Deepseek Mcp Server

DeepSeek MCP 服务

适用于 DeepSeek（deepseek-flash 和 deepseek-v4-pro，1M 上下文）的 MCP 服务，支持多轮会话、函数调用、思考模式和感知峰值的成本跟踪。

兼容 Claude Code、Gemini CLI、Cursor、Windsurf 以及任何兼容 MCP 的客户端。
已正式列入MCP Registry、Smithery、Glama、LobeHub 和 Fronteir AI。

**2.4.0 版跟进了 DeepSeek 的 V4.1 更名。**默认模型现为 deepseek-flash（V4.1 Flash），另有 deepseek-v4-pro 可选。两者的上下文窗口均为 1M 个 token，并支持可选的思维链推理。deepseek-v4-flash、deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 仍作为旧名称继续有效，发送时会转换为 deepseek-flash，因此现有配置无需更改。

快速开始

远程（无需安装）

直接使用托管端点，无需安装 npm，也无需 Node.js。请自备 DeepSeek API 密钥：

Claude Code：

claude mcp add --transport http deepseek \
  https://deepseek-mcp.tahirl.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_DEEPSEEK_API_KEY"

Cursor / Windsurf / VS Code：

{
  "mcpServers": {
    "deepseek": {
      "url": "https://deepseek-mcp.tahirl.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${DEEPSEEK_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

本地（stdio）

Claude Code：

claude mcp add -s user deepseek npx @arikusi/deepseek-mcp-server -e DEEPSEEK_API_KEY=your-key-here

Gemini CLI：

gemini mcp add deepseek npx @arikusi/deepseek-mcp-server -e DEEPSEEK_API_KEY=your-key-here

作用范围选项（Claude Code）：

• -s user：在你的所有项目中可用（推荐）
• -s local：仅在当前项目中可用（默认）
• -s project：使用项目专属的 .mcp.json 文件

获取 API 密钥：https://platform.deepseek.com

---

功能

• DeepSeek V4.1 Flash 和 V4 Pro：deepseek-flash 和 deepseek-v4-pro 均支持 1M 上下文，并可选择启用思维链思考模式
• 多轮会话：通过 session_id 参数在请求之间保留对话上下文
• 模型回退与熔断器：在模型之间自动回退，并通过熔断器防止故障级联
• MCP 资源：deepseek://models、deepseek://config、deepseek://usage — 查询模型信息、配置和使用统计数据
• 思考模式：在任一模型上通过 thinking: {type: "enabled"} 启用思维链推理
• JSON 输出模式：通过 json_mode: true 返回结构化 JSON 响应
• 经过架构验证的 JSON：传入 response_schema，服务会根据该架构验证输出，并进行有次数上限的修复重试，同时对架构模式启用 ReDoS 防护
• 函数调用：兼容 OpenAI 的工具调用，最多支持 128 个工具定义
• 中间填充（FIM）：通过 deepseek_fim 工具补全前缀和后缀之间的代码与内容
• 缓存感知成本跟踪：自动计算成本并区分缓存命中与未命中，按请求运行时适用的峰时或非峰时费率计价
• 会话管理工具：通过 deepseek_sessions 工具列出、删除和清除会话
• 可配置：基于环境变量进行配置，并支持验证
• 12 个提示词模板：涵盖调试、代码审查、函数调用等场景
• 流式支持：实时生成响应
• 支持多模态：支持文本 + 图像输入的内容部分类型（通过 ENABLE_MULTIMODAL=true 启用）
• 远程端点：托管于 deepseek-mcp.tahirl.com/mcp — 自带密钥（BYOK），无需安装
• HTTP 传输：通过 Streamable HTTP 实现可自托管的远程访问，并设置 TRANSPORT=http
• 支持 Docker：多阶段 Dockerfile，带有用于容器化部署的健康检查
• 经过测试：366 项测试，行覆盖率约为 92%
• 类型安全：完整的 TypeScript 实现
• 兼容 MCP：适用于任何兼容 MCP 的命令行工具（Claude Code、Gemini CLI 等）

安装

前提条件

• Node.js 22+
• DeepSeek API 密钥（可在 https://platform.deepseek.com 获取）

手动安装

如果你更倾向于手动安装：

npm install -g @arikusi/deepseek-mcp-server

从源代码安装

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/arikusi/deepseek-mcp-server.git
cd deepseek-mcp-server

2. 安装依赖

npm install

3. 构建项目

npm run build

使用方法

配置完成后，你的 MCP 客户端即可使用 deepseek_chat、deepseek_fim 和 deepseek_sessions 工具，以及 3 个 MCP 资源。

提示词示例：

"Use DeepSeek to explain quantum computing"
"Ask DeepSeek Reasoner to solve: If I have 10 apples and buy 5 more..."

