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RAT MCP Server

by newideas99
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딥시크-싱킹-클로드-3.5-소네트-클라인-MCP

대장간 배지

DeepSeek R1의 추론 기능과 OpenRouter를 통한 Claude 3.5 Sonnet의 응답 생성 기능을 결합한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 구현은 DeepSeek이 구조화된 추론을 제공하고, 이를 Claude의 응답 생성에 통합하는 2단계 프로세스를 사용합니다.

특징

  • 2단계 처리 :

    • 초기 추론을 위해 DeepSeek R1을 사용합니다(50k 문자 컨텍스트)

    • 최종 응답을 위해 Claude 3.5 Sonnet를 사용합니다(60만 자 컨텍스트)

    • 두 모델 모두 OpenRouter의 통합 API를 통해 접근 가능

    • DeepSeek의 추론 토큰을 Claude의 컨텍스트에 주입합니다.

  • 스마트 대화 관리 :

    • 파일 수정 시간을 사용하여 활성 대화를 감지합니다.

    • 여러 개의 동시 대화를 처리합니다

    • 종료된 대화를 자동으로 필터링합니다.

    • 필요할 때 컨텍스트 클리어링을 지원합니다.

  • 최적화된 매개변수 :

    • 모델별 컨텍스트 제한:

      • DeepSeek: 집중 추론을 위한 50,000자

      • Claude: 포괄적인 응답의 경우 60만 자

    • 권장 설정:

      • 온도: 균형 잡힌 창의성을 위한 0.7

      • top_p: 전체 확률 분포의 경우 1.0

      • repetition_penalty: 반복을 방지하기 위해 1.0

Related MCP server: DeepClaude MCP Server

설치

Smithery를 통해 설치

Smithery를 통해 Claude Desktop에 DeepSeek Thinking with Claude 3.5 Sonnet을 자동으로 설치하려면:

지엑스피1

수동 설치

  1. 저장소를 복제합니다.

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

  1. 종속성 설치:

npm install

  1. OpenRouter API 키로 .env 파일을 만듭니다.

# 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

  1. 서버를 빌드하세요:

npm run build

Cline과 함께 사용

Cline MCP 설정에 다음을 추가합니다(일반적으로 ~/.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": [] } } }

도구 사용

서버는 응답을 생성하고 모니터링하기 위한 두 가지 도구를 제공합니다.

응답 생성

다음 매개변수를 사용하여 응답을 생성하는 주요 도구:

{ "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 }

응답_상태_확인

응답 생성 작업 상태를 확인하는 도구:

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

응답 폴링

서버는 폴링 메커니즘을 사용하여 장기 실행 요청을 처리합니다.

  1. 초기 요청:

    • generate_response 작업 ID와 함께 즉시 반환됩니다.

    • 응답 형식: {"taskId": "uuid-here"}

  2. 상태 확인:

    • check_response_status 사용하여 작업 상태를 폴링합니다.

    • 참고: 응답을 완료하는 데 최대 60초가 걸릴 수 있습니다.

    • 상태는 보류 → 추론 → 응답 → 완료 순으로 진행됩니다.

Cline에서의 사용 예:

// 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 }

개발

자동 재빌드를 사용한 개발의 경우:

npm run watch

작동 원리

  1. 추론 단계(DeepSeek R1) :

    • OpenRouter의 추론 토큰 기능을 사용합니다.

    • 추론을 캡처하는 동안 프롬프트가 '완료'를 출력하도록 수정되었습니다.

    • 추론은 응답 메타데이터에서 추출됩니다.

  2. 반응 단계(클로드 3.5 소네트) :

    • 원래 프롬프트와 DeepSeek의 추론을 수신합니다.

    • 추론을 통합하여 최종 응답을 생성합니다.

    • 대화 맥락과 기록을 유지합니다.

특허

MIT 라이센스 - 자세한 내용은 라이센스 파일을 참조하세요.

크레딧

스키라노 의 RAT(Retrieval Augmented Thinking) 개념을 기반으로, 구조화된 추론과 지식 검색을 통해 AI의 대응을 강화합니다.

이 구현은 DeepSeek R1의 추론 기능과 OpenRouter의 통합 API를 통한 Claude 3.5 Sonnet의 응답 생성 기능을 특별히 결합합니다.

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