🧠 DeepSeek MCP Server

🚀 特性

通过集成DeepSeek R1的高级推理引擎来增强Claude的推理能力。 该服务器使Claude能够利用deepseek r1模型的推理能力处理复杂的推理任务。

• DeepSeek R1（大脑）充当高级推理规划器：

  • 规划多步骤逻辑分析策略
  • 构建认知框架
  • 评估信心和不确定性
  • 监控推理质量
  • 检测边缘情况和偏见

• Claude（执行者）实施推理计划：

  • 执行结构化分析
  • 实施计划策略
  • 提供最终响应
  • 处理用户交互
  • 管理系统集成

🚀 特性

高级推理能力

• 支持复杂的多步骤推理任务。
• 为生成深思熟虑的响应而设计，注重精确性和效率。
• 使用无问芯穹的API

完整设置指南

前提条件

• Python 3.12 或更高版本
• uv 包管理器
• 用于DeepSeek的INFINI_API_KEY（在无问芯穹注册）

1. 克隆仓库

   git clone https://github.com/moyu6027/deepseek-MCP-server.git
   cd deepseek-MCP-server
   

2. 确保UV已设置

   • Windows: 在PowerShell中运行以下命令：

     powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
     

   • Mac: 运行以下命令：

     curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
     

3. 创建虚拟环境

   uv venv
   source .venv/bin/activate
   

4. 安装依赖项

   uv add "mcp[cli]" httpx
   

5. 设置API密钥

   echo "INFINI_API_KEY=your_key_here" > .env
   

6. 安装服务器

   mcp install server.py -f .env
   

7. 配置MCP服务器 编辑claude_desktop_config.json文件以包含以下配置：

   {
       "mcpServers": {
           "deepseek-mcp": {
               "command": "uv",
               "args": [
                   "--directory",
                   "PATH_TO_DEEPSEEK_MCP_SERVER",
                   "run",
                   "server.py"
               ]
           }
       }
   }
   

8. 运行服务器

   uv run server.py
   

🛠 使用方法

启动服务器

当与Claude Desktop一起使用时，服务器会自动启动。请确保Claude Desktop已配置为检测MCP服务器。

示例工作流程

1. Claude接收到需要高级推理的查询。
2. 查询被转发给DeepSeek R1进行处理。
3. DeepSeek R1返回用<ant_thinking>标签包裹的结构化推理。
4. Claude将推理整合到其最终响应中。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件。