你的 MCP 客户端会自动调用 deepseek_chat 工具。

手动配置（高级）

如果你的 MCP 客户端不支持 add 命令，请手动将内容添加到配置文件中：

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

配置文件位置：

• Claude Code：~/.claude.json（添加到 projects["your-project-path"].mcpServers 部分）
• 其他 MCP 客户端：请查阅客户端文档，了解配置文件位置

可用工具

deepseek_chat

与 DeepSeek AI 模型聊天，并支持自动成本跟踪和函数调用。

参数：

• messages（必需）：对话消息数组
  • role：「system」|「user」|「assistant」|「tool」
  • content：消息文本
  • tool_call_id（可选）：tool 角色消息必需
• model（可选）：「deepseek-flash」（默认）或「deepseek-v4-pro」。旧名称「deepseek-v4-flash」、「deepseek-chat」和「deepseek-reasoner」仍可接受，且会解析为 deepseek-flash（reasoner 始终会进行思考）；建议使用「deepseek-flash」。
• temperature（可选）：0-2，用于控制随机性（默认：1.0）。启用思考模式时会忽略此项。
• max_tokens（可选）：要生成的最大 token 数（两种模型均支持最多 384000）
• stream（可选）：启用流式模式（默认：false）
• tools（可选）：用于函数调用的工具定义数组（最多 128 个）
• tool_choice（可选）：「auto」|「none」|「required」| {type: "function", function: {name: "..."}}
• thinking（可选）：切换思考模式，使用 {type: "enabled"} 进行推理，或使用 {type: "disabled"} 快速作答（默认不启用思考模式）
• reasoning_effort（可选）：「high」（默认）或「max」，仅在思考模式启用时生效
• json_mode（可选）：启用 JSON 输出模式（两种模型均支持）
• response_schema（可选）：用于校验模型输出的 JSON Schema。启用 JSON 输出。服务端会校验解析后的结果；若校验失败，会向模型反馈校验错误，并最多进行 RESPONSE_SCHEMA_MAX_RETRIES 次修复重试（默认 2，设为 0 可禁用）。Schema 正则表达式模式会经过 ReDoS 检查，不安全的模式会被直接拒绝。
• session_id（可选）：多轮对话的会话 ID。系统会自动在消息前附加之前的上下文。

响应包含：

• 带格式的内容（请求 JSON 输出时，会恢复为简洁的 JSON）
• 函数调用结果（如果使用了工具）
• 请求信息（token 数、模型、美元成本）
• structuredContent.request：独立的单次请求用量和成本摘要（token 数、缓存命中/未命中、cost_usd 以及定价所用的 pricing_tier），并汇总所有修复重试
• structuredContent.effective 和 fallback：别名/思考模式解析后实际发送的内容，以及触发的任何静默模型回退
• structuredContent.schema：使用 response_schema 时为 {valid, attempts, error?}；无法恢复 JSON 输出时则包含 json_parse_error

示例：

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain the theory of relativity in simple terms"
    }
  ],
  "model": "deepseek-flash",
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 1000
}

推理示例（启用思考模式的 deepseek-flash）：

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "If I have 10 apples and eat 3, then buy 5 more, how many do I have?"
    }
  ],
  "model": "deepseek-flash",
  "thinking": { "type": "enabled" }
}

思考模式会在 <thinking> 标签中返回思维链，随后给出最终答案。

DeepSeek V4 Pro 示例（最复杂的任务）：

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Prove that the square root of 2 is irrational."
    }
  ],
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "thinking": { "type": "enabled" }
}

