deepseek-mcp
by arizen-dev·★ 48·综合分 45
一个微型MCP服务器，将DeepSeek作为低成本监督工人暴露给Claude Code、Codex或其他MCP客户端。
ai-llmdeveloper-toolsproductivity
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概述
deepseek-mcp是一个基于stdio的微型MCP服务器，提供两个主要工具：'deepseek'用于快速、廉价、非思考任务，'advise'用于深度推理。它专为有边界的任务设计，另一个模型可以减轻机械负载，如分类、总结、模板生成和产生可审查的候选输出。服务器通过JSON-RPC通信，流式传输响应，并包含模型、延迟、token和成本等元数据。
试试问 AI
装完之后，这里有 5 个你可以让 AI 做的事：
你:分类收件箱、工单、日志、笔记或文档
你:总结数据包或将混乱文本转换为JSON/表格
你:生成初步的机械编辑供审查
你:deepseek和advise工具使用什么模型？
你:如何测试我的设置是否正常工作？
什么时候选它
当您需要一个经济高效的 AI 工人来处理机械任务、分类或数据转换时，特别是如果您已经有 DeepSeek API 访问权限，请选择此服务器。
什么时候不要选它
不要将其用于复杂的架构设计、安全策略决策，或者当您需要没有人工审查的最终润色输出时。
此 server 暴露的工具
从 README 抽取出 2 个工具deepseekdeepseek(prompt, system?)Fast, cheap, non-thinking processing for classification, extraction, formatting, and mechanical edits
adviseadvise(prompt, system?, effort?)Deep reasoning with configurable effort for architecture, tradeoffs, and second opinions
可对比工具
openai-mcpanthropic-mcpollama-mcpperplexity-mcp
安装
快速安装
使用uvx零安装：
deepseek-mcp-server或永久安装：
pip install deepseek-mcp对于Claude Desktop，添加到~/.claude/settings.json：
{
"mcpServers": {
"deepseek": {
"command": "deepseek-mcp-server",
"args": [],
"env": {
"DEEPSEEK_API_KEY": "${DEEPSEEK_API_KEY}"
}
}
}
}导出您的DeepSeek API密钥：
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-..."FAQ
- deepseek和advise工具使用什么模型？
- 'deepseek'工具使用deepseek-v4-flash进行快速、非思考任务，而'advise'使用deepseek-v4-pro进行深度推理，可调整努力级别。
- 如何测试我的设置是否正常工作？
- 使用CLI烟雾测试：`python -m deepseek_mcp check`或使用`python -m deepseek_mcp run "your prompt"`进行一次性调用。您也可以按照README所示直接使用JSON-RPC测试。
deepseek-mcp 对比
最后更新于 · 由 README + GitHub 公开数据自动生成。