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如何用DeepSeek+MCP實現AutoGLM沉思的能力?

jf_23871869 ? 來源:劉力 ? 作者:劉力 ? 2025-04-09 14:26 ? 次閱讀

作者:算力魔方創始人/英特爾創新大使劉力

智譜最近發布了AutoGLM沉思,一個能夠把一個開放式問題,拆解成一個個具體的小問題,并根據結果執行操作的自主智能體(AI Agent),它能夠模擬人類的思維過程,完成從數據檢索、分析到生成報告,大大節約了粗顆粒度調研到報告生成的過程!例如,給AutoGLM沉思輸入提示詞:“撰寫一篇專業的IDP(Intelligent Document Processing)深度行業調研報告”,AutoGLM會查閱幾十個網站的信息,然后匯總成一篇專業的報告。

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本文從零開始介紹使用DeepSeek和MCP快速實現一個跟AutoGLM沉思一樣的AI Agent,全自動實現從數據檢索、分析到生成報告的完整工作流。

一,DeepSeek-V3-0324是調用MCP的優秀模型


2025年3月24日,DeepSeek發布了大語言模型DeepSeek-V3-0324,其在評估代碼生成性能的基準測試平臺(LiveCodeBench)中首次通過所有測試用例(Pass@1)的比例為49.2%,如下圖所示,超過GPT-4.5(44.4%)和Claude-3.7-Sonnet(42.2%),被評價為“目前編程能力最強的非推理開源模型之一”。

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值得一提的是:DeepSeek-V3-0324模型不僅編程能力強,而且對MCP支持非常好,更重要的是性價比極高!DeepSeek + MCP非常適合打造日常使用的生產力工具。

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數據來源: https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4-5/deepseek-v3


二,為什么DeepSeek要調用MCP?


既然DeepSeek-V3-0324能力這么強了,為什么還要讓DeepSeek調用MCP?在《MCP:連接AI與應用程序的開放標準!》文中介紹了AI大模型發展兩條路徑:

1. 讓模型掌握更多信息:搜索、RAG、多模態等技術,都是讓模型掌握更多信息;

2. 讓模型使用更多工具:Function Call、MCP等技術,都是讓模型使用更多工具。

Model Context Protocol(MCP)就是通過讓DeepSeek調用更多工具,來增強DeepSeek能力的方法。

MCP通過標準化協議解決各種應用程序(工具)輕松接入AI大模型的問題,讓AI大模型能自動與各種應用程序協作,而無需開發者手動編寫任何協作代碼,大大簡化了開發流程!

另外,DeepSeek + MCP比Dify、Coze等畫布形式,更容易實現AI Agent應用(AI Agent = AI大模型 + 工具調用)。

三,搭建DeepSeek+MCP開發環境


構建DeepSeek+MCP開發環境,非常簡單,只需要三步:

1. 安裝VS Code和Cline插件

2. 在DeepSeek官網購買API Keys

3. 在Cline中填入DeepSeek API Key

請在參考《用MCP將百度地圖能力輕松接入DeepSeek》一文,完成開發環境搭建,并體驗讓DeepSeek通過MCP調用百度地圖能力。

四,添加Sequential-Thinking MCP Server


Sequential Thinking MCP Server? 是基于 MCP(Model Context Protocol)協議開發的?結構化問題處理工具?,專為復雜任務的分步推理和動態調整設計。其核心是通過標準化接口連接 AI 模型與外部工具/數據,實現可控的逐步式問題解決流程。

跟AI 大模型單次生成相比,AI大模型 + Sequential Thinking MCP Server 通過?步驟化控制+工具調用?,使任務執行準確率提升約 35%。

到https://mcp.so/server/sequentialthinking,把 Sequential Thinking MCP Server在Cline下的配置語句拷貝Cline的cline_mcp_settings.json文件,保存后顯示綠燈,說明配置成功!

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五,添加Tavily MCP Server


Tavily MCP Server? 是基于 MCP(Model Context Protocol)協議開發的?智能搜索服務工具?,旨在通過標準化接口將 Tavily 搜索引擎與 AI大模型(如 DeepSeek-V3等)深度集成,實現?安全、動態的實時數據交互。

Tavily MCP Server 正在成為 AI 大模型的“數據外接大腦”,推動從封閉式問答向開放式智能服務的轉型?。

首先,請到https://app.tavily.com/home,完成注冊并獲得API Key。

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然后,請到https://github.com/tavily-ai/tavily-mcp,把 Tavily MCP Server在Cline下的配置語句拷貝Cline的cline_mcp_settings.json文件,保存后顯示綠燈,說明配置成功!

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六,用DeepSeek+MCP編寫行研報告


配置好后,輸入提示詞:“撰寫一篇專業的IDP(Intelligent Document Processing)深度行業調研報告”,DeepSeek + MCP會像AutoGLM沉思一樣查閱幾十個網站的信息,然后匯總成一篇專業的報告。

請看關聯視頻

整個過程的Token消耗,僅人民幣0.67元。

七,總結


公司中的非技術人員應該掌握DeepSeek+MCP工具,通過對話的方式,構建自己的AI智能體工作流,減少重復性手動操作,提高工作效率!

如果你有更好的文章,歡迎投稿!

稿件接收郵箱:nami.liu@pasuntech.com

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審核編輯 黃宇

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