函数调用示例：

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What's the weather in Istanbul?"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get current weather for a location",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "City name"
            }
          },
          "required": ["location"]
        }
      }
    }
  ],
  "tool_choice": "auto"
}

当模型决定调用函数时，响应会包含函数名称和参数所在的 tool_calls。然后，你可以使用具有匹配 tool_call_id 的 tool 角色消息发送结果。

思考模式示例：

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Analyze the time complexity of quicksort"
    }
  ],
  "model": "deepseek-flash",
  "thinking": { "type": "enabled" }
}

启用思考模式时，会自动忽略 temperature 和 top_p。

JSON 输出模式示例：

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Return a json object with name, age, and city fields for a sample user"
    }
  ],
  "model": "deepseek-flash",
  "json_mode": true
}

JSON 模式可确保模型输出有效的 JSON。为获得最佳效果，请在提示词中包含「json」一词。所有模型均支持此模式。

经 Schema 校验的 JSON 示例：

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Classify this review sentiment as json: \"Absolutely loved it\""
    }
  ],
  "model": "deepseek-flash",
  "response_schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "sentiment": { "type": "string", "enum": ["positive", "negative", "neutral"] },
      "confidence": { "type": "number", "minimum": 0, "maximum": 1 }
    },
    "required": ["sentiment", "confidence"],
    "additionalProperties": false
  }
}

服务端会根据 Schema 校验解析后的输出。如果输出不匹配，服务端会最多重试 RESPONSE_SCHEMA_MAX_RETRIES 次（默认 2），并将校验错误反馈给模型，然后返回第一个通过 Schema 校验的对象。如果始终不匹配，系统会通过 structuredContent.schema.valid = false 明确报告，而不会静默强行转换答案。Schema 中的正则表达式模式会经过灾难性回溯（ReDoS）检查；不安全的模式会被直接作为无效 Schema 拒绝。

多轮会话示例：

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What is the capital of France?"
    }
  ],
  "session_id": "my-session-1"
}

在各个请求中使用相同的 session_id，以保持对话上下文。消息会存储在内存中，并自动附加到请求前面。在 HTTP 传输中，每个已连接的 MCP 会话都有独立的会话存储——由一个 HTTP 客户端创建的 session_id 对其他客户端不可见（见下文 HTTP 传输部分）。

deepseek_fim

中间填充（Fill-in-the-Middle）补全。提供一个 prompt（前缀）和可选的 suffix，模型会补全两者之间的文本。它专为代码补全和内容填充而设计，而非对话。FIM 在 DeepSeek 的 Beta 端点上以非思考模式运行，API 将输出上限设为 4096 个 token。

参数：

• prompt（必填）：间隙前的前缀文本。对于代码补全，这是光标之前的代码。
• suffix（可选）：间隙后的文本。模型会填充 prompt 和 suffix 之间的空白。
• model（可选）："deepseek-flash"（默认值）或 "deepseek-v4-pro"。仍接受旧名称 "deepseek-v4-flash"、"deepseek-chat" 和 "deepseek-reasoner"，并将其解析为 deepseek-flash（FIM 没有思考模式）。
• max_tokens（可选）：要生成的最大 token 数，上限为 4096。
• temperature（可选）：0-2，用于控制随机性（默认值：1.0）。
• stop（可选）：一个停止字符串，或最多包含 16 个停止字符串的数组。

响应包含：

• 补全文本
• 请求信息（token 数、模型、以 USD 计的费用）
• 包含 text、usage、finish_reason、cost_usd 和 pricing_tier 字段的结构化数据

示例（代码补全）：

{
  "prompt": "def fib(n):\n    if n < 2:\n        return n\n    return ",
  "suffix": "\n\nprint(fib(10))",
  "model": "deepseek-flash",
  "max_tokens": 64
}

模型会返回缺失的中间部分，例如 fib(n-1) + fib(n-2)，并使用前缀和后缀作为上下文。npm/stdio 服务和托管工作进程端点均可使用。

deepseek_sessions

管理对话会话。

参数：

• action（必填）："list" | "clear" | "delete"
• session_id（可选）：当 action 为 "delete" 时必填

示例：

{"action": "list"}
{"action": "delete", "session_id": "my-session-1"}
{"action": "clear"}

