DeepSeek MCP 服务器

这是一款适用于 DeepSeek API 的模型上下文协议（MCP）服务器，支持将 DeepSeek 强大的语言模型与 Claude Desktop 等 MCP 兼容应用无缝集成。

核心功能

智能配置管理

服务器可通过自然语言请求智能映射到相应的配置更改，支持以下操作：

• 查询模型列表：
  用户提问："What models are available?"
  响应：通过 models 资源返回可用模型及其能力列表。
• 查询配置选项：
  用户提问："What configuration options do I have?"
  响应：通过 model-config 资源列出所有可用配置项。
• 查询当前参数：
  用户提问："What is the current temperature setting?"
  响应：显示当前温度参数值。
• 启动多轮对话：
  用户指令："Start a multi-turn conversation. With the following settings: model: 'deepseek-chat', make it not too creative, and allow 8000 tokens."
  响应：按指定配置（模型、创造力等级、最大 Token 数）启动多轮对话。

自动模型故障切换

• 当主模型（R1，服务器中名为 deepseek-reasoner）不可用时，自动切换至备用模型 v3（服务器中名为 deepseek-chat）。
• 用户可随时通过指令切换模型：在提示中加入 "use deepseek-reasoner" 或 "use deepseek-chat"。
• 模型适用场景：
  • v3（deepseek-chat）：适合通用场景。
  • R1（deepseek-reasoner）：适合技术型复杂查询（因速度和 Token 效率更优）。

资源发现与参数配置

• 可配置参数：
  • 温度（Temperature，0.0 - 2.0，控制输出随机性）
  • 最大 Token 数（Max tokens limit）
  • 核采样概率（Top P，0.0 - 1.0）
  • 存在惩罚（Presence penalty，-2.0 - 2.0）
  • 频率惩罚（Frequency penalty，-2.0 - 2.0）

增强型对话功能

• 多轮对话支持：
  • 保持完整消息历史和上下文关联。
  • 对话全程保留配置参数（如模型、温度等）。
  • 自动处理复杂对话流程和后续追问。
• 核心应用场景：
  1. 训练与微调：
     由于 DeepSeek 开源，用户可利用多轮对话生成的格式化数据训练高质量对话模型。
  2. 复杂交互场景：
     • 多步推理问题
     • 交互式故障排查
     • 详细技术讨论
     • 需依赖历史消息上下文的任何场景
• 技术优势：
  服务器自动处理上下文管理和消息格式化，用户无需关注对话状态维护的技术细节，专注于交互内容本身。

功能对比表

使用建议

1. 模型选择：
   • 通用对话优先使用 deepseek-chat（v3）。
   • 技术查询或对速度敏感的场景切换至 deepseek-reasoner（R1）。
2. 参数调优：
   • 需高创造力内容：调高温度（如 1.5）和 Top P（如 0.9）。
   • 需确定性回答：调低温度（如 0.2）并启用频率惩罚（如 0.5）。
3. 故障处理：
   若遇模型响应异常，服务器将自动切换至可用模型，用户无需手动干预。

通过 DeepSeek MCP 服务器，开发者可快速将 DeepSeek 模型集成至各类 AI 应用，高效构建智能对话系统。