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DeepSeek MCP

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Access DeepSeek models for code generation and Chinese language tasks.

Claude DesktopCursorWindsurf

Overview

Access DeepSeek models for code generation and Chinese language tasks.

Setup

Run with npx:

npx -y @modelcontextprotocol/server-deepseek

Configuration

DEEPSEEK_API_KEY environment variable

Documentation

DeepSeek MCP

Overview

DeepSeek MCP 是一个模型上下文协议服务器,允许 AI 代理与 DeepSeek API 进行交互。DeepSeek 是中国领先的大模型公司,其模型在代码生成、数学推理和中文理解方面表现优异。通过此 MCP 服务器,AI 可以访问 DeepSeek 的多种模型,包括 DeepSeek-V2、DeepSeek-Coder 等。

DeepSeek MCP 使得 AI 代理能够使用高性价比的 DeepSeek 模型,特别适合代码生成、中文场景和需要长上下文的任务。

Features

  • 多模型支持:DeepSeek-V2、DeepSeek-Coder、DeepSeek-Math 等
  • 长上下文:支持 128K+ 上下文窗口
  • 代码优化:DeepSeek-Coder 专为代码生成优化
  • 中文友好:优秀的中文理解和生成能力
  • 高性价比:相比其他 API 更具成本优势
  • 流式响应:支持 SSE 流式输出

Installation

# 使用 npx 运行
npx -y @modelcontextprotocol/server-deepseek

# 或使用 uvx
uvx mcp-server-deepseek

Configuration

添加以下配置到 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "deepseek": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-deepseek"],
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

获取 DeepSeek API Key

  1. 访问 https://platform.deepseek.com/
  2. 创建账户
  3. 转到 API Keys 页面
  4. 创建新密钥

Available Models

模型上下文窗口用途
deepseek-chat128K通用对话
deepseek-coder128K代码生成
deepseek-math32K数学推理

Available Tools

ToolDescription
deepseek_list_models列出可用模型
deepseek_chat执行聊天请求
deepseek_generate生成文本
deepseek_embeddings生成嵌入向量

Usage Examples

示例 1:代码生成

AI: 使用 deepseek-coder 生成一个 Python Flask API

DeepSeek MCP:
- 调用 deepseek_chat
- 设置 model: "deepseek-coder"
- 返回生成的代码

示例 2:长文档分析

AI: 分析这份 50 页的技术文档,提取关键信息

DeepSeek MCP:
- 调用 deepseek_chat
- 设置 model: "deepseek-chat"
- 128K 上下文支持完整文档
- 返回分析结果

示例 3:中文对话

AI: 用中文解释量子计算的基本原理

DeepSeek MCP:
- 调用 deepseek_chat
- 优秀的中文生成能力
- 返回中文解释

Pros

  • ✅ 优秀的代码生成能力
  • ✅ 强大的中文理解
  • ✅ 长上下文支持(128K)
  • ✅ 高性价比
  • ✅ 开源免费客户端
  • ✅ 流式响应支持

Cons

  • ❌ 主要是中文优化,英文稍弱
  • ❌ 模型选择相对较少
  • ❌ 需要 API Key
  • ❌ 某些地区访问可能受限

When to Use

  • 需要代码生成时
  • 需要处理中文内容时
  • 需要长上下文时
  • 想要高性价比 API 时
  • 需要数学推理时

Resources