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MCP demo (DeepSeek as Client's LLM)

MCP demo (DeepSeek as Client's LLM)

本地服务
github.com/Bill-CaiAI 与智能体482 周前更新
代码仓库

关于 MCP demo (DeepSeek as Client's LLM)

一个将 DeepSeek 驱动的 MCP 客户端与天气服务端配合使用的演示项目。文档说明如何配置 DeepSeek API 密钥，并通过服务端脚本启动客户端。

主要功能

  1. 01配置 DeepSeek API 密钥
  2. 02MCP 客户端与服务端演示
  3. 03启动天气服务端脚本

适用场景

  1. 01试用基于 DeepSeek 的 MCP 演示
  2. 02通过客户端运行天气服务端

MCP 相关

项目定位为 MCP 客户端与服务端演示。文档中的命令使用 `weather.py` 作为服务端脚本启动客户端。

#mcp#deepseek#llm#client-server

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

MCP 示例（DeepSeek 作为客户端的大模型）

运行方法

  1. 配置 .env 文件

    在项目根目录中添加 .env 文件，并添加 DeepSeek API 密钥：

    # DeepSeek
DEEPSEEK_API_KEY=

  2. 运行 MCP 客户端和服务

    $ pip install -r requirements.txt
$ python client.py weather.py

参考资料

  1. https://github.com/modelcontextprotocol/quickstart-resources/tree/main/mcp-client-python
  2. 基于 DeepSeek-V3 开发 MCP 天气查询智能体_python_深圳dengdi-DeepSeek技术社区

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。