🧠 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**。该服务器利用 deepseek r1 模型的推理能力，使 Claude 能够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
  • 评估信心和不确定性
  • 监控推理质量
  • 检测边缘情况和偏见
• 克劳德（执行者）实施推理计划：
  • 执行结构化分析
  • 实施计划的战略
  • 提供最终答复
  • 处理用户交互
  • 管理系统集成

🚀 功能

高级推理能力

• 支持复杂的多步骤推理任务。
• 旨在精确、高效地生成深思熟虑的回应。
• 使用无问芯穹顶的API

完整的安装指南

先决条件

• Python 3.12 或更高版本
• uv包管理器
• INFINI_API_KEY For 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. 确保紫外线已设置
   • 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. 安装依赖项
   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文件以包含以下配置：
   { "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

🛠 使用方法

启动服务器

与 Claude Desktop 一起使用时，服务器会自动启动。请确保 Claude Desktop 已配置为检测 MCP 服务器。

示例工作流程

1. 克劳德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 返回包裹在<ant_thinking>标签中的结构化推理。
4. 克劳德将推理融入到最终的回应中。

📄 许可证

本项目遵循 MIT 许可证。详情请参阅LICENSE文件。