ディープシーク-思考-クロード-3.5-ソネット-CLINE-MCP

DeepSeek R1の推論機能と、OpenRouterを介したClaude 3.5 Sonnetのレスポンス生成機能を組み合わせたModel Context Protocol（MCP）サーバー。この実装では、DeepSeekが構造化推論を提供し、それがClaudeのレスポンス生成に組み込まれるという2段階のプロセスを採用しています。

特徴

2段階処理：
- 初期推論にDeepSeek R1を使用（5万文字のコンテキスト）
- 最終回答には Claude 3.5 Sonnet を使用 (60 万文字のコンテキスト)
- どちらのモデルもOpenRouterの統合APIを通じてアクセス可能
- DeepSeekの推論トークンをClaudeのコンテキストに挿入する
スマート会話管理：
- ファイルの変更時刻を使用してアクティブな会話を検出します
- 複数の同時会話を処理
- 終了した会話を自動的にフィルタリングします
- 必要に応じてコンテキストのクリアをサポート
最適化されたパラメータ:
- モデル固有のコンテキスト制限:
  - DeepSeek: 集中的な推論のための50,000文字
  - クロード：包括的な回答には60万文字
- 推奨設定:
  - 温度：バランスのとれた創造性のための0.7
  - top_p: 完全な確率分布の場合は1.0
  - repetition_penalty: 繰り返しを防ぐには 1.0

インストール

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop に DeepSeek Thinking with Claude 3.5 Sonnet を自動的にインストールするには:

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

手動インストール

リポジトリをクローンします。

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

依存関係をインストールします:

npm install

OpenRouter API キーを使用して.envファイルを作成します。

# 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

サーバーを構築します。

npm run build

Cline での使用

Cline MCP 設定に追加します (通常は~/.vscode/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.jsonにあります)。

{
  "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": []
    }
  }
}

ツールの使用

サーバーは、応答を生成および監視するための 2 つのツールを提供します。

レスポンスを生成する

次のパラメータを使用して応答を生成するためのメインツール:

{
  "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
}

応答ステータスの確認

応答生成タスクのステータスを確認するためのツール:

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

回答投票

サーバーは、長時間実行されるリクエストを処理するためにポーリングメカニズムを使用します。

最初のリクエスト:
- generate_responseタスクIDとともに直ちに返されます
- 応答形式: {"taskId": "uuid-here"}
ステータスの確認:
- check_response_statusを使用してタスクのステータスをポーリングします
- **注:**回答には最大 60 秒かかる場合があります
- ステータスは、保留中 → 推論中 → 応答中 → 完了の順に進行します。

Cline での使用例:

// 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
}

発達

自動リビルドを使用した開発の場合:

npm run watch

仕組み

推論段階（DeepSeek R1） ：
- OpenRouterの推論トークン機能を使用する
- プロンプトは推論をキャプチャしながら「完了」を出力するように変更されました
- 回答メタデータから推論が抽出される
応答段階（クロード3.5ソネット） ：
- 元のプロンプトとDeepSeekの推論を受け取る
- 推論を組み込んだ最終的な回答を生成する
- 会話のコンテキストと履歴を維持する

ライセンス

MIT ライセンス - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

クレジット

構造化推論と知識検索を通じて AI 応答を強化するSkiranoの RAT (検索拡張思考) コンセプトに基づいています。

この実装では、OpenRouter の統合 API を介して、DeepSeek R1 の推論機能と Claude 3.5 Sonnet の応答生成を具体的に組み合わせています。

RAT MCP Server