Deepseek R1 Servidor Mcp

O que é o MCP-server-Deepseek_R1?

O MCP-server-Deepseek_R1 é uma implementação de servidor do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que conecta o Claude Desktop com os modelos de linguagem da DeepSeek, especificamente as versões R1 e V3. Este servidor facilita a comunicação e interação entre a interface do usuário e as capacidades subjacentes de processamento de linguagem da DeepSeek, permitindo uma funcionalidade aprimorada e uma melhor experiência do usuário.

Recursos do MCP-server-Deepseek_R1

• Integração com o Claude Desktop: O servidor é projetado para funcionar diretamente com o Claude Desktop, fornecendo uma interface amigável para acessar os modelos de linguagem da DeepSeek.
• Suporte a Múltiplos Modelos: Ele suporta tanto as versões R1 quanto V3 dos modelos de linguagem da DeepSeek, oferecendo flexibilidade e opções para os usuários.
• Código Aberto: O projeto está disponível publicamente, permitindo que desenvolvedores contribuam, modifiquem e aprimorem o servidor de acordo com suas necessidades.
• Comunidade Ativa: Com um número crescente de estrelas e forks, o projeto possui uma comunidade ativa que contribui para seu desenvolvimento e melhoria.

Como Usar o MCP-server-Deepseek_R1

1. Instalação: Clone o repositório do GitHub usando o comando:

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

2. Configuração: Siga as instruções no arquivo README para configurar o ambiente do servidor e as dependências.
3. Executando o Servidor: Inicie o servidor usando os scripts ou comandos fornecidos, garantindo que todas as configurações estejam corretas para o seu ambiente.
4. Conectando ao Claude Desktop: Uma vez que o servidor esteja em execução, conecte-o ao Claude Desktop para começar a utilizar os modelos de linguagem para diversas aplicações.

Perguntas Frequentes

Qual é o propósito do MCP neste contexto?

O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) serve como uma estrutura de comunicação que permite que diferentes aplicações interajam com modelos de linguagem de forma eficaz, garantindo que o contexto seja mantido durante toda a interação.

O MCP-server-Deepseek_R1 é adequado para uso em produção?

Sim, o servidor é projetado para ambientes de desenvolvimento e produção, mas os usuários devem testá-lo minuciosamente em seus casos de uso específicos para garantir estabilidade e desempenho.

Como posso contribuir para o projeto?

Você pode contribuir fazendo um fork do repositório, fazendo suas alterações e enviando um pull request. Além disso, relatar problemas ou sugerir recursos é altamente encorajado.

Quais são os requisitos do sistema para executar o MCP-server-Deepseek_R1?

Os requisitos do sistema podem variar com base nas configurações específicas e nos modelos utilizados. Geralmente, um servidor moderno com RAM e poder de processamento adequados é recomendado para lidar com as tarefas de processamento de linguagem de forma eficiente.

Onde posso encontrar mais informações sobre o projeto?

Para mais detalhes, documentação e atualizações, você pode visitar o repositório do GitHub.

Deepseek R1 MCP Server

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.

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/qui5thpyvu"><img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/qui5thpyvu/badge" alt="Deepseek R1 Server MCP server" /></a>

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

1. Create a .env file:

DEEPSEEK_API_KEY=your-api-key-here

2. 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