可用资源

MCP 资源提供有关服务的只读数据：

资源 URI	描述
deepseek://models	可用模型及其能力、上下文限制和定价
deepseek://config	当前服务配置（API 密钥已屏蔽）
deepseek://usage	实时用量统计（请求、token、费用、会话）

模型回退与熔断器

当模型因可重试错误（429、503、超时）而失败时，服务会自动切换到另一个模型：

• deepseek-flash 失败 → 尝试 deepseek-v4-pro
• deepseek-v4-pro 失败 → 尝试 deepseek-flash

旧名称（会解析为 deepseek-flash）会回退到 deepseek-v4-pro。

熔断器可防止故障级联：

• 连续失败达到 CIRCUIT_BREAKER_THRESHOLD 次（默认值：5）后，熔断器会打开（快速失败模式）
• 经过 CIRCUIT_BREAKER_RESET_TIMEOUT 毫秒（默认值：30000）后，熔断器进入半开状态并发送探测请求
• 如果探测成功，熔断器会关闭并恢复正常运行

可通过 FALLBACK_ENABLED=false 禁用回退。

可用提示词

提示词模板（共 12 个）：

核心推理

• debug_with_reasoning：通过逐步分析调试代码
• code_review_deep：全面审查代码（安全性、性能、质量）
• research_synthesis：研究主题并创建结构化报告
• strategic_planning：结合推理制定战略计划
• explain_like_im_five：用简单的术语解释复杂主题

高级

• mathematical_proof：严谨地证明数学命题
• argument_validation：分析论证中的逻辑谬误
• creative_ideation：生成创意并分析其可行性
• cost_comparison：比较各项任务的大模型成本
• pair_programming：通过讲解进行交互式编程

函数调用

• function_call_debug：调试函数调用中的工具定义和消息问题
• create_function_schema：根据自然语言为函数调用生成 JSON Schema

每个提示词都针对思考模式进行了优化（deepseek-flash，使用 thinking: {type: "enabled"}），以提供详细的推理过程。

模型

两种模型的上下文窗口均为 1M 个令牌，最多可输出 384K 个令牌，并支持函数调用、JSON 模式和可选的思维链思考。它们在此默认采用非思考模式，以加快响应速度；使用 thinking: {type: "enabled"} 可启用推理。

DeepSeek 按一天中的时段计费。周一至周五的 UTC 时间 01:00-04:00 和 06:00-10:00 为高峰时段，费用是非高峰时段的两倍；其他所有时段（包括周末）均为非高峰时段。此服务报告的费用采用请求运行时适用的费率。以下价格以美元计，单位为每 1M 个令牌，数据来自 DeepSeek 的定价页面，截至 2026-10-23。

deepseek-flash（默认）

• 模型：DeepSeek-V4.1-Flash-1017
• 适用场景：通用对话、编码、内容生成、Agent 循环
• 上下文：1M 个令牌
• 最大输出：384K 个令牌
• 非高峰时段：缓存命中 $0.003，缓存未命中 $0.15，输出 $0.60
• 高峰时段：缓存命中 $0.006，缓存未命中 $0.30，输出 $1.20

deepseek-v4-pro

• 模型：DeepSeek-V4-Pro-0813
• 适用场景：需要更大型号的复杂多步任务
• 上下文：1M 个令牌
• 最大输出：384K 个令牌
• 非高峰时段：缓存命中 $0.022，缓存未命中 $0.66，输出 $1.98
• 高峰时段：缓存命中 $0.044，缓存未命中 $1.32，输出 $3.96

根据 DeepSeek 自己的基准测试，V4.1 Flash 的表现优于 V4 Pro，因此 Flash 是大多数任务的更佳默认选择。

旧版名称

deepseek-v4-flash、deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 仍可使用，并会解析为 deepseek-flash（chat = 非思考模式，reasoner = 思考模式）。DeepSeek 已停用这些名称背后的模型，现在无论使用哪个名称，都会提供 V4.1 Flash，因此此服务实际发送的是 deepseek-flash。deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 将在下一个主要版本中移除。新配置应使用 deepseek-flash 或 deepseek-v4-pro。

