DeepSeek MCP 服务器

一个用于 DeepSeek API 的模型上下文协议（MCP）服务器，允许将 DeepSeek 强大的语言模型无缝集成到与 MCP 兼容的应用程序中，如 Claude Desktop。

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 自动安装适用于 Claude Desktop 的 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

在 Claude Desktop 中使用

在您的 claude_desktop_config.json 文件中添加以下内容：

{

  "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？”
  • 响应：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？”
  • 响应：通过 model-config 资源列出所有可用的配置选项。
• 用户：“当前的温度设置是多少？”
  • 响应：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'，不要过于创意，并允许 8000 个令牌。”
  • 响应：以指定设置开始一个多轮对话。

如果 R1 不可用时自动切换模型

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

• V3 推荐用于通用用途，而 R1 推荐用于更技术性和复杂的查询，主要是因为速度和令牌使用

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：

• 在交换过程中维护完整的消息历史和上下文
• 在整个对话过程中保持配置设置
• 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。多轮对话支持提供了格式正确的对话数据，这对于训练高质量的对话模型至关重要。

2. 复杂交互：
   对于生产用途，这有助于管理需要上下文的长对话：

   • 多步骤推理问题
   • 交互式故障排除会话
   • 详细的技术讨论
   • 任何早期消息的上下文影响后续响应的场景该实现处理了所有上下文管理和消息格式化的工作，让您能够专注于实际的交互，而不是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工具在本地测试服务器：

1. 构建服务器：
   bash

   npm run build
   

2. 使用MCP Inspector运行服务器：
   bash

   # Make sure to specify the full path to the built server
   npx @modelcontextprotocol/inspector node ./build/index.js
   

检查器将在您的浏览器中打开，并通过stdio传输与服务器连接。您可以：

• 查看可用工具
• 用不同的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了最先进的性能。

许可证

MIT