manim-mcp-rag
Enables creating Manim animations via natural language commands using DeepSeek API, with a RAG system for Manim documentation retrieval.
README
Manim MCP — DeepSeek Only
Altin Kural: Sadece DeepSeek. Baska hicbir LLM provider YOK. OpenAI SDK → DeepSeek endpoint. Google Gemini import edilmez.
Hizli Baslangic
# 1. Kur
pip install -r requirements.txt
# 2. .env dosyasini duzenle (DEEPSEEK_API_KEY zorunlu)
# .env.example dosyasini .env olarak kopyala, API keyini yaz
# 3. Sunucuyu baslat (1. terminal)
python server.py
# 4. CLI'yi baslat (2. terminal)
python cli.py
# 5. Test et
>>> Bir daire ciz ve kaydir
>>> /doc How to animate a square transforming into a circle
>>> /health
Mimarisi
cli.py ──HTTP──▶ server.py ──OpenAI SDK──▶ api.deepseek.com
│
├── deepseek_client.py (DeepSeek API wrapper)
├── manim_tools.py (MCP tool definitions)
├── rag.py (TF-IDF retrieval)
└── config.py (.env based config)
Dosyalar
| Dosya | Gorevi |
|---|---|
server.py |
Flask MCP sunucusu (JSON-RPC) |
cli.py |
Terminal arayuzu |
deepseek_client.py |
OpenAI SDK ile DeepSeek API |
manim_tools.py |
MCP tool tanimlari (DeepSeek/OpenAI format) |
rag.py |
TF-IDF RAG (DeepSeek embedding cikinca degisecek) |
config.py |
.env tabanli yapilandirma |
.env.example |
Sablon .env dosyasi |
mcp.template.json |
VS Code MCP yapilandirmasi |
Neden DeepSeek?
Orijinal paulnegz/manim-mcp reposu google.generativeai kullanir. Bu su demek:
- Kod Gemini SDK import eder ama
DEEPSEEK_API_KEYayarlanmistir - Google SDK
GOOGLE_API_KEYarar, DeepSeek keyini yok sayar - Ya crash olur ya da sessizce Geminiye gider
Bizim cozumumuz: from openai import OpenAI + base_url="https://api.deepseek.com"
DeepSeek, OpenAI API uyumlu oldugu icin baska hicbir SDKya gerek yok.
MCP Olarak Kullan
mcp.template.json dosyasini VS Code MCP ayarlarina kopyala, DEEPSEEK_API_KEYi yaz.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。
mcp-server-qdrant
这个仓库展示了如何为向量搜索引擎 Qdrant 创建一个 MCP (Managed Control Plane) 服务器的示例。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。