DeepSeek API를 위한 MCP(Model Context Protocol) 서버는 DeepSeek의 강력한 언어 모델을 Claude Desktop과 같은 MCP 호환 애플리케이션과 원활하게 통합할 수 있게 해줍니다.
Related MCP server: Deepseek MCP Server
Smithery를 통해 Claude Desktop에 DeepSeek MCP 서버를 자동으로 설치하려면:
지엑스피1
npm install -g deepseek-mcp-serverclaude_desktop_config.json 에 다음을 추가하세요:
{
"mcpServers": {
"deepseek": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"deepseek-mcp-server"
],
"env": {
"DEEPSEEK_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}참고: 서버는 이러한 자연어 요청을 적절한 구성 변경 사항에 매핑하여 지능적으로 처리합니다. 현재 설정 및 사용 가능한 모델을 쿼리할 수도 있습니다.
사용자: "어떤 모델이 있나요?"
응답: 모델 리소스를 통해 사용 가능한 모델과 해당 기능 목록을 보여줍니다.
사용자: "어떤 구성 옵션이 있나요?"
응답: model-config 리소스를 통해 사용 가능한 모든 구성 옵션을 나열합니다.
사용자: "현재 온도 설정은 어떻게 되나요?"
응답: 현재 온도 설정을 표시합니다.
사용자: "다중 턴 대화를 시작하세요. 다음 설정을 사용하세요: 모델: 'deepseek-chat', 너무 창의적이지 않게 설정하고, 토큰은 8000개까지 허용하세요."
응답: 지정된 설정으로 다중 턴 대화를 시작합니다.
기본 모델(R1)이 다운되면(서버에서 deepseek-reasoner 라고 함) 서버는 자동으로 v3(서버에서 deepseek-chat 라고 함)을 시도합니다.
참고: 프롬프트를 제공하고 "use
deepseek-reasoner" 또는 "usedeepseek-chat"이라고 말하면 언제든지 앞뒤로 전환할 수 있습니다.
V3는 일반적인 용도에 권장되는 반면, R1은 속도와 토큰 사용 측면에서 주로 기술적이고 복잡한 쿼리에 권장됩니다.
사용자 정의 모델 선택
온도 조절(0.0~2.0)
최대 토큰 한도
상위 P 샘플링(0.0~1.0)
존재 패널티(-2.0 - 2.0)
빈도 페널티(-2.0 - 2.0)
다중 턴 대화 지원:
교환 전반에 걸쳐 완전한 메시지 기록과 컨텍스트를 유지합니다.
대화 내내 구성 설정을 유지합니다.
복잡한 대화 흐름과 후속 조치를 자동으로 처리합니다.
이 기능은 특히 두 가지 주요 사용 사례에 유용합니다.
학습 및 미세 조정: DeepSeek은 오픈 소스이므로 많은 사용자가 자체 버전을 학습하고 있습니다. 멀티턴 지원은 고품질 대화 모델 학습에 필수적인 적절한 형식의 대화 데이터를 제공합니다.
복잡한 상호작용: 프로덕션 환경에서는 맥락이 중요한 긴 대화를 관리하는 데 도움이 됩니다.
다단계 추론 문제
대화형 문제 해결 세션
자세한 기술 토론
이전 메시지의 컨텍스트가 이후 응답에 영향을 미치는 모든 시나리오
구현에서는 모든 컨텍스트 관리와 메시지 서식 지정을 백그라운드에서 처리하므로 대화 상태를 유지하는 데 필요한 기술적 세부 사항이 아닌 실제 상호 작용에 집중할 수 있습니다.
MCP Inspector 도구를 사용하여 로컬로 서버를 테스트할 수 있습니다.
서버를 빌드하세요:
npm run buildMCP Inspector로 서버를 실행합니다.
# Make sure to specify the full path to the built server
npx @modelcontextprotocol/inspector node ./build/index.js검사기가 브라우저에서 열리고 stdio 전송을 통해 서버에 연결됩니다. 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
사용 가능한 도구 보기
다양한 매개변수로 채팅 완료 테스트
디버그 서버 응답
서버 성능 모니터링
참고: 서버는 기본적으로 DeepSeek의 R1 모델(deepseek-reasoner)을 사용하는데, 이는 추론 및 일반 작업에 대해 최첨단 성능을 제공합니다.
MIT
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| frequency_penalty | No | ||
| max_tokens | No | ||
| message | No | ||
| messages | No | ||
| model | No | deepseek-reasoner | |
| presence_penalty | No | ||
| temperature | No | ||
| top_p | No |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Tool has no description.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Tool has no description.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Tool has no description.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Tool has no description.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
Tool has no description.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
Tool has no description.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| frequency_penalty | No | ||
| max_tokens | No | ||
| messages | Yes | ||
| model | No | deepseek-chat | |
| presence_penalty | No | ||
| temperature | No | ||
| top_p | No |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Tool has no description.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Tool has no description.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Tool has no description.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Tool has no description.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
Tool has no description.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
Tool has no description.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
v1.0.0chat_completionmulti_turn_chatScored across 2 tools
The two tools have overlapping purposes with unclear boundaries. 'chat_completion' and 'multi_turn_chat' both appear to handle chat interactions, making it difficult for an agent to distinguish when to use each. Without descriptions, the ambiguity is significant, though the small tool count limits confusion.
The tool names follow a consistent snake_case pattern with clear, descriptive terms. Both 'chat_completion' and 'multi_turn_chat' use similar naming conventions, making them readable and predictable, though the lack of descriptions reduces clarity.
With only 2 tools, the server feels thin and under-scoped for a general-purpose 'DeepSeek MCP Server'. This minimal set suggests incomplete coverage of potential functionalities, such as model management or configuration, making it borderline inadequate.
Inferring the domain as AI chat interactions, the surface is severely incomplete. It lacks essential operations like model selection, parameter tuning, or context management. The two tools provide basic chat functions but leave significant gaps that could cause agent failures in complex tasks.
Talk to your public-facing AI from any MCP client — Claude, ChatGPT, Cursor, Cline, Windsurf.
Connect MCP clients to 2,000+ AI models without managing provider API keys.
MCP server for AI dialogue using various LLM models via AceDataCloud
One MCP endpoint for Claude, GPT & Gemini: 100+ tools + no-code connectors + agent workers.
