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Deepseek R1 MCP Server

by 66julienmartin
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JavaScript
Hybrid
MIT License
68
  • Apple
  • Linux

Deepseek R1 MCP 服务器

Deepseek R1 语言模型的模型上下文协议 (MCP) 服务器实现。Deepseek R1 是一个功能强大的语言模型，针对推理任务进行了优化，其上下文窗口包含 8192 个标记。

为什么选择 Node.js？此实现使用 Node.js/TypeScript，因为它能够与 MCP 服务器提供最稳定的集成。Node.js SDK 提供了更好的类型安全性、错误处理能力以及与 Claude Desktop 的兼容性。

快速入门

手动安装

# Clone and install git clone https://github.com/66julienmartin/MCP-server-Deepseek_R1.git cd deepseek-r1-mcp npm install # Set up environment cp .env.example .env # Then add your API key # Build and run npm run build

先决条件

  • Node.js（v18 或更高版本）

  • npm

  • 克劳德桌面

  • Deepseek API 密钥

模型选择

本服务器默认使用deepseek-R1模型，如需使用DeepSeek-V3 ，请在src/index.ts中修改模型名称：

// For DeepSeek-R1 (default) model: "deepseek-reasoner" // For DeepSeek-V3 model: "deepseek-chat"

项目结构

deepseek-r1-mcp/ ├── src/ │ ├── index.ts # Main server implementation ├── build/ # Compiled files │ ├── index.js ├── LICENSE ├── README.md ├── package.json ├── package-lock.json └── tsconfig.json

配置

  1. 创建.env文件：

DEEPSEEK_API_KEY=your-api-key-here

  1. 更新 Claude Desktop 配置：

{ "mcpServers": { "deepseek_r1": { "command": "node", "args": ["/path/to/deepseek-r1-mcp/build/index.js"], "env": { "DEEPSEEK_API_KEY": "your-api-key" } } } }

发展

npm run dev # Watch mode npm run build # Build for production

特征

  • 使用 Deepseek R1 进行高级文本生成（8192 个标记上下文窗口）

  • 可配置参数（max_tokens、温度）

  • 强大的错误处理功能，提供详细的错误消息

  • 全面支持 MCP 协议

  • Claude 桌面集成

  • 支持 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 模型

API 使用

{ "name": "deepseek_r1", "arguments": { "prompt": "Your prompt here", "max_tokens": 8192, // Maximum tokens to generate "temperature": 0.2 // Controls randomness } }

温度参数

temperature的默认值为0.2。

Deepseek 建议根据您的具体使用情况设置temperature ：

使用案例

温度

例子

编码/数学

0.0

代码生成、数学计算

数据清理/数据分析

1.0

数据处理任务

一般对话

1.3

聊天和对话

翻译

1.3

语言翻译

创意写作/诗歌

1.5

故事写作、诗歌创作

错误处理

服务器提供了常见问题的详细错误消息：

  • API 身份验证错误

  • 参数无效

  • 速率限制

  • 网络问题

贡献

欢迎贡献代码！欢迎提交 Pull 请求。

执照

麻省理工学院

Deploy Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

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