi chép |

Dựa trên tài liệu hiện có, Deepseek R1 MCP Server cung cấp một hiện thực đơn giản, tập trung, dễ cấu hình và sử dụng, nhưng thiếu tài liệu về các chủ đề nhắc lệnh, tài nguyên hoặc các tính năng MCP nâng cao như roots và sampling. Điều này khiến nó thực tế cho sinh văn bản, nhưng ít tính năng hơn cho các quy trình phức tạp.

Điểm MCP