Deepseek R1 Mcp Server

Panoramica

Che cos'è MCP-server-Deepseek_R1?

MCP-server-Deepseek_R1 è un'implementazione del Model Context Protocol (MCP) che collega Claude Desktop con i modelli linguistici di DeepSeek, specificamente le versioni R1 e V3. Questo server facilita la comunicazione e l'interazione senza soluzione di continuità tra l'interfaccia utente e le capacità di elaborazione del linguaggio sottostanti di DeepSeek, consentendo una funzionalità e un'esperienza utente migliorate.

Caratteristiche di MCP-server-Deepseek_R1

Integrazione con Claude Desktop: Il server è progettato per funzionare direttamente con Claude Desktop, fornendo un'interfaccia user-friendly per accedere ai modelli linguistici di DeepSeek.
Supporto per Modelli Multipli: Supporta sia le versioni R1 che V3 dei modelli linguistici di DeepSeek, offrendo flessibilità e opzioni per gli utenti.
Open Source: Il progetto è disponibile pubblicamente, consentendo agli sviluppatori di contribuire, modificare e migliorare il server secondo le proprie esigenze.
Comunità Attiva: Con un numero crescente di stelle e fork, il progetto ha una comunità attiva che contribuisce al suo sviluppo e miglioramento.

Come Utilizzare MCP-server-Deepseek_R1

Installazione: Clona il repository da GitHub utilizzando il comando:

git clone https://github.com/66julienmartin/MCP-server-Deepseek_R1.git

Configurazione: Segui le istruzioni nel file README per impostare l'ambiente del server e le dipendenze.
Esecuzione del Server: Avvia il server utilizzando gli script o i comandi forniti, assicurandoti che tutte le configurazioni siano impostate correttamente per il tuo ambiente.
Connessione a Claude Desktop: Una volta che il server è in esecuzione, collegalo a Claude Desktop per iniziare a utilizzare i modelli linguistici per varie applicazioni.

Domande Frequenti

Qual è lo scopo di MCP in questo contesto?

Il Model Context Protocol (MCP) funge da framework di comunicazione che consente a diverse applicazioni di interagire efficacemente con i modelli linguistici, garantendo che il contesto venga mantenuto durante l'interazione.

MCP-server-Deepseek_R1 è adatto per l'uso in produzione?

Sì, il server è progettato sia per ambienti di sviluppo che di produzione, ma gli utenti dovrebbero testarlo accuratamente nei propri casi d'uso specifici per garantire stabilità e prestazioni.

Come posso contribuire al progetto?

Puoi contribuire forking il repository, apportando le tue modifiche e inviando una pull request. Inoltre, segnalare problemi o suggerire funzionalità è altamente incoraggiato.

Quali sono i requisiti di sistema per eseguire MCP-server-Deepseek_R1?

I requisiti di sistema possono variare in base alle configurazioni specifiche e ai modelli utilizzati. In generale, si consiglia un server moderno con RAM e potenza di elaborazione adeguate per gestire efficientemente i compiti di elaborazione del linguaggio.

Dove posso trovare ulteriori informazioni sul progetto?

Per ulteriori dettagli, documentazione e aggiornamenti, puoi visitare il repository GitHub.

Dettaglio

A Model Context Protocol (MCP) server implementation for the Deepseek R1 language model. Deepseek R1 is a powerful language model optimized for reasoning tasks with a context window of 8192 tokens.

Why Node.js? This implementation uses Node.js/TypeScript as it provides the most stable integration with MCP servers. The Node.js SDK offers better type safety, error handling, and compatibility with Claude Desktop.

Quick Start

Installing manually

### Clone and install
git clone https://github.com/66julienmartin/MCP-server-Deepseek_R1.git
cd deepseek-r1-mcp
npm install

### Set up environment
cp .env.example .env  # Then add your API key

### Build and run
npm run build

Prerequisites

Node.js (v18 or higher)
npm
Claude Desktop
Deepseek API key

Model Selection

By default, this server uses the deepseek-R1 model. If you want to use DeepSeek-V3 instead, modify the model name in src/index.ts:

// For DeepSeek-R1 (default)
model: "deepseek-reasoner"

// For DeepSeek-V3
model: "deepseek-chat"

Project Structure

deepseek-r1-mcp/
├── src/
│   ├── index.ts             # Main server implementation
├── build/                   # Compiled files
│   ├── index.js
├── LICENSE
├── README.md
├── package.json
├── package-lock.json
└── tsconfig.json

Configuration

Create a .env file:

DEEPSEEK_API_KEY=your-api-key-here

Update Claude Desktop configuration:

{
  "mcpServers": {
    "deepseek_r1": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/deepseek-r1-mcp/build/index.js"],
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

Development

npm run dev     # Watch mode
npm run build   # Build for production

Features

Advanced text generation with Deepseek R1 (8192 token context window)
Configurable parameters (max_tokens, temperature)
Robust error handling with detailed error messages
Full MCP protocol support
Claude Desktop integration
Support for both DeepSeek-R1 and DeepSeek-V3 models

API Usage

{
  "name": "deepseek_r1",
  "arguments": {
    "prompt": "Your prompt here",
    "max_tokens": 8192,    // Maximum tokens to generate
    "temperature": 0.2     // Controls randomness
  }
}

The Temperature Parameter

The default value of temperature is 0.2.

Deepseek recommends setting the temperature according to your specific use case:

| USE CASE | TEMPERATURE | EXAMPLE | |-|-|| | Coding / Math | 0.0 | Code generation, mathematical calculations | | Data Cleaning / Data Analysis | 1.0 | Data processing tasks | | General Conversation | 1.3 | Chat and dialogue | | Translation | 1.3 | Language translation | | Creative Writing / Poetry | 1.5 | Story writing, poetry generation |

Error Handling

The server provides detailed error messages for common issues:

API authentication errors
Invalid parameters
Rate limiting
Network issues

Contributing

Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request.

License

MIT

{ "mcpServers": { "mcp-server-deepseek-r-1": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "ghcr.io/metorial/mcp-container--66julienmartin--mcp-server-deepseek_r1--mcp-server-deepseek-r-1", "npm run start" ], "env": { "DEEPSEEK_API_KEY": "deepseek-api-key" } } } }