配置

服务器通过环境变量进行配置。除 DEEPSEEK_API_KEY 外，所有设置均为可选。

变量	默认值	描述
DEEPSEEK_API_KEY	(必填)	你的 DeepSeek API 密钥
DEEPSEEK_BASE_URL	https://api.deepseek.com	自定义 API 端点
DEFAULT_MODEL	deepseek-flash	请求的默认模型
SHOW_COST_INFO	true	在响应中显示费用信息
REQUEST_TIMEOUT	60000	请求超时时间，单位为毫秒
MAX_RETRIES	2	失败请求的最大重试次数
SKIP_CONNECTION_TEST	false	跳过启动时的 API 连接测试
MAX_MESSAGE_LENGTH	100000	消息内容的最大长度（字符数）
SESSION_TTL_MINUTES	30	会话存活时间，单位为分钟
MAX_SESSIONS	100	并发会话的最大数量
FALLBACK_ENABLED	true	出错时启用自动模型回退
CIRCUIT_BREAKER_THRESHOLD	5	熔断器开启前允许的连续失败次数
CIRCUIT_BREAKER_RESET_TIMEOUT	30000	熔断器进入半开状态前的等待时间，单位为毫秒
MAX_SESSION_MESSAGES	200	每个会话的最大消息数（滑动窗口）
RESPONSE_SCHEMA_MAX_RETRIES	2	response_schema 验证失败时的修复重试次数（设为 0 可禁用）
ENABLE_MULTIMODAL	false	启用多模态（图像）输入支持
TRANSPORT	stdio	传输模式：stdio 或 http
HTTP_PORT	3000	HTTP 服务端口（当 TRANSPORT=http 时）
HTTP_HOST	127.0.0.1	HTTP 传输的绑定地址。默认绑定到回环地址，避免新启动的服务暴露在外。设置为 0.0.0.0 可接受远程连接（仅在前置身份验证或代理时这样做）
HTTP_AUTH_TOKEN	(未设置)	设置后，POST /mcp 需要 Authorization: Bearer <token>。/health 仍保持开放。只要端口可从 localhost 以外访问，就强烈建议设置此项
HTTP_ALLOWED_HOSTS	(未设置)	以逗号分隔的允许使用的 Host 标头列表，用于绑定到 0.0.0.0 时防范 DNS 重绑定（例如 mcp.example.com,localhost）。Docker 镜像默认值为 localhost,127.0.0.1,[::1]
HTTP_ALLOW_UNPROTECTED_BIND	false	设置为 true 后，即使未设置 HTTP_ALLOWED_HOSTS 或 HTTP_AUTH_TOKEN，也可绑定到 0.0.0.0。否则，服务器会拒绝在这种组合下启动

自定义配置示例：

claude mcp add -s user deepseek npx @arikusi/deepseek-mcp-server \
  -e DEEPSEEK_API_KEY=your-key \
  -e SHOW_COST_INFO=false \
  -e REQUEST_TIMEOUT=30000

开发

项目结构

deepseek-mcp-server/
├── worker/                  # Cloudflare Worker (remote BYOK endpoint)
│   ├── src/index.ts         # Worker entry point
│   ├── wrangler.toml        # Cloudflare config
│   └── package.json
├── src/
│   ├── index.ts              # Entry point, bootstrap
│   ├── server.ts             # McpServer factory (auto-version)
│   ├── deepseek-client.ts    # DeepSeek API wrapper (circuit breaker + fallback)
│   ├── config.ts             # Centralized config with Zod validation
│   ├── cost.ts               # Cost calculation and formatting
│   ├── schemas.ts            # Zod input validation schemas
│   ├── types.ts              # TypeScript types + type guards
│   ├── errors.ts             # Custom error classes
│   ├── session.ts            # In-memory session store (multi-turn)
│   ├── circuit-breaker.ts    # Circuit breaker pattern
│   ├── usage-tracker.ts      # Usage statistics tracker
│   ├── transport-http.ts     # Streamable HTTP transport (Express)
│   ├── tools/
│   │   ├── deepseek-chat.ts  # deepseek_chat tool (sessions + fallback)
│   │   ├── deepseek-fim.ts   # deepseek_fim tool (fill-in-the-middle)
│   │   ├── deepseek-sessions.ts # deepseek_sessions tool
│   │   └── index.ts          # Tool registration aggregator
│   ├── resources/
│   │   ├── models.ts         # deepseek://models resource
│   │   ├── config.ts         # deepseek://config resource
│   │   ├── usage.ts          # deepseek://usage resource
│   │   └── index.ts          # Resource registration aggregator
│   └── prompts/
│       ├── core.ts           # 5 core reasoning prompts
│       ├── advanced.ts       # 5 advanced prompts
│       ├── function-calling.ts # 2 function calling prompts
│       └── index.ts          # Prompt registration aggregator
├── dist/                     # Compiled JavaScript
├── llms.txt                  # AI discoverability index
├── llms-full.txt             # Full docs for LLM context
├── vitest.config.ts          # Test configuration
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md

