DeepSeek MCP 服务器

一个用于 DeepSeek API 的模型上下文协议（MCP）服务器，允许 DeepSeek 强大的语言模型与 Claude Desktop 等支持 MCP 的应用程序无缝集成。

匿名 使用 DeepSeek API -- 另一端只看到代理

安装

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 DeepSeek MCP 服务器：

npx -y @smithery/cli install @dmontgomery40/deepseek-mcp-server --client claude

手动安装

npm install -g deepseek-mcp-server

与 Claude Desktop 一起使用

将以下内容添加到您的 claude_desktop_config.json 文件中：

{
  "mcpServers": {
    "deepseek": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "deepseek-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

功能

注意：服务器通过将这些自然语言请求映射到适当的配置更改来智能处理。您还可以查询当前设置和可用模型：

• 用户：“有哪些可用的模型？”
  • 回应：通过 models 资源显示可用模型及其功能列表。
• 用户：“我有哪些配置选项？”
  • 回应：通过 model-config 资源列出所有可用配置选项。
• 用户：“当前的温度设置是多少？”
  • 回应：显示当前的温度设置。
• 用户：“开始一个多轮对话。使用以下设置：模型：'deepseek-chat'，不要过于有创意，并允许 8000 个令牌。”
  • 回应：以指定设置开始一个多轮对话。

如果 R1 模型不可用时自动切换到备用模型

• 如果主模型 (R1, 在服务器中称为 deepseek-reasoner) 不可用，服务器会自动尝试使用 v3 (在服务器中称为 deepseek-chat)

注意：您也可以随时通过给出提示并说“使用 deepseek-reasoner”或“使用 deepseek-chat”来回切换

• 推荐 v3 用于一般用途，而 R1 由于速度和令牌使用的原因，推荐用于更技术性和复杂的查询

可用模型和配置的资源发现：

• 自定义模型选择
• 温度控制 (0.0 - 2.0)
• 最大令牌限制
• Top P 采样 (0.0 - 1.0)
• 存在惩罚 (-2.0 - 2.0)
• 频率惩罚 (-2.0 - 2.0)

增强的对话功能

多轮对话支持：

• 保持整个交流过程中完整的消息历史和上下文
• 在整个对话过程中保留配置设置
• 自动处理复杂的对话流程和后续链

此功能对于以下两个关键用例特别有价值：

1. 训练与微调：
   由于DeepSeek是开源的，许多用户正在训练自己的版本。多轮支持提供了正确格式化的对话数据，这对于训练高质量的对话模型至关重要。

2. 复杂交互：
   对于生产使用，这有助于管理更长的对话，在这些对话中上下文非常关键：

   • 多步骤推理问题
   • 互动故障排除会话
   • 详细的技术讨论
   • 任何早期消息的上下文影响后续响应的情景

实现过程在幕后处理所有上下文管理和消息格式化，让您能够专注于实际的交互，而无需担心维护对话状态的技术细节。

使用MCP Inspector进行测试

您可以使用MCP Inspector工具本地测试服务器：

1. 构建服务器：

   npm run build
   

2. 使用MCP Inspector运行服务器：

   # 确保指定构建服务器的完整路径
   npx @modelcontextprotocol/inspector node ./build/index.js
   

检查器将在您的浏览器中打开并通过stdio传输连接到服务器。您可以：

• 查看可用工具
• 使用不同参数测试聊天完成情况
• 调试服务器响应
• 监控服务器性能

注意：服务器默认使用DeepSeek的R1模型（deepseek-reasoner），该模型为推理和一般任务提供最先进的性能。

许可证

MIT