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Deepseek Fr Mcp Server

Deepseek Fr Mcp Server

ローカル
deepseekfr.orgAI・エージェント023 週間前に更新

Deepseek Fr Mcp Server について

Deepseek Fr Mcp Serverは、DeepSeek FRのモデル、プロンプト、チャットワークフローに関する情報をMCPクライアントに提供します。フランス語サービスを評価する人向けの読み取り専用サーバーです。

主な機能

  1. 01モデルと機能の一覧
  2. 02料金と公式リンク
  3. 03FAQとサイトリソース
  4. 04チャット評価用プロンプト

活用シーン

  1. 01評価前の利用可能モデル確認
  2. 02料金やサポートリンクの参照

MCP 対応

DeepSeek FRを紹介するツール、リソース、プロンプトをMCPクライアントに公開します。モデル推論は提供しません。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

DeepSeek FR MCP サーバー

DeepSeek FR | フランス語での DeepSeek V3 と R1 のワークフロー

MCP Badge smithery Stdio Transport Read Only MCP License: MIT Zero Config

モデルコンテキストプロトコルサーバーとして、DeepSeek FR の標準的なナレッジ情報(モデル、プロンプト、チャットワークフロー、料金、FAQ、公式リンク)を、Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Continue などの MCP 対応 AI クライアントに提供します。読み取り専用で、API キーも利用枠も不要です。コールドスタートは約 50 ミリ秒です。

公式ウェブサイト:https://deepseekfr.org

💬 DeepSeek FR について

DeepSeek FR は、DeepSeek の最新 AI モデルを活用したフランス語ローカライズ済みのチャットインターフェースです。英語を前提とするプラットフォームを操作せずに、高性能な LLM を直接利用できます。複雑な推論や高度なコーディングタスク向けの Pro 版と、日常的な用途で高速に応答するよう調整された Flash 版の 2 種類のモデルを提供しており、どちらも 100 万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。ユーザーは、推論の深さを調整できるすっきりとしたチャットインターフェースを通じて、簡単な質問から複数段階にわたる高度な分析まで、幅広い用途に対応できます。また、このプラットフォームでは OpenAI と Anthropic の規約に準拠した API 互換性についても説明しており、これらのエコシステムに慣れた開発者が導入しやすくなっています。

主な機能

  • 2 種類のモデル:深い推論やコード中心の作業には Pro、日常的な用途で低レイテンシーを求める場合には Flash が適しています。どちらも 100 万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。
  • 3 種類の推論モード:Non-think(最高速)、Think High(精度とのバランス)、Think Max(最も深い分析)を会話ごとに選択できます。
  • 拡張コンテキスト処理:契約書、研究論文、技術マニュアルなどの長文書を分割せず、1 回のセッションで処理できます。
  • API 互換性:OpenAI および Anthropic 形式の API クライアントで動作するため、既存のツールを最小限の変更で接続できます。
  • ベンチマークの透明性:ナレッジ、推論、コード、数学、エージェントのワークフローに関するベンチマークの性能データを公開しており、ユーザーは統合前に適合性を評価できます。
  • ローカル実行のサポート:オンプレミスでの導入を希望するチーム向けに、モデルのローカル実行方法とエンコーディング仕様をドキュメントで説明しています。

ユースケース

  • ドキュメントのレビュー:長い契約書、コンプライアンス文書、技術マニュアルをチャットに入力し、要約の作成、矛盾の指摘、具体的な質問への回答を行います。
  • コーディング支援:一般的なプログラミング言語のコードをレビュー、デバッグ、リファクタリングできます。複雑なアーキテクチャに関する質問には Pro モデルが対応します。
  • 調査と推論:科学文献、法的論点、金融モデリングなど、速度より深さが重視される複数段階の分析課題に取り組めます。
  • コンテンツの執筆:業務用または編集用のフランス語の文章、レポート、構造化文書を生成します。
  • API のプロトタイピング:互換性のある API 経由でアプリケーションに接続する前に、使い慣れたチャットインターフェースで DeepSeek モデルの応答をテストできます。

対象ユーザー

DeepSeek FR は主に、英語のインターフェースに切り替えずに高性能な AI アシスタントを利用したい、フランス語を話す専門家や開発者を対象としています。開発者は API との互換性やローカル実行のオプションを活用できます。研究者やアナリストは、長いコンテキストウィンドウや調整可能な推論の深さを重視します。ライターやコンテンツチームにとっては、フランス語ネイティブのインターフェースにより、日々の執筆作業がスムーズになります。また、デュアルモデル方式により、すばやく回答を得たい技術に詳しくないユーザーから、継続的でリソースを多く消費するワークフローを実行する技術チームまで、どちらにも利用しやすくなっています。両方の用途に単一のツールを選ぶ必要はありません。

ツール

list_models

サイトで公開されているチャットモデルの正式な一覧と、各モデルの機能に関する注記を返します。(DeepSeek FR)

入力: パラメーターなし。戻り値: テキスト/Markdown。

get_pricing

DeepSeek FR の正式な料金ページへのリンクを返します。

入力: パラメーターなし。戻り値: テキスト/Markdown。

get_official_links

DeepSeek FR の公式リンク(ウェブサイト、サポート、利用可能な場合はドキュメント)の正式な一覧を返します。

入力: パラメーターなし。戻り値: テキスト/Markdown。

リソース

  • site://deepseekfr/models — 対応するチャットモデルと機能に関する注記。
  • site://deepseekfr/pricing — 正式な料金ページへのリンク。
  • site://deepseekfr/faq — 公開サイトのメタデータから生成された簡潔な FAQ。
  • site://deepseekfr/links — ユーザーと共有できる正式な URL。

プロンプト

tell_me_about_deepseekfr

サイトの概要、対象ユーザー、仕組みをまとめます。 — DeepSeek FR

start_chat_session_deepseekfr

サイトのモデルを使ったチャット評価セッションを、適切なデフォルト設定で開始します。 — DeepSeek FR

インストール

Smithery 経由でインストール
npx -y @smithery/cli install deepseekfr-mcp --client claude

(該当するクライアントでは、claude を cursor、windsurf、または continue に置き換えてください。)

ソースからインストール
git clone https://github.com/rocnubie/deepseekfr-mcp.git
cd deepseekfr-mcp
pnpm install

次に、MCP クライアントの設定に追加します(Claude Desktop の場合は claude_desktop_config.json、Cursor/Windsurf/Continue の場合は mcp.json)。

{
  "mcpServers": {
    "deepseekfr-mcp": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absolute/path/to/deepseekfr-mcp/src/index.mjs"
      ]
    }
  }
}
MCP Inspector でデバッグ
npx @modelcontextprotocol/inspector node src/index.mjs

公式リンク

開発

pnpm install
pnpm start                 # run the server over stdio

ライセンス

MIT

コメント

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。