DeepSeek 类 MCP 终端服务器

本项目是使用 DeepSeek API 实现的类 MCP 服务器的原型。它旨在通过暴露允许 AI 助手执行以下操作的端点来演示模型上下文协议 (MCP) 背后的核心概念：

• 列出可用的工具。
• 在活动的 shell 会话上调用命令。
• 与可以包含特殊指令（例如，CMD: 行）以触发命令执行的 AI 聊天（DeepSeek）集成。

注意： 虽然此实现捕获了许多 MCP 思想，但它还不是 Anthropic 定义的完全兼容的 MCP 服务器。它被设计为概念验证，并且需要进一步的增强（例如，JSON‑RPC 协议支持、通过 SSE 进行的实时更新、会话管理和改进的安全性）才能用于生产环境。

特性

• 聊天界面： 一个简单的基于 Web 的聊天客户端（使用 Flask 和 Tailwind CSS），用户可以在其中与服务器交互。

• AI 集成： 使用 DeepSeek API 生成响应。AI 可以通过包含以 CMD: 开头的行来指示服务器执行终端命令。

• 终端命令执行： 使用 pexpect 库通过持久的 Bash 会话执行 shell 命令，并将输出返回给客户端。

• MCP 端点： 提供 /mcp/list_tools 和 /mcp/call_tool 端点，模拟 MCP 工具发现和调用。

快速开始

前提条件

• Python 3.8+
• pip
• 有效的 DeepSeek API 密钥

安装

1. 克隆存储库：

   git clone https://github.com/OthmaneBlial/term_mcp_deepseek.git
   cd term_mcp_deepseek
   

2. 创建并激活虚拟环境：

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate  # 在 Windows 上，使用 `venv\Scripts\activate`
   

3. 安装所需的依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 配置您的 API 密钥：

   使用您的 DeepSeek API 密钥更新 .env 中的 DEEPSEEK_API_KEY。

运行服务器

运行 Flask 服务器：

python server.py

访问 http://127.0.0.1:5000 以访问聊天界面。

端点

聊天端点

• URL： /chat
• 方法： POST
• 有效负载： { "message": "your message here" }
• 描述： 将用户消息添加到对话中，将其发送到 DeepSeek API，查找任何命令指令 (CMD:)，执行它们，并返回最终响应。

MCP 端点

列出工具

• URL： /mcp/list_tools
• 方法： POST
• 响应： JSON 列表显示可用工具（例如，write_to_terminal、read_terminal_output、send_control_character）。

调用工具

• URL： /mcp/call_tool
• 方法： POST
• 有效负载：

  {
    "name": "tool_name",
    "arguments": { ... }
  }
  

• 描述： 直接在服务器上调用工具命令。

未来改进

• 协议标准化： 实施 JSON‑RPC 以获得更强大和标准化的通信协议。

• 实时通信： 添加服务器发送事件 (SSE) 或 WebSockets 以进行实时命令输出流式传输。

• 会话和安全增强： 引入每个用户的会话、适当的身份验证、输入清理和全面的错误处理。

• 模块化代码架构： 进一步将 API 逻辑与业务逻辑分离，以提高可维护性和可扩展性。

许可证

本项目是开源的，并根据 MIT 许可证 提供。