构建

npm run build

监视模式（用于开发）

npm run watch

测试

# Run all tests
npm test

# Watch mode
npm run test:watch

# With coverage report
npm run test:coverage

本地测试

# Set API key
export DEEPSEEK_API_KEY="your-key"

# Run the server
npm start

服务器将启动并通过 stdio 等待 MCP 客户端连接。

远程端点（托管）

可使用托管的 BYOK（自带密钥）端点：

https://deepseek-mcp.tahirl.com/mcp

将 DeepSeek API 密钥作为 Authorization: Bearer <key> 发送。服务器端不会存储 API 密钥——每次请求都会直接使用你的密钥。由 Cloudflare Workers 提供支持（全球边缘网络，无冷启动）。

注意： 对于复杂查询，思考模式可能需要 30 秒以上。某些 MCP 客户端（例如 Claude Code）内置的工具调用超时可能会中断长时间运行的请求。对延迟有要求时，建议使用默认的非思考模式。

# Test health
curl https://deepseek-mcp.tahirl.com/health

# Test MCP (requires auth)
curl -X POST https://deepseek-mcp.tahirl.com/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"initialize","params":{"capabilities":{}},"id":1}'

HTTP 传输（自托管）

运行你自己的 HTTP 端点：

TRANSPORT=http HTTP_PORT=3000 DEEPSEEK_API_KEY=your-key node dist/index.js

测试健康检查端点：

curl http://localhost:3000/health

MCP 端点位于 POST /mcp（Streamable HTTP 协议）。

保护端点（暴露之前请阅读）。 在自托管 HTTP 模式下，服务会保存你的 DEEPSEEK_API_KEY，并在每次调用 deepseek_chat 时使用它。任何能访问 POST /mcp 的人都可以调用工具并消耗该密钥，因此端点不得在公共网络接口上开放。默认设置就是围绕这一点设计的：

1. HTTP_HOST 默认为 127.0.0.1，因此直接运行时只会监听环回地址，且 SDK 的 DNS 重绑定保护处于启用状态。机器之外的任何设备都无法访问它。
2. 若要接受远程连接，请设置 HTTP_HOST=0.0.0.0，并设置 HTTP_AUTH_TOKEN（使 /mcp 要求提供 Authorization: Bearer <token>）或 HTTP_ALLOWED_HOSTS。如果绑定到 0.0.0.0，却未设置上述两者，SDK 会完全关闭 Host 标头检查，导致任何你访问的网页都能通过 DNS 重绑定访问 /mcp，因此服务会拒绝启动，而不是发出警告。如果你确实想开放端点，可设置 HTTP_ALLOW_UNPROTECTED_BIND=true 覆盖此拒绝行为。
3. 对于面向互联网的部署，请在前面设置带 TLS 的身份验证反向代理，并将 HTTP_ALLOWED_HOSTS 设置为你的真实主机名。

# Exposed deployment with a bearer token
TRANSPORT=http HTTP_HOST=0.0.0.0 HTTP_PORT=3000 \
  HTTP_AUTH_TOKEN=$(openssl rand -hex 32) \
  HTTP_ALLOWED_HOSTS=mcp.example.com \
  DEEPSEEK_API_KEY=your-key node dist/index.js

# Calling it
curl -X POST http://mcp.example.com:3000/mcp \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"initialize","params":{"capabilities":{}},"id":1}'

