DeepSeek MCP Server

Cosa fa il server “DeepSeek” MCP?

Il DeepSeek MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) progettato per integrare i modelli linguistici avanzati di DeepSeek con applicazioni compatibili MCP, come Claude Desktop. Agendo da ponte, consente agli assistenti AI di collegarsi alle API di DeepSeek, facilitando attività come la generazione di linguaggio, l’analisi del testo e altro ancora. Il server opera come proxy, garantendo che le richieste API siano gestite in modo sicuro e anonimo—solo il server proxy è visibile all’API DeepSeek, non il client. Questo design migliora la privacy, semplifica l’integrazione dei flussi di lavoro e consente a sviluppatori e strumenti AI di sfruttare le capacità di DeepSeek per un migliore sviluppo, ricerca e automazione.

Elenco dei prompt

Nessun template di prompt è stato elencato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è documentata nel repository o nel README.

Elenco degli strumenti

Nessun elenco esplicito di strumenti o funzioni di strumenti è descritto nel README o nei contenuti visibili del repository.

Casi d’uso di questo server MCP

• Accesso API anonimizzato: Gli sviluppatori possono interagire in sicurezza con i modelli linguistici di DeepSeek, poiché il server funge da proxy, proteggendo l’identità del client e le chiavi API.
• Integrazione con app compatibili MCP: Consente l’uso senza soluzione di continuità dei modelli DeepSeek in strumenti come Claude Desktop e potenzialmente altri che supportano MCP.
• Flussi di lavoro AI avanzati: Permette a sviluppatori e ricercatori di automatizzare la generazione di contenuti, la sintesi o l’analisi utilizzando i modelli DeepSeek nei loro sistemi esistenti basati su MCP.
• Sviluppo rispettoso della privacy: Adatto a scenari in cui l’esposizione diretta dell’API è una preoccupazione, mantenendo privacy e conformità.
• Accesso scalabile ai modelli linguistici: Facilita un accesso scalabile e standardizzato ai modelli linguistici di DeepSeek su varie piattaforme AI e di automazione.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js sia installato sul tuo sistema.
2. Individua il file di configurazione di Windsurf (ad esempio, windsurf.config.json).
3. Aggiungi il DeepSeek MCP Server alla sezione mcpServers con comando e argomenti.
4. Salva il file di configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server sia in esecuzione e accessibile da Windsurf.

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. Assicurati che Node.js sia installato.
2. Apri il file di configurazione di Claude.
3. Inserisci la configurazione del DeepSeek MCP Server sotto l’oggetto mcpServers.
4. Salva e riavvia Claude.
5. Conferma che il DeepSeek MCP Server sia raggiungibile eseguendo un prompt di test.

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Assicurati che Node.js sia disponibile.
2. Modifica il file di configurazione di Cursor.
3. Aggiungi la configurazione del DeepSeek MCP Server alla sezione mcpServers.
4. Salva le modifiche e riavvia Cursor.
5. Testa l’integrazione eseguendo un’attività supportata.

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. Installa Node.js se non presente.
2. Accedi al file di configurazione di Cline.
3. Aggiungi la voce DeepSeek MCP Server nei mcpServers.
4. Salva e riavvia Cline.
5. Verifica la funzionalità con una richiesta di esempio.

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Protezione delle chiavi API

Archivia la tua chiave API DeepSeek in una variabile d’ambiente per sicurezza. Passala al server utilizzando la sezione env:

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@deepseek/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": "${DEEPSEEK_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Come utilizzare questo MCP all’interno dei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

{
  "deepseek-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI sarà ora in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “deepseek-mcp” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

Supporto roots: Non menzionato

Darei a questo server MCP un punteggio di 4/10 per documentazione e utilità pratica in base al README e ai contenuti del repository. Sebbene la configurazione e le funzionalità di privacy siano chiare, manca dettaglio su prompt, risorse e strumenti, limitando l’usabilità per flussi di lavoro MCP avanzati.

Punteggio MCP