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

1. リポジトリをクローンします。

2. 依存関係をインストールします:

3. OpenRouter API キーを使用して.envファイルを作成します。

4. 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。

1. 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"}

2. 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

1. 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

2. 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。