HTTP_AUTH_TOKEN 是用于自托管端点的静态网关令牌，与 DeepSeek 密钥无关。它也不同于上文托管的 BYOK 端点；在该端点中，客户端会将自己的 DeepSeek 密钥作为 bearer 传递。

会话隔离（1.7.0+）： 在 HTTP 传输中，每个已连接的 MCP 会话都有自己的 McpServer 实例和 SessionStore。对话历史记录、会话列表和删除操作仅限于创建它们的 MCP 会话，因此一个客户端无法读取、枚举或清除另一个客户端的会话。STDIO 传输本质上是单租户，不受影响。

Docker

# Build
docker build -t deepseek-mcp-server .

# Run, reachable only from the host's loopback, with a bearer token
docker run -d -p 127.0.0.1:3000:3000 \
  -e DEEPSEEK_API_KEY=your-key \
  -e HTTP_AUTH_TOKEN=your-token \
  deepseek-mcp-server

# Or use docker-compose
DEEPSEEK_API_KEY=your-key HTTP_AUTH_TOKEN=your-token docker compose up -d

镜像在端口 3000 上运行 HTTP 传输，并执行健康检查。在容器内部，它绑定到 0.0.0.0（端口映射所必需），因此请在发布层控制暴露范围：上面的示例和附带的 docker-compose.yml 仅发布到 127.0.0.1。

仅在环回地址上发布并不足够，因为 DNS 重绑定的目标是你自己的浏览器已经能够访问的环回地址。因此，镜像默认设置了 HTTP_ALLOWED_HOSTS=localhost,127.0.0.1,[::1]，以保留 Host 检查。要通过真实主机名发布？请将其添加到列表中，否则所有携带该主机名的请求都会收到 403。要在公共网络接口上发布？还需设置 HTTP_AUTH_TOKEN。

故障排除

“DEEPSEEK_API_KEY 环境变量未设置”

选项 1：使用正确的安装命令

# Make sure to include -e flag with your API key
claude mcp add deepseek npx @arikusi/deepseek-mcp-server -e DEEPSEEK_API_KEY=your-key-here

选项 2：手动编辑配置文件

如果安装时尚未设置 API 密钥，请编辑配置文件：

1. 对于 Claude Code：打开 ~/.claude.json（Windows：C:\Users\USERNAME\.claude.json）
2. 在项目路径下找到 "mcpServers" 部分
3. 添加包含 API 密钥的 env 字段：

"deepseek": {
  "type": "stdio",
  "command": "npx",
  "args": ["@arikusi/deepseek-mcp-server"],
  "env": {
    "DEEPSEEK_API_KEY": "your-api-key-here"
  }
}

4. 保存并重启 Claude Code

“连接 DeepSeek API 失败”

1. 检查 API 密钥是否有效
2. 确认已连接互联网
3. 在 https://status.deepseek.com 检查 DeepSeek API 状态

MCP 客户端中未显示服务

1. 确认 dist/index.js 的路径正确
2. 确保已运行 npm run build
3. 检查 MCP 客户端的日志中是否有错误
4. 完全重启 MCP 客户端

macOS/Linux 上出现权限被拒绝

将文件设为可执行：

chmod +x dist/index.js

发布到 npm

与他人分享此 MCP 服务：

1. 运行 npm login
2. 运行 npm publish --access public

用户随后可以通过以下命令安装：

npm install -g @arikusi/deepseek-mcp-server

贡献

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开发

# Clone the repo
git clone https://github.com/arikusi/deepseek-mcp-server.git
cd deepseek-mcp-server

# Install dependencies
npm install

# Build in watch mode
npm run watch

# Run tests
npm test

# Lint
npm run lint

更新日志

请参阅 CHANGELOG.md，了解版本历史和更新内容。

许可证

MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。

支持

• 文档
• 错误报告
• 讨论
• 联系方式：GitHub Issues

资源

• DeepSeek Platform - 获取你的 API 密钥
• Model Context Protocol - MCP 规范
• DeepSeek API Documentation - API 参考

致谢

• 基于 Model Context Protocol SDK 构建
• 使用 OpenAI SDK 实现 API 兼容性
• 为 MCP 社区打造

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由 @arikusi 制作

一个由社区维护的 DeepSeek API 独立 MCP 服务。