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DeepSeek MCP 服务器
这是一个适用于 DeepSeek API 的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，可与 Claude Desktop 等兼容 MCP 的应用程序无缝集成，从而利用 DeepSeek 强大的语言模型。
匿名 使用 DeepSeek API —— 另一端只会看到代理
安装
通过 Smithery 安装
要使用 Smithery 在 Claude Desktop 上自动安装 DeepSeek MCP Server，请执行以下命令（请确保已安装 @smithery/cli）：
bash npx -y @smithery/cli install @dmontgomery40/deepseek-mcp-server --client claude
手动安装
bash npm install -g deepseek-mcp-server
在 Claude Desktop 中使用
在你的 claude_desktop_config.json 中添加：
json { "mcpServers": { "deepseek": { "command": "npx", "args": [ "-y", "deepseek-mcp-server" ], "env": { "DEEPSEEK_API_KEY": "your-api-key" } } } }
功能简介
注意：该服务器能够根据自然语言请求智能地将其映射到相应的配置更改。你也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 资源列出可用模型及其功能。
- 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（temperature）设置是多少？”
- 响应：显示当前温度设置。
- 用户：“开始一个多轮对话。使用如下设置：model: 'deepseek-chat'，创意度不要太高，并且允许 8000 个 token。”
- 响应：使用指定设置启动一个多轮对话。
当 R1 出现故障时自动回退到其他模型
- 如果主模型（R1，服务器中称为
deepseek-reasoner）出现故障，服务器会自动尝试使用 v3（服务器中称为deepseek-chat） - 你也可以随时在对话中切换，只需在对话中输入提示并说“使用
deepseek-reasoner”或“使用deepseek-chat” - v3 更适用于通用场景；R1 更适用于处理较为复杂的技术性问题，主要得益于速度和 token 使用的优化
资源发现：可用的模型和配置
- 自定义模型选择
- 温度控制（0.0 - 2.0）
- 最大 token 限制
- Top P 采样（0.0 - 1.0）
- 存在惩罚（presence penalty）（-2.0 - 2.0）
- 频率惩罚（frequency penalty）（-2.0 - 2.0）
增强的对话功能
多轮对话支持：
- 在多轮交互过程中维护完整的消息历史和上下文
- 在对话过程中保留配置设置
- 自动处理复杂的对话逻辑和后续请求
这一功能在以下两个主要场景中特别有价值：
-
训练 & 微调：
- 由于 DeepSeek 是开源的，很多用户正在训练自己的版本。多轮对话支持能够提供格式正确的对话数据，这对于训练高质量对话模型至关重要。
-
复杂场景交互：
- 在生产环境中，这种功能有助于管理需要保留上下文的更长对话，例如：
- 多步骤推理问题
- 交互式故障排查
- 详尽的技术讨论
- 任何需要利用早期消息上下文来影响后续响应的场景
- 在生产环境中，这种功能有助于管理需要保留上下文的更长对话，例如：
该功能在幕后自动处理所有上下文管理和消息格式，你只需关注对话本身，无需担心维护对话状态的技术细节。
使用 MCP Inspector 进行测试
你可以使用 MCP Inspector 工具在本地测试服务器：
-
构建服务器：
bash npm run build -
使用 MCP Inspector 启动服务器：
bash npx @modelcontextprotocol/inspector node ./build/index.js
MCP Inspector 将在你的浏览器中打开，并通过 stdio 传输连接到该服务器。你可以：
- 查看可用工具
- 使用不同参数测试对话补全
- 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），它在推理和通用任务方面具有最先进的性能。
许可证
MIT