MCP DeepSeek 演示项目

好的，这是一个 DeepSeek 结合 MCP (Message Channel Protocol) 的最小用例，包括客户端和服务器端，用 Python 编写。这个例子展示了如何使用 DeepSeek 的模型进行简单的文本生成，并通过 MCP 在客户端和服务器之间传递请求和响应。 **注意:** 这个例子假设你已经安装了 DeepSeek 的 Python SDK 和 MCP 的相关库 (例如 `mcp` 或类似的库，具体取决于你选择的 MCP 实现)。 你需要根据你的实际环境安装这些依赖。 由于 MCP 的具体实现有很多种，这里提供的是一个概念性的例子，你需要根据你使用的 MCP 库进行调整。 **1. 服务器端 (server.py):** ```python # server.py import mcp # 假设你使用了一个名为 'mcp' 的库 import deepseek_ai # 假设你已经安装了 DeepSeek 的 SDK # DeepSeek API Key (替换成你自己的 API Key) DEEPSEEK_API_KEY = "YOUR_DEEPSEEK_API_KEY" # 初始化 DeepSeek 客户端 deepseek = deepseek_ai.DeepSeek(api_key=DEEPSEEK_API_KEY) # MCP 服务器配置 SERVER_ADDRESS = ('localhost', 8080) # 服务器地址和端口 # 处理 DeepSeek 请求的函数 def handle_deepseek_request(prompt): """ 接收 prompt，调用 DeepSeek 模型生成文本，并返回结果。 """ try: response = deepseek.completions.create( model="deepseek-chat", # 或者你想要使用的其他模型 prompt=prompt, max_tokens=50, # 限制生成文本的长度 temperature=0.7, # 控制生成文本的随机性 ) generated_text = response.choices[0].text.strip() return generated_text except Exception as e: print(f"DeepSeek API 调用失败: {e}") return "DeepSeek API 调用失败" # MCP 服务器处理函数 def handle_client_request(request): """ 接收客户端请求，调用 DeepSeek 处理函数，并返回结果。 """ try: prompt = request.decode('utf-8') # 将请求解码为字符串 print(f"收到客户端请求: {prompt}") generated_text = handle_deepseek_request(prompt) print(f"DeepSeek 生成的文本: {generated_text}") return generated_text.encode('utf-8') # 将结果编码为字节流 except Exception as e: print(f"处理客户端请求失败: {e}") return "服务器处理失败".encode('utf-8') # 创建 MCP 服务器 server = mcp.Server(SERVER_ADDRESS, handle_client_request) # 启动服务器 print(f"服务器启动，监听地址: {SERVER_ADDRESS}") server.run() ``` **2. 客户端 (client.py):** ```python # client.py import mcp # 假设你使用了一个名为 'mcp' 的库 # MCP 服务器配置 SERVER_ADDRESS = ('localhost', 8080) # 服务器地址和端口 # 客户端请求 prompt = "请用一句话描述 DeepSeek。" # 你想要发送给 DeepSeek 的 prompt # 创建 MCP 客户端 client = mcp.Client(SERVER_ADDRESS) # 发送请求并接收响应 try: response = client.send_request(prompt.encode('utf-8')) # 将 prompt 编码为字节流 generated_text = response.decode('utf-8') # 将响应解码为字符串 print(f"服务器返回的文本: {generated_text}") except Exception as e: print(f"客户端请求失败: {e}") # 关闭客户端 client.close() ``` **代码解释:** * **服务器端 (server.py):** * 导入 `mcp` 和 `deepseek_ai` 库。 * 使用你的 DeepSeek API Key 初始化 DeepSeek 客户端。 * 定义 `handle_deepseek_request` 函数，该函数接收一个 prompt，调用 DeepSeek 模型生成文本，并返回结果。 这个函数处理与 DeepSeek API 的交互。 * 定义 `handle_client_request` 函数，该函数接收客户端的请求，调用 `handle_deepseek_request` 函数处理请求，并将结果返回给客户端。 这个函数是 MCP 服务器的核心逻辑。 * 创建一个 MCP 服务器，并指定服务器地址和端口，以及处理客户端请求的函数。 * 启动服务器，开始监听客户端请求。 * **客户端 (client.py):** * 导入 `mcp` 库。 * 定义服务器地址和端口。 * 定义要发送给 DeepSeek 的 prompt。 * 创建一个 MCP 客户端，并指定服务器地址和端口。 * 发送请求给服务器，并接收服务器返回的响应。 * 将服务器返回的响应打印到控制台。 * 关闭客户端。 **运行步骤:** 1. **安装依赖:** 确保你已经安装了 `deepseek_ai` 和你选择的 MCP 库。 例如，如果 `mcp` 是一个实际存在的库，你可以使用 `pip install deepseek_ai mcp` 安装。 如果 `mcp` 只是一个占位符，你需要替换成你实际使用的 MCP 库，并安装它。 2. **替换 API Key:** 将 `server.py` 中的 `YOUR_DEEPSEEK_API_KEY` 替换成你自己的 DeepSeek API Key。 3. **运行服务器:** 在终端中运行 `python server.py`。 4. **运行客户端:** 在另一个终端中运行 `python client.py`。 **预期结果:** 客户端会向服务器发送一个 prompt，服务器会调用 DeepSeek 模型生成文本，并将生成的文本返回给客户端。客户端会将服务器返回的文本打印到控制台。 **重要注意事项:** * **MCP 实现:** 这个例子中使用了一个名为 `mcp` 的占位符库。 你需要根据你实际使用的 MCP 库进行调整。 常见的 MCP 实现包括 ZeroMQ, RabbitMQ, Redis Pub/Sub 等。 你需要选择一个适合你的需求的 MCP 实现，并根据该实现的 API 修改代码。 * **错误处理:** 这个例子包含了一些基本的错误处理，但你可以根据你的需求添加更完善的错误处理机制。 * **安全性:** 在生产环境中，你需要考虑安全性问题，例如身份验证和授权。 * **异步处理:** 如果 DeepSeek API 的调用时间较长，你可以考虑使用异步处理来提高服务器的性能。 * **模型选择:** `model="deepseek-chat"` 只是一个示例，你可以根据你的需求选择其他 DeepSeek 模型。 * **DeepSeek API Key:** 请妥善保管你的 DeepSeek API Key，不要将其泄露给他人。 这个最小用例提供了一个基本的框架，你可以根据你的实际需求进行扩展和修改。 希望这个例子能够帮助你理解如何将 DeepSeek 与 MCP 结合使用。