DeepSeek MCP服务器使用说明

项目简介

这是一个基于Model Context Protocol (MCP) 实现的服务器，专门用于集成DeepSeek的API能力。它允许兼容MCP协议的LLM客户端（如一些桌面应用）通过结构化的“工具调用”方式与DeepSeek模型进行交互，特别强化了代码相关的交互场景，例如代码评审和文件内容引用。

主要功能点

AI问答与代码评审: 使用 DeepSeek 的 AI 模型回答问题，特别是进行详细的代码分析和评审。
文件内容引用: 支持在提问时直接通过本地文件路径引用文件内容，服务器会自动读取文件并将其作为上下文发送给AI。
多模型支持: 可配置使用 DeepSeek 的不同模型，如 'deepseek-chat' 或 'deepseek-coder'。
API信息查询: 提供查询 DeepSeek API 账户余额及可用模型列表的功能。
Token估算: 支持估算文本或文件内容的 Token 数量。
结构化响应: 支持请求 AI 模型返回 JSON 格式的结构化数据，便于自动化处理。
安全与可靠: 包含文件大小/类型限制、API请求重试等机制。

安装步骤

安装 Go: 确保您已安装 Go 1.21 或更高版本。
获取 DeepSeek API Key: 访问 DeepSeek 平台获取您的 API Key。
克隆仓库: 使用 'git clone https://github.com/chew-z/DeepseekMCP' 克隆项目到本地。
进入项目目录: 'cd DeepseekMCP'
构建: 执行 'go build -o bin/mcp-deepseek' 构建服务器可执行文件。构建成功后，您会在 'bin' 目录下找到 'mcp-deepseek' 文件。

服务器配置 (供MCP客户端使用)

MCP服务器通常作为LLM客户端的一个外部进程启动和通信。您需要在MCP客户端的设置中配置此服务器。以下是常见的配置模式，具体格式取决于您的客户端，但核心是指定服务器可执行文件及其启动参数：

{
  "mcpServers": {
    "deepseek": {
      "command": "/path/to/your/project/bin/mcp-deepseek", // 将此路径替换为您实际构建出的可执行文件路径
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": "YOUR_API_KEY", // 替换为您的 DeepSeek API Key
        "DEEPSEEK_MODEL": "deepseek-chat", // 可选，指定默认模型
        // 其他可选环境变量请参考项目 README.md 中的 Environment Variables 部分
      }
    }
  }
}

在配置中指定 'command' 告诉客户端如何启动此MCP服务器进程。'env' 部分用于设置服务器启动时读取的环境变量，这是传递API Key等敏感信息和配置的首选方式。

基本使用方法

配置完成后，MCP客户端会在需要时自动启动并与 DeepSeek MCP 服务器通信。您可以在客户端界面中通过调用服务器提供的“工具”来使用其功能。

例如，要在客户端中调用 'deepseek_ask' 工具进行代码评审：

在客户端的工具调用界面或通过特定语法触发工具调用。
指定工具名称为 'deepseek_ask'。
提供工具所需的参数，如：
- 'query': 您的评审请求或问题文本。
- 'file_paths': 一个包含需要评审的本地文件路径的列表（如 '["/path/to/your/code.go"]'）。
- 'model': (可选) 指定一个不同的 DeepSeek 模型。
- 'json_mode': (可选) 设置为 'true' 以尝试获取 JSON 格式响应。

其他工具如 'deepseek_models' (列出模型)、'deepseek_balance' (检查余额)、'deepseek_token_estimate' (估算Token) 也以类似方式调用，根据工具定义提供相应参数即可。具体每个工具支持的参数及其用途，建议参考客户端界面或项目原始文档的 "Core API Tools" 部分。

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