Pensamiento profundo de Claude 3.5 Soneto CLINE MCP

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que combina las capacidades de razonamiento de DeepSeek R1 con la generación de respuestas de Claude 3.5 Sonnet mediante OpenRouter. Esta implementación utiliza un proceso de dos etapas donde DeepSeek proporciona razonamiento estructurado que posteriormente se incorpora a la generación de respuestas de Claude.

Características

Procesamiento en dos etapas :
- Utiliza DeepSeek R1 para el razonamiento inicial (contexto de 50k caracteres)
- Utiliza el soneto Claude 3.5 para la respuesta final (contexto de 600 000 caracteres)
- Se accede a ambos modelos a través de la API unificada de OpenRouter
- Inyecta los tokens de razonamiento de DeepSeek en el contexto de Claude
Gestión inteligente de conversaciones :
- Detecta conversaciones activas utilizando tiempos de modificación de archivos
- Maneja múltiples conversaciones simultáneas
- Filtra automáticamente las conversaciones finalizadas
- Admite la limpieza del contexto cuando es necesario
Parámetros optimizados :
- Límites del contexto específico del modelo:
  - DeepSeek: 50.000 caracteres para un razonamiento enfocado
  - Claude: 600.000 caracteres para respuestas completas
- Configuraciones recomendadas:
  - Temperatura: 0,7 para una creatividad equilibrada
  - top_p: 1.0 para distribución de probabilidad completa
  - repetition_penalty: 1.0 para evitar la repetición

Instalación

Instalación mediante herrería

Para instalar DeepSeek Thinking con Claude 3.5 Sonnet para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install @newideas99/Deepseek-Thinking-Claude-3.5-Sonnet-CLINE-MCP --client claude

Instalación manual

Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/yourusername/Deepseek-Thinking-Claude-3.5-Sonnet-CLINE-MCP.git
cd Deepseek-Thinking-Claude-3.5-Sonnet-CLINE-MCP

Instalar dependencias:

npm install

Cree un archivo .env con su clave API de OpenRouter:

# Required: OpenRouter API key for both DeepSeek and Claude models
OPENROUTER_API_KEY=your_openrouter_api_key_here

# Optional: Model configuration (defaults shown below)
DEEPSEEK_MODEL=deepseek/deepseek-r1  # DeepSeek model for reasoning
CLAUDE_MODEL=anthropic/claude-3.5-sonnet:beta  # Claude model for responses

Construir el servidor:

npm run build

Uso con Cline

Agregue a su configuración de Cline MCP (generalmente en ~/.vscode/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json ):

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-claude": {
      "command": "/path/to/node",
      "args": ["/path/to/Deepseek-Thinking-Claude-3.5-Sonnet-CLINE-MCP/build/index.js"],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "your_key_here"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Uso de herramientas

El servidor proporciona dos herramientas para generar y supervisar respuestas:

generar_respuesta

Herramienta principal para generar respuestas con los siguientes parámetros:

{
  "prompt": string,           // Required: The question or prompt
  "showReasoning"?: boolean, // Optional: Show DeepSeek's reasoning process
  "clearContext"?: boolean,  // Optional: Clear conversation history
  "includeHistory"?: boolean // Optional: Include Cline conversation history
}

comprobar_estado_de_respuesta

Herramienta para comprobar el estado de una tarea de generación de respuesta:

{
  "taskId": string  // Required: The task ID from generate_response
}

Encuesta de respuesta

El servidor utiliza un mecanismo de sondeo para gestionar solicitudes de larga duración:

Solicitud inicial:
- generate_response regresa inmediatamente con un ID de tarea
- Formato de respuesta: {"taskId": "uuid-here"}
Comprobación de estado:
- Utilice check_response_status para sondear el estado de la tarea
- Nota: Las respuestas pueden tardar hasta 60 segundos en completarse.
- El estado progresa a través de: pendiente → razonamiento → respondiendo → completo

Ejemplo de uso en Cline:

// Initial request
const result = await use_mcp_tool({
  server_name: "deepseek-claude",
  tool_name: "generate_response",
  arguments: {
    prompt: "What is quantum computing?",
    showReasoning: true
  }
});

// Get taskId from result
const taskId = JSON.parse(result.content[0].text).taskId;

// Poll for status (may need multiple checks over ~60 seconds)
const status = await use_mcp_tool({
  server_name: "deepseek-claude",
  tool_name: "check_response_status",
  arguments: { taskId }
});

// Example status response when complete:
{
  "status": "complete",
  "reasoning": "...",  // If showReasoning was true
  "response": "..."    // The final response
}

Desarrollo

Para desarrollo con reconstrucción automática:

npm run watch

Cómo funciona

Etapa de razonamiento (DeepSeek R1) :
- Utiliza la función de tokens de razonamiento de OpenRouter
- El mensaje se modifica para mostrar "hecho" mientras se captura el razonamiento
- El razonamiento se extrae de los metadatos de respuesta.
Etapa de respuesta (Soneto Claude 3.5) :
- Recibe el mensaje original y el razonamiento de DeepSeek
- Genera una respuesta final incorporando el razonamiento
- Mantiene el contexto y el historial de la conversación.

Licencia

Licencia MIT: consulte el archivo LICENCIA para obtener más detalles.

Créditos

Basado en el concepto RAT (Retrieval Augmented Thinking) de Skirano , que mejora las respuestas de la IA a través del razonamiento estructurado y la recuperación de conocimiento.

Esta implementación combina específicamente las capacidades de razonamiento de DeepSeek R1 con la generación de respuestas de Claude 3.5 Sonnet a través de la API unificada de OpenRouter.

RAT MCP Server