DeepSeek + Claude

🚀 淑深-思考-Claude-3.5-索内特-CLINE-MCP

这是一个结合了DeepSeek R1推理能力和Claude 3.5 Sonnet响应生成能力的MCP服务器，借助OpenRouter实现。它采用两阶段流程，先由DeepSeek进行初始推理（上下文限制为50,000字符），再将推理结果注入Claude生成最终响应（上下文限制为600,000字符），为用户提供更强大的对话服务。

🚀 快速开始

要启动MCP服务器，请运行：

python server.py

之后，您可以使用任何HTTP客户端（如curl或Postman）发送请求到http://localhost:5000。

✨ 主要特性

• 两阶段处理：

  • 利用DeepSeek R1进行初步推理（50k字符上下文）。
  • 借助Claude 3.5 Sonnet生成最终响应（600k字符上下文）。
  • 通过OpenRouter的统一API访问两个模型。
  • 将DeepSeek的推理结果注入到Claude的上下文中。

• 智能对话管理：

  • 基于文件修改时间检测活动对话。
  • 处理多个并发对话。
  • 自动过滤已结束的对话。
  • 支持在需要时清除上下文。

• 优化参数：

  • 模型特定的上下文限制：
    • DeepSeek：50,000字符用于专注推理。
    • Claude：600,000字符用于全面响应生成。
  • 推荐设置：
    • temperature：0.7（创意与平衡）。
    • top_p：1.0（完整的概率分布）。
    • repetition_penalty：1.0（防止重复）。

📦 安装指南

使用Smithery安装

通过Smithery自动安装DeepSeek Thinking与Claude 3.5 Sonnet：

npx -y @smithery/cli install @newideas99/Deepseek-Thinking-Claude-3.5-Sonnet-CLINE-MCP --client claude

手动安装

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/yourusername/Deepseek-Thinking-Claude-3.5-Sonnet-CLINE-MCP.git
cd Deepseek-Thinking-Claude-3.5-Sonnet-CLINE-MCP

2. 创建并激活虚拟环境（推荐）：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # 在Linux/Mac中使用
# 或者
.\.venv\Scripts\activate  # 在Windows中使用

3. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

💻 使用示例

基础用法

对于开发环境下的自动重建，可运行：

npm run watch

🔧 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'，同时捕获推理过程。
• 从响应元数据中提取推理结果。

响应阶段（Claude 3.5 Sonnet）

• 接收原始提示和DeepSeek的推理结果。
• 生成最终响应，结合推理结果。
• 维护对话上下文和历史记录。

📄 许可证

本项目采用MIT License，详细信息请参阅LICENSE文件。

👥 贡献者

本项目基于Skirano提出的RAT（检索增强思考）概念，该方法通过结构化推理和知识检索增强了AI响应。此实现具体结合了DeepSeek R1的推理能力与Claude 3.5 Sonnet的响应生成能力，通过OpenRouter的统一API实现。