RAT Retrieval Augmented Thinking MCP

🚀 深度思考Claude 3.5 儿子版本CLINE-MCP服务器

深度思考Claude 3.5 儿子版本CLINE-MCP服务器是一个模型上下文协议（MCP）服务器，它结合了DeepSeek R1的推理能力与Claude 3.5 Sonnet的回答生成能力，借助OpenRouter的统一API，为用户提供更优质的交互体验。该服务器采用两阶段流程，先由DeepSeek进行初步推理，再由Claude生成最终回答，并将推理结果注入其中。

🚀 快速开始

深度思考Claude 3.5 儿子版本CLINE-MCP服务器结合了DeepSeek R1和Claude 3.5 Sonnet的优势，通过OpenRouter的统一API实现两阶段流程，为用户提供强大的推理和回答生成能力。下面将为你介绍其安装和使用方法。

✨ 主要特性

• 能力结合：结合了DeepSeek R1的推理能力与Claude 3.5 Sonnet的回答生成能力。
• 两阶段流程：采用两阶段流程，先由DeepSeek进行初步推理（50k字符上下文），再由Claude生成最终回答（600k字符上下文）。
• 结果注入：将DeepSeek的推理结果注入到Claude的回答中，提升回答质量。

📦 安装指南

使用Smithery安装

1. 打开终端。
2. 运行命令：

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

手动安装

1. 克隆仓库：

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

2. 安装依赖：

   npm install
   

3. 创建.env文件并添加以下内容：

   REASONING_API_KEY=your_reasoning_api_key_here
   CLAUSERSONNET_API_KEY=your_clauser_sonnet_api_key_here
   

💻 使用示例

基础用法

初始化服务器

node index.js

调用推理工具（DeepSeek R1）

const result = await use_mcp_tool({
  server_name: "deepseek-claude",
  tool_name: "generate_response",
  arguments: {
    prompt: "量子计算是什么？",
    showReasoning: true
  }
});

获取推理结果

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 }
});

🔧 技术细节

推理阶段（DeepSeek R1）

• 使用OpenRouter的推理令牌功能。
• 修改提示以输出'完成'并捕获推理内容。
• 从响应元数据中提取推理结果。

回答阶段（Claude 3.5 Sonnet）

• 收到原始提示和DeepSeek的推理内容。
• 结合上下文信息生成最终回答，保持对话历史。

📄 许可证

本项目采用MIT License，详细信息见LICENSE文件。

致谢

本项目基于Skirano提出的RAT（增强检索思考）概念，通过结构化推理和知识检索提升AI响应效果。

⚠️ 重要提示

确保已配置有效的推理API密钥和Clauser Sonnet API密钥。

💡 使用建议

安装完成后，先初始化服务器再调用工具。