RAT Retrieval Augmented Thinking MCP

🚀 深度思考Claude 3.5 儿子版本CLINE - MCPサーバー

このサーバーは、DeepSeek R1の推論能力とClaude 3.5 Sonnetの回答生成能力をOpenRouterの統一APIを通じて組み合わせた、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。2段階のプロセスを採用し、DeepSeekが最初の推論（50k文字のコンテキスト）を行い、Claudeが最終的な回答（600k文字のコンテキスト）を生成します。両者ともOpenRouterを通じてアクセスし、DeepSeekの推論結果をClaudeの回答に注入します。

🚀 クイックスタート

このサーバーを使用することで、DeepSeek R1の推論能力とClaude 3.5 Sonnetの回答生成能力を活用できます。以下のセクションでは、インストール方法と使用方法を説明します。

✨ 主な機能

• DeepSeek R1とClaude 3.5 Sonnetの能力を組み合わせた高性能な回答生成
• OpenRouterの統一APIを使用した簡単なアクセス
• 2段階のプロセスによる高精度な推論と回答生成

📦 インストール

Smitheryを使用したインストール

1. ターミナルを開きます。
2. 以下のコマンドを実行します。

npx smithery install @newideas99/Deepseek-Thinking-Claude-3.5-Sonnet-CLINE-MCP

手動インストール

1. リポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/deepseek-clause/thinking-claude-sonnet-mcp.git
   cd thinking-claude-sonnet-mcp
   

2. 依存関係をインストールします。

   npm install
   

3. .envファイルを作成し、以下の内容を追加します。

   REASONING_API_KEY=your_reasoning_api_key_here
   CLAUSERSONNET_API_KEY=your_clauser_sonnet_api_key_here
   

💻 使用例

サーバーの初期化

node index.js

ツール呼び出しの例

1. 推論ツール（DeepSeek R1）の呼び出し

const result = await use_mcp_tool({
  server_name: "deepseek-claude",
  tool_name: "generate_response",
  arguments: {
    prompt: "量子計算とは何ですか？",
    showReasoning: true
  }
});

2. 推論結果の取得

const taskId = JSON.parse(result.content[0].text).taskId;
const statusResult = await use_mcp_tool({
  server_name: "deepseek-claude", 
  tool_name: "check_response_status",
  arguments: { taskId }
});

📚 ドキュメント

開発ガイド

開発環境の自動再構築

npm run watch

注意事項

⚠️ 重要提示

有効な推論APIキーとClauser Sonnet APIキーを設定してください。

💡 使用建议

インストールが完了したら、サーバーを初期化してからツールを呼び出してください。

🔧 技術詳細

推論段階（DeepSeek R1）

• OpenRouterの推論トークン機能を使用します。
• 提示を変更して'完了'を出力し、推論内容をキャプチャします。
• レスポンスメタデータから推論結果を抽出します。

回答段階（Claude 3.5 Sonnet）

• 元の提示とDeepSeekの推論内容を受け取ります。
• コンテキスト情報を組み合わせて最終的な回答を生成し、会話履歴を保持します。

📄 ライセンス

MITライセンス - 詳細はLICENSEファイルを参照してください。

謝辞

Skiranoによって提案されたRAT（強化検索思考）概念に基づいており、構造化された推論と知識検索によりAIの応答効果を向上させています。