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:
手動インストール
リポジトリをクローンします。
依存関係をインストールします:
OpenRouter API キーを使用して
.env
ファイルを作成します。
サーバーを構築します。
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)。
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:
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:
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:
発達
自動リビルドを使用した開発の場合:
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。
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
DeepSeek を使用して詳細な分析を行う 2 段階の推論プロセスを容易にし、Claude 3.5 Sonnet や OpenRouter などの複数の応答モデルをサポートして、会話のコンテキストを維持し、AI 主導のインタラクションを強化します。
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