DeepSeek-Claude MCP 服务器

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

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/w3q7v1srsw"><img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/w3q7v1srsw/badge" alt="DeepSeek-Claude Server MCP server" /></a>

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🚀 功能

高级推理能力

• 将 DeepSeek R1 的推理能力与 Claude 无缝集成。
• 支持复杂的多步骤推理任务。
• 专为生成周全的响应而设计，兼顾精确性和效率。

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完整安装指南

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 DeepSeek-Claude：

npx -y @smithery/cli install @HarshJ23/deepseek-claude-MCP-server --client claude

前提条件

• Python 3.12 或更高版本
• uv 包管理器
• DeepSeek API 密钥（在 DeepSeek Platform 注册）

1. 克隆存储库

   git clone https://github.com/harshj23/deepseek-claude-MCP-server.git
   cd deepseek-claude-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

   uv add "mcp[cli]" httpx
   

5. 设置 API 密钥

   从这里获取您的 API 密钥：https://platform.deepseek.com/api_keys
   

6. 配置 MCP 服务器 编辑 claude_desktop_config.json 文件，包含以下配置：

   {
       "mcpServers": {
           "deepseek-claude": {
               "command": "uv",
               "args": [
                   "--directory",
                   "C:\\ABSOLUTE\\PATH\\TO\\PARENT\\FOLDER\\deepseek-claude",
                   "run",
                   "server.py"
               ]
           }
       }
   }
   

7. 运行服务器

   uv run server.py
   

8. 测试设置

   • 重启 Claude Desktop。

   • 验证工具图标在界面中是否可见。

   • 如果服务器不可见，请查阅故障排除指南。

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🛠 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。 确保 Claude Desktop 已配置为检测 MCP 服务器。

示例工作流程

1. Claude 收到一个需要高级推理的查询。
2. 该查询被转发到 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 将推理集成到其最终响应中。

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📄 许可证

该项目基于 MIT 许可证。 有关详细信息，请参见 LICENSE 文件。

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