DeepSeek MCP 服务器

“DeepSeek” MCP 服务器的作用是什么？

DeepSeek MCP 服务器是一款 Model Context Protocol (MCP) 服务器，旨在将 DeepSeek 的先进语言模型与兼容 MCP 的应用（如 Claude Desktop）集成。作为桥梁，它让 AI 助手可以连接 DeepSeek 的 API，实现语言生成、文本分析等任务。该服务器以代理形式运行，确保 API 请求安全且匿名地处理——DeepSeek API 仅能看到代理服务器而非客户端。这一设计增强了隐私保护，简化了工作流集成，并赋能开发者与 AI 工具充分利用 DeepSeek 的能力，提升开发、研究与自动化效率。

提示词列表

仓库或文档中未列出提示词模板。

资源列表

仓库或 README 中未记录明确的 MCP 资源。

工具列表

README 或可见仓库内容中未描述明确的工具或工具函数。

此 MCP 服务器的应用场景

• 匿名 API 访问： 开发者可安全地与 DeepSeek 语言模型交互，服务器作为代理保护客户端身份和 API 密钥。
• 与 MCP 兼容应用集成： 可无缝在 Claude Desktop 等工具及其他支持 MCP 的应用中使用 DeepSeek 模型。
• 增强的 AI 工作流： 让开发者和研究者能够在现有 MCP 系统中自动化内容生成、摘要或分析。
• 隐私保护开发： 适用于对 API 直接暴露有顾虑、需保持隐私合规的场景。
• 可扩展的语言模型访问： 便于在各种 AI 与自动化平台中以标准化方式访问 DeepSeek 语言模型。

如何设置

Windsurf

1. 在您的系统上确保已安装 Node.js。
2. 找到 Windsurf 的配置文件（如 windsurf.config.json）。
3. 在 mcpServers 部分添加 DeepSeek MCP 服务器的命令及参数。
4. 保存配置文件并重启 Windsurf。
5. 验证服务器已运行且 Windsurf 可访问。

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. 确保已安装 Node.js。
2. 打开 Claude 的配置文件。
3. 在 mcpServers 对象下插入 DeepSeek MCP 服务器配置。
4. 保存并重启 Claude。
5. 通过运行提示词确认 DeepSeek MCP 服务器可用。

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. 确保 Node.js 可用。
2. 编辑 Cursor 的配置文件。
3. 在 mcpServers 部分添加 DeepSeek MCP 服务器配置。
4. 保存并重启 Cursor。
5. 通过运行支持的任务测试集成。

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. 如尚未安装，请安装 Node.js。
2. 进入 Cline 的配置文件。
3. 在 mcpServers 中添加 DeepSeek MCP 服务器条目。
4. 保存并重启 Cline。
5. 通过示例请求确保功能正常。

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

API 密钥安全存储

请将 DeepSeek API 密钥存储在环境变量中，并通过 env 部分传递给服务器以保障安全：

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": "${DEEPSEEK_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器，首先在流程中添加 MCP 组件，并将其连接到您的 AI agent：

点击 MCP 组件以打开配置面板，在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI agent 即可作为工具访问此 MCP，拥有其全部功能与能力。请注意将 “deepseek-mcp” 替换为实际的 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为您自己的服务器地址。

概览

Roots 支持： 未提及

根据 README 和仓库内容，综合文档和实用性我为此 MCP 服务器评分 4/10。其安装和隐私特性描述清晰，但对于提示词、资源和工具的细节缺失，限制了其在高级 MCP 工作流中的可用性。

MCP 评分