Как подключить MCP к DeepSeek: Harness, Claude Code, OpenCode и Codex

Чат DeepSeek на chat.deepseek.com и в мобильном приложении MCP-серверы не подключает. MCP-сервер запускает программа-клиент: она читает список инструментов сервера, передаёт его модели через API и сама выполняет вызовы. Модель DeepSeek в этой схеме только выбирает инструмент и аргументы.

Поле mcp_servers в Anthropic-совместимом API DeepSeek игнорируется, поэтому подключить удалённый MCP-сервер одним запросом к API не получится. Обычные инструменты (tools) обе модели принимают: и в формате OpenAI по адресу https://api.deepseek.com, и в формате Anthropic по адресу https://api.deepseek.com/anthropic.

Моделей две: deepseek-flash (сейчас это DeepSeek-V4.1-Flash-1017) и deepseek-v4-pro (DeepSeek-V4-Pro-0813). У обеих контекст 1M токенов и ответ до 384K токенов. Картинки понимает только deepseek-flash. Старые имена deepseek-v4-flash и deepseek-v4-flash-vision-exp API ещё принимает и отвечает моделью deepseek-flash.

Сама DeepSeek выпускает агента DeepSeek Harness со встроенным MCP-клиентом и даёт инструкции для Claude Code, Codex, OpenCode, OpenClaw, Hermes, Reasonix, WorkBuddy/CodeBuddy и Qoder. Ключ API для всех вариантов берут на platform.deepseek.com.

DeepSeek Harness (команда dsh) — агент с открытым кодом от DeepSeek AI под лицензией MIT. Репозиторий deepseek-ai/deepseek-harness открыт 13 августа 2026 года, на 13 ноября у него больше 279 тысяч звёзд на GitHub, последний выпуск — dsh-v0.2.2-rc.2 от 11 ноября. Агент собран из плагинов на фреймворке Cordis и пока находится в стадии developer preview: между выпусками ломается совместимость.

Для запуска нужен Node.js. Команда npx @deepseek-ai/dsh web открывает Web UI по адресу http://127.0.0.1:3080. В Settings → Models введите ключ DeepSeek API, затем выберите папку проекта кнопкой Choose workspace. Кроме DeepSeek, Harness подключает Anthropic, OpenAI, Kimi, GLM и любой OpenAI-совместимый шлюз.

MCP-серверы подключает плагин @deepseek-ai/dsh-mcp-client: одна запись — один сервер. Локальную программу подключайте через stdio, удалённый сервис — через streamable-http. По умолчанию ни один сервер не включён. Записи кладут в файл ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml для профиля web или в ~/.dsh/cordis.patch.yml для всех профилей. Если файл уже есть, допишите записи в него: там могут лежать другие ваши настройки. Разовый вариант — передать отдельный файл флагом dsh web --patch путь/к/файлу.yml.

В Web UI серверы можно добавлять, выключать и удалять в настройках (Settings) без перезапуска. За это отвечает плагин @deepseek-ai/dsh-mcp-manager.

Переменные окружения с KEY, PASSWORD, SECRET или TOKEN в имени Harness не передаёт серверу. Токен нужно явно прописать в env записи, как GITHUB_TOKEN в примере. Инструменты появляются у модели под именами вида mcp__github__create_issue, как в Claude Code и Codex. Если сервер не запустился, Harness всё равно стартует, а ошибка уходит в лог.

# ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml
- insert:
    - id: mcp-github
      name: '@deepseek-ai/dsh-mcp-client'
      config:
        serverName: github
        transport: stdio
        command: npx
        args: ['-y', '@modelcontextprotocol/server-github']
        env:
          GITHUB_TOKEN: !!js process.env.GITHUB_TOKEN

    - id: mcp-web
      name: '@deepseek-ai/dsh-mcp-client'
      config:
        serverName: web
        transport: streamable-http
        url: http://localhost:3000/mcp
        headers:
          Authorization: !!js '`Bearer ${process.env.MCP_TOKEN}`'

У DeepSeek есть API в формате Anthropic, поэтому Claude Code работает на её моделях после замены адреса и ключа. Задайте переменные окружения и запустите claude в папке проекта. Для установки с нуля нужен Node.js 18 или новее, на Windows ещё Git for Windows.

MCP-серверы подключаются так же, как с моделями Claude: командой claude mcp add или через .mcp.json. Сервер запускает Claude Code, модель DeepSeek получает его инструменты в обычном списке tools. Команды, области подключения и проверку статуса мы разобрали на странице /mcp/klienty/claude-code/.

Имена моделей Claude API переводит сам: claude-opus идёт в deepseek-v4-pro по цене V4 Pro, claude-sonnet и claude-haiku — в deepseek-flash. В режиме разработчика Claude Desktop можно так же сменить адрес и ключ и работать с моделями DeepSeek.

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<ключ DeepSeek API>
export ANTHROPIC_MODEL=deepseek-flash[1m]
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=deepseek-flash[1m]
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=deepseek-flash[1m]
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=deepseek-flash
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=deepseek-flash
export CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=max
export CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW=786432

# MCP-серверы подключаются как обычно
claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp
claude mcp list
claude

В OpenCode провайдер DeepSeek встроен. Ставьте OpenCode 1.18.30 или новее, запустите opencode, введите /connect, выберите deepseek, вставьте ключ и выберите модель DeepSeek-V4-Flash. MCP-серверы лежат в разделе mcp файла opencode.json, их добавляет команда opencode mcp add. Подробности — на странице /mcp/klienty/opencode/.

Codex общается с моделями через Responses API, его DeepSeek тоже поддерживает. Настройка одна на Codex CLI, расширение для VS Code и приложение ChatGPT на компьютере: провайдер DeepSeek вписывают в ~/.codex/config.toml, описание моделей — в ~/.codex/models.json. У DeepSeek есть скрипт, который делает это сам: он сохраняет копию конфига в ~/.codex/backup-deepseek/ и не трогает уже подключённые MCP-серверы. Файлы можно заполнить и вручную. Серверы в Codex добавляет команда codex mcp add, остальное — на странице /mcp/klienty/codex/.

# OpenCode: в поле ввода /connect → deepseek → ключ → DeepSeek-V4-Flash
opencode
opencode mcp add context7 --url https://mcp.context7.com/mcp
opencode mcp add everything --env LOG_LEVEL=info -- npx -y @modelcontextprotocol/server-everything
opencode mcp list

# Codex после настройки провайдера DeepSeek
codex mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp
codex mcp list

LM Studio с версии 0.3.17 работает как MCP-клиент и подключает серверы к локальным моделям, в том числе к дистиллированным DeepSeek R1. Модель скачивает команда lms get deepseek-r1, серверы прописывают в mcp.json: вкладка Program в правой панели → Install → Edit mcp.json. Формат файла тот же, что у Cursor.

Инструменты LM Studio передаёт любой модели, но качество зависит от поддержки. Модели с нативной поддержкой отмечены значком молотка, в списке LM Studio это Qwen, Llama 3.1 и 3.2, Mistral. Остальным LM Studio описывает инструменты в системном промпте и сам разбирает их ответ, и вызовы получаются менее надёжными. Тяжёлые MCP-серверы быстро забивают контекст небольшой модели, поэтому подключайте только нужные. Остальное — на странице /mcp/klienty/lmstudio/.

{
  "mcpServers": {
    "everything": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-everything"]
    }
  }
}

Обратная схема: агент работает на другой модели, например Claude в Claude Code или Cursor, и через MCP-сервер отправляет часть задач в DeepSeek. Вызовы оплачиваются с баланса вашего ключа DeepSeek API.

deepseek-mcp-server от DMontgomery40 — 366 звёзд на GitHub, лицензия MIT, стоит в списке awesome-deepseek-integration у deepseek-ai. Даёт 11 инструментов: чат с текстом и картинками, Responses API, дописывание кода FIM, список моделей, баланс счёта, загрузку файлов и память диалога в памяти процесса. Нужен Node.js 20 или новее. Отдельных инструментов поиска и чтения страниц у него нет, картинки, видео и звук он не создаёт.

deepseek-mcp-server от arikusi — 26 звёзд, MIT. Ведёт многоходовые сессии, вызывает функции, проверяет JSON по схеме, переключается между моделями при сбоях и считает расходы по пиковым и непиковым ценам. Есть 12 шаблонов промптов и удалённая версия по адресу deepseek-mcp.tahirl.com/mcp, куда вы передаёте свой ключ в заголовке. Такой ключ проходит через чужой сервер, поэтому надёжнее запускать сервер у себя через npx.

# DMontgomery40/deepseek-mcp-server
claude mcp add deepseek --env DEEPSEEK_API_KEY="ваш-ключ" -- npx -y deepseek-mcp-server@1
codex mcp add deepseek --env DEEPSEEK_API_KEY="ваш-ключ" -- npx -y deepseek-mcp-server@1

# arikusi/deepseek-mcp-server
gemini mcp add deepseek npx @arikusi/deepseek-mcp-server -e DEEPSEEK_API_KEY=ваш-ключ

deepseek-v4-pro не видит картинки: вместо скриншота из MCP-инструмента, например браузерного, модель получит текст [Unsupported Image]. deepseek-flash принимает картинки в результатах инструментов. Флаг ошибки is_error в результате инструмента API игнорирует, модель видит только текст ответа.

tool_choice со значением any работает как auto и не заставляет модель вызвать инструмент. Вызов конкретного инструмента по имени в режиме размышлений возвращает ошибку 400. Блоки mcp_tool_use и mcp_tool_result API не принимает. При нескольких вызовах подряд клиент должен каждый раз присылать всю историю, в режиме размышлений вместе с блоками thinking. Claude Code, OpenCode и Harness делают это сами.

В DeepSeek Harness MCP-клиент не поддерживает шаблоны промптов MCP, подписки на ресурсы, запросы ввода у пользователя (elicitation) и инструменты с выполнением через задачи. Звук и встроенные ресурсы модель получает в виде текстового сообщения об ошибке. Аудита безопасности у Harness не было: агент выполняет команды модели и сторонние плагины, поэтому запускайте его в отдельной виртуальной машине или контейнере и держите копии файлов.