DeepAnalyze MCP Server
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@DeepAnalyze MCP ServerAnalyze sales.csv and generate a monthly trend chart"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
DeepAnalyze MCP Server
這是 DeepAnalyze 的 MCP (Model Context Protocol) 服務器,讓 AI Agent 能夠調用 DeepAnalyze 的智能分析功能。
功能
提供以下 MCP 工具供 Agent 調用:
工具名稱 | 說明 |
| 完整的多輪推理分析,自動執行代碼並迭代 |
| 異步版本的多輪推理分析 |
| 在指定目錄安全執行 Python 代碼 |
| 列出工作目錄中的檔案 |
| 讀取檔案內容 |
Related MCP server: repowise
安裝
cd mcp
pip install -r requirements.txt配置
項目使用 config.json 檔案來管理 API URL 和其他預設設定。首次使用前,請確認配置文件中的設定:
{
"api_url": "http://192.168.71.22:1234/v1/chat/completions",
"model_name": "deepseek-ai/DeepSeek-R1",
"max_rounds": 30,
"default_temperature": 0.1,
"default_max_tokens": 32768
}可配置項目:
api_url: vLLM API 服務器地址model_name: 預設模型名稱max_rounds: 最大推理輪數default_temperature: 預設生成溫度default_max_tokens: 預設最大 token 數
注意: 修改配置文件後,使用配置的工具會自動讀取新的預設值。
使用方式
1. 直接運行
python server.py2. 配置到 VS Code
在 VS Code 的 settings.json 中添加:
{
"mcp.servers": {
"deepanalyze": {
"command": "python",
"args": ["c:/code/vscode/agents/DeepAnalyze/mcp/server.py"],
"env": {
"PYTHONIOENCODING": "utf-8"
}
}
}
}3. 配置到 Claude Desktop
在 Claude Desktop 配置檔案中添加:
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"deepanalyze": {
"command": "python",
"args": ["C:\\code\\vscode\\agents\\DeepAnalyze\\mcp\\server.py"],
"env": {
"PYTHONIOENCODING": "utf-8"
}
}
}
}工具使用範例
deepanalyze_generate
多輪推理分析,適合複雜的數據分析任務:
{
"prompt": "請分析 sales.csv 中的銷售趨勢,並生成月度報表圖表",
"workspace": "C:/data/analysis",
"model_name": "DeepAnalyze-8B",
"temperature": 0.5,
"max_rounds": 20
}注意: api_url 會自動從 config.json 讀取,無需在每次調用時指定。如需臨時覆蓋,可在參數中添加 "api_url": "http://your-server:port/v1/chat/completions"。
execute_python_code
執行單段 Python 代碼:
{
"code": "import pandas as pd\ndf = pd.read_csv('data.csv')\nprint(df.describe())",
"workspace_dir": "C:/data/analysis",
"timeout_sec": 60
}list_workspace_files
列出工作目錄中的檔案:
{
"workspace_dir": "C:/data/analysis"
}read_file_content
讀取檔案內容:
{
"file_path": "C:/data/analysis/result.txt",
"encoding": "utf-8",
"max_chars": 5000
}架構說明
mcp/
├── __init__.py # 模組初始化
├── deepanalyze_core.py # 核心功能(DeepAnalyzeVLLM 類別)
├── server.py # MCP 服務器主程式
├── mcp_config.json # MCP 配置範例
├── requirements.txt # Python 依賴
└── README.md # 說明文檔核心流程
Agent 發送請求
↓
MCP Server 接收
↓
調用 DeepAnalyzeVLLM
↓
┌─────────────────────┐
│ 多輪推理迴圈 │
│ ┌───────────────┐ │
│ │ 模型生成回應 │ │
│ │ ↓ │ │
│ │ 提取 <Code> │ │
│ │ ↓ │ │
│ │ 執行代碼 │ │
│ │ ↓ │ │
│ │ 回傳結果給模型 │ │
│ └───────────────┘ │
│ 重複直到 <Answer> │
└─────────────────────┘
↓
返回最終結果給 Agent注意事項
安全性:程式碼會在指定的 workspace 目錄中執行,請確保不會影響重要檔案
超時保護:預設 120 秒超時,可調整
timeout_sec參數模型服務:需要先啟動 vLLM 服務或相容的 API 服務
中文支援:自動配置 matplotlib 中文字體
License
MIT License
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
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