🚀 mcp-server-deepseek 服务

本服务是 模型上下文协议 (MCP) 的一个服务器，它提供对 DeepSeek-R1 推理能力的访问权限。借助该服务，不具备推理功能的模型能够生成更优质的回答，还可通过增强思考来提升表现。

🚀 快速开始

此服务器充当 LLM 应用程序与 DeepSeek 推理能力之间的桥梁。它通过 MCP 工具公开 DeepSeek-R1 的推理内容，可供任何兼容 MCP 的客户端使用。该服务器特别适用于以下场景：

• 增强不具备原生推理能力的模型的回答质量。
• 访问 DeepSeek-R1 的思考过程以解决复杂问题。
• 向 Claude 或其他支持 MCP 的 LLM 添加结构化推理。

✨ 主要特性

• 访问 DeepSeek-R1：连接到 DeepSeek 的 API，利用其推理模型的能力。
• 结构化思考：以 <thinking> 格式返回推理内容。
• 与 MCP 集成：完全兼容 Model Context Protocol。
• 错误处理：具有强大的错误处理和详细的日志记录。

📦 安装指南

先决条件

• Python 3.13 或更高版本。
• DeepSeek 的 API 密钥。

设置步骤

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/yourusername/mcp-server-deepseek.git
   cd mcp-server-deepseek
   

2. 创建虚拟环境：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # 在 Windows 中：venv\Scripts\activate
   

3. 安装包：

   pip install -e .
   

4. 创建 .env 文件以存储 DeepSeek 的 API 凭证：

   cp .env.example .env
   

5. 编辑 .env 文件，输入您的 API 密钥和模型详细信息：

   MCP_SERVER_DEEPSEEK_MODEL_NAME=deepseek-reasoner
   MCP_SERVER_DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key_here
   MCP_SERVER_DEEPSEEK_API_BASE_URL=https://api.deepseek.com
   

💻 使用示例

基础用法

运行服务器

可以直接运行服务器：

mcp-server-deepseek

或者使用开发模式与 MCP Inspector 结合使用：

make dev

MCP 工具

该服务器提供了一个工具：

think_with_deepseek_r1

此工具将提示发送到 DeepSeek-R1 并返回其推理内容。 参数：

• prompt (字符串)：要处理的完整用户提示。 返回：
• 包含 DeepSeek-R1 推理内容并用 <thinking> 标签包装的字符串。

高级用法

当与 Claude 或其他支持 MCP 的 LLM 一起使用时，可以通过调用工具来触发推理过程：

请使用 think_with_deepseek_r1 工具，并提供以下提示：
“如何优化神经网络以实现时间序列预测？”

📚 详细文档

开发

测试

用于开发和测试的命令：

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run mcp-server-deepseek

日志记录

日志存储在 ~/.cache/mcp-server-deepseek/server.log 文件中。可以通过环境变量 LOG_LEVEL 配置日志级别（默认为 DEBUG）。

故障排除

常见问题

• API 密钥问题：确保 DeepSeek 的 API 密钥正确添加到 .env 文件。
• 模型加载失败：检查模型名称是否正确配置，并确认 API 服务正常运行。

完整的项目文档请参考 GitHub Wiki。