MCP Deepseek Demo

MCP DeepSeek演示项目

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概述

这 MCP DeepSeek演示 是基于以下内容构建的客户端应用程序 模型上下文协议（MCP），旨在与 DeepSeek人工智能模型该项目演示了如何将MCP协议与DeepSeek API集成，以使 工具调用 和 实时通信.

该项目遵循 单体仓库 具有两个主要部件的结构：

• mcp-client：基于Next.js的前端应用程序，提供用户界面和DeepSeek API集成。
• mcp-sse-server：使用的MCP服务器 服务器发送事件（SSE） 用于实时工具执行。

主要特点

✅ 现代中英文用户界面\ ✅ 与AI助手实时聊天\ ✅ 支持多种工具调用（产品查找、库存管理等）\ ✅ 基于SSE的实时通信\ ✅ 自动重新连接机制\ ✅ 响应式设计（移动和桌面）

入门指南

先决条件

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

安装

1. 克隆存储库

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

1. 安装依赖项

pnpm install

1. 配置环境变量

对于 mcp-client，创建 .env 并添加：

# MCP Server Config
MCP_SERVER_URL=http://localhost:8083/sse

# AI Provider
DEEPSEEK_API_KEY=sk-...
DEEPSEEK_API_URL=https://api.deepseek.com/v1/chat/completions
DEFAULT_MODEL=deepseek-chat

对于 mcp-sse-server，创建 .env 并添加：

# Server Config
PORT=8083
ALLOWED_ORIGINS=http://localhost:3000,https://yourdomain.com
LOG_LEVEL=info
HEARTBEAT_INTERVAL=30000

运行项目

1. 启动MCP服务器和客户端

pnpm run dev

1. 打开 http://localhost:3000 在浏览器中

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项目结构

mcp-deepseek-demo/
├── packages/
│   ├── mcp-client/         # Next.js Frontend
│   │   ├── app/            # Pages & Routing
│   │   ├── components/     # React Components
│   │   ├── lib/            # Utilities & Services
│   │   └── public/         # Static Assets
│   └── mcp-sse-server/     # MCP SSE Server
│       ├── src/            # Server Code
│       ├── services/       # Business Logic
│       └── files/          # File Operations
├── package.json           # Root Config
└── README.md              # Documentation

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用户指南

1. 连接到服务器

- 客户端在启动时自动连接。 - 连接状态显示在顶部。

1. 与AI助手聊天

- 在输入框中键入消息。 - 人工智能将进行分析和响应。

1. 使用工具

- 左侧面板中列出了可用的工具。 - 自然地请求工具（例如。， *“获取所有产品”* 触发器 getProducts).

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可用工具

🔧 getProducts：获取产品列表（模拟）\ 📦 getInventory：检查库存（模拟）\ 📝 getOrders：检索订单（模拟）\ 🛒 purchase：创建订单（模拟）\ 📂 getFiles：列出目录中的文件

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技术栈

• 前端：Next.js、React、TypeScript、顺风CSS
• 后端：Node.js、TypeScript
• 沟通：服务器发送事件（SSE）
• 应用程序编程接口：DeepSeek API，模型上下文协议（MCP）

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贡献

我们欢迎捐款！

1. 分叉 存储库
2. 创建分支(git checkout -b feature/your-feature)
3. 提交更改(git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推送到分支(git push origin feature/your-feature)
5. 打开A 拉取请求

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许可证

麻省理工学院