🧠 DeepSeek MCP 服务器

🚀 功能

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。

• 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
  • 评估置信度和不确定性
  • 监控推理质量
  • 检测边缘情况和偏差

• Claude（执行者）执行推理计划：

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

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🚀 功能

高级推理能力

• 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。
• 使用无问芯穹的API

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完整设置指南

前提条件

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

1. 克隆存储库

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

2. 确保 UV 已设置好

   • 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

   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，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
   

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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 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

该项目根据 MIT 许可证获得许可。 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

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