websearch-deepseek

websearch-deepseek

A general MCP server providing web search capabilities using DeepSeek's native online search API.

Category
Visit Server

README

websearch-deepseek

通用 MCP Server — 基于 DeepSeek 原生联网搜索 API 的 Web Search 工具。

适用于 Claude CodeCursorContinueOpenCodepi 等任何支持 MCP 协议的 AI 编程助手。

特性

  • 🔍 DeepSeek 原生搜索 — 使用服务端 web_search_20250305 工具,非第三方搜索 API
  • 📝 AI 生成答案 — 返回基于完整网页内容生成的详细回答,而非仅 URL 列表
  • 🔗 附带来源链接 — 每条回答下附原文 URL,可追溯验证
  • ⚙️ 灵活配置 — 支持选择模型、开关思考模式、调整 token 上限
  • 🌐 MCP 协议 — 标准 JSON-RPC over stdio,兼容所有 MCP 客户端

工作原理

用户提问 → DeepSeek 模型
                ↓
        服务端执行 web_search(抓取网页)
                ↓
        加密网页内容 → 服务端解密 → 喂给模型
                ↓
        模型基于完整内容生成详细回答
                ↓
返回:AI 生成的答案 + 来源 URL 列表

一次 MCP 工具调用 = 一次 DeepSeek API 请求,搜索、解密、回答全在服务端完成。

快速开始

1. 获取 DeepSeek API Key

前往 DeepSeek Platform 注册并获取 API Key。

2. 安装

npm install -g websearch-deepseek

3. 配置你的 AI 编程助手

在对应助手的 MCP 配置文件中添加:

Claude Code

编辑 ~/.claude/claude_desktop_config.json 或项目中的 .mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "websearch-deepseek": {
      "command": "npx",
      "args": ["websearch-deepseek"],
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
        "WEBSEARCH_MODEL": "deepseek-v4-flash",
        "WEBSEARCH_THINKING": "enabled"
      }
    }
  }
}

Cursor

编辑 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "websearch-deepseek": {
      "command": "npx",
      "args": ["websearch-deepseek"],
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

Continue (VS Code)

编辑 ~/.continue/config.json,在 mcpServers 中添加:

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "websearch-deepseek",
      "command": "npx",
      "args": ["websearch-deepseek"],
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  ]
}

pi

编辑 ~/.pi/agent/settings.json,在 mcp 中添加:

{
  "mcp": {
    "websearch-deepseek": {
      "command": "npx",
      "args": ["websearch-deepseek"],
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

4. 开始使用

重启你的 AI 编程助手后,直接提问即可。当需要实时信息时,助手会自动调用 web_search 工具。

例如:

  • "帮我查一下 React 19 有哪些新特性"
  • "搜索 Python 3.13 的发布时间和主要更新"
  • "最近的 AI 行业有什么重大新闻"

环境变量配置

变量 必填 默认值 说明
DEEPSEEK_API_KEY ✅ 是 - DeepSeek API Key
WEBSEARCH_API_KEY ❌ 否 - API Key 备选变量名
WEBSEARCH_MODEL ❌ 否 deepseek-v4-flash 模型:deepseek-v4-flash(快)或 deepseek-v4-pro(强)
WEBSEARCH_THINKING ❌ 否 enabled 思考模式:enabled / disabled
WEBSEARCH_MAX_TOKENS ❌ 否 8192 回复最大 token 数

模型选择建议

场景 推荐模型 说明
日常搜索(默认) deepseek-v4-flash 速度快、成本低,回答质量足够好
深度研究 deepseek-v4-pro 更详细、更准确的回答,但稍慢

思考模式

  • enabled(默认):模型会先思考再回答,答案质量更高,但消耗更多 token
  • disabled:跳过思考步骤,速度更快,适合简单查询

命令行使用

也可以直接在终端中使用:

# 设置 API Key
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxx

# 搜索
npx websearch-deepseek search "Node.js LTS 版本"

# JSON 输出
npx websearch-deepseek search --json "TypeScript 5.8"

# 指定模型和关闭思考
npx websearch-deepseek search --model deepseek-v4-pro --no-thinking "Rust 最新版本"

输出示例

## Node.js 最新 LTS 版本

截至目前(2025 年 7 月),Node.js 最新的 Active LTS 版本是 Node.js 24.x...

| 版本 | 状态 | 首发日期 | 支持至 |
|------|------|----------|--------|
| 24.x | Active LTS | 2025-05-06 | 2028-04 |
| 22.x | Maintenance | 2024-10 | 2027-04 |

### 建议
- 新项目:推荐使用 Node.js 24 LTS
- 现有项目:Node.js 22 仍可继续使用

---

### Sources (10):
1. [Node.js 24.0 is available...](https://...)
2. [Node.js — Node.js Releases](https://...)
...

费用说明

本工具使用 DeepSeek API,按 token 计费。一次搜索大约消耗:

项目 估计 token
搜索 + 思考 ~5,000-8,000
生成回答 ~1,000-3,000
单次总计 约 8,000-15,000 token

DeepSeek API 价格请参考 官方定价

开发

git clone https://github.com/your-username/websearch-deepseek.git
cd websearch-deepseek
npm install

# 类型检查
npm run check

# 命令行测试
npm run search "Node.js latest LTS"

# 代码格式化
npm run format

License

MIT

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured