MCP Deepseek Demo

🚀 MCP DeepSeek 演示項目

MCP DeepSeek 演示項目是一個基於 Model Context Protocol (MCP) 的客戶端應用，可與 DeepSeek AI 模型交互。它展示瞭如何集成 MCP 協議與 DeepSeek API，實現工具調用和即時通信。

🚀 快速開始

前置條件

• Node.js 16+ 和 npm/yarn/pnpm
• DeepSeek API 密鑰

安裝

1. 克隆倉庫

git clone https://github.com/yourusername/mcp-deepseek-demo.git
cd mcp-deepseek-demo

2. 安裝依賴

pnpm install

3. 配置環境變量 在 mcp-client 目錄下創建 .env 文件，並添加以下配置：

# MCP服務器配置
MCP_SERVER_URL=http://localhost:8083/sse

# AI提供商配置
DEEPSEEK_API_KEY=sk-...
DEEPSEEK_API_URL=https://api.deepseek.com/v1/chat/completions

# 默認使用的AI模型
DEFAULT_MODEL=deepseek-chat

在 mcp-sse-server 目錄下創建 .env 文件，並添加以下配置：

PORT=8083

使用指南

1. 啟動服務

cd mcp-sse-server && npm start

2. 運行客戶端

cd mcp-client && npm run dev

✨ 主要特性

• 現代化的中文用戶界面
• 即時聊天與 AI 助手交互
• 支持多種工具調用，如產品查詢、庫存管理等
• 基於 SSE 的即時通信
• 自動重連機制
• 響應式設計，適配不同設備

📦 安裝指南

克隆倉庫

git clone https://github.com/yourusername/mcp-deepseek-demo.git
cd mcp-deepseek-demo

安裝依賴

pnpm install

配置環境變量

在 mcp-client 目錄下創建 .env 文件，並添加以下配置：

# MCP服務器配置
MCP_SERVER_URL=http://localhost:8083/sse

# AI提供商配置
DEEPSEEK_API_KEY=sk-...
DEEPSEEK_API_URL=https://api.deepseek.com/v1/chat/completions

# 默認使用的AI模型
DEFAULT_MODEL=deepseek-chat

在 mcp-sse-server 目錄下創建 .env 文件，並添加以下配置：

PORT=8083

📚 詳細文檔

項目結構

mcp-deepseek-demo/
├── mcp-client/                # 前端應用，基於 Next.js 實現用戶界面和 API 集成
│   ├── package.json          # 項目依賴管理文件
│   └── .env                  # 環境變量配置文件
├── mcp-sse-server/           # 後端服務，基於 Node.js 和 SSE 實現工具調用功能
│   ├── package.json         # 項目依賴管理文件
│   └── .env                 # 環境變量配置文件
└── README.md                # 項目說明文檔

工具列表

• mcp-client: 提供與 DeepSeek AI 模型交互的用戶界面，支持以下功能：
  • 即時聊天
  • 文件上傳下載
  • 系統文件操作
• mcp-sse-server: 提供以下工具接口：
  • 文件管理：支持文件上傳、下載和刪除
  • 系統命令執行：支持在服務器端執行系統命令

🔧 技術細節

• 前端: Next.js, React, TypeScript, Tailwind CSS
• 後端: Node.js, TypeScript
• 通信: Server-Sent Events (SSE)
• API: DeepSeek API, Model Context Protocol (MCP)

🤝 貢獻指南

歡迎貢獻代碼或提出問題！請遵循以下步驟：

1. Fork 該倉庫
2. 創建您的特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 打開一個 Pull Request

📄 許可證

MIT LICENSE