Deepseek CLI工具框架
介绍
这是一个使用MCP（模型控制协议）和LangChain构建的CLI工具框架，集成了Deepseek LLM。它为创建利用LLM功能执行命令和处理自然语言请求的智能CLI应用程序提供了基础，这些应用程序具有上下文记忆和可定制的预设。
先决条件
要使用此框架，您需要在环境变量中设置Deepsseek API KEY DEEPSEEK_API_KEY 或者直接在客户端文件中。主要部件包括：
- deepseek-mcp-cli-client.py：处理用户输入、上下文记忆并与LLM交互的客户端界面
- deepseek-mcp-cli-server.py：公开工具并执行命令的MCP服务器
主要特点
- 使用Deepseek LLM进行自然语言处理
- 通过MCP（模型控制协议）执行命令
- LangChain集成用于构建AI代理
- 用于维护对话历史的上下文记忆
- 用于定义LLM角色和指令的可定制预设
- 具有用户友好界面的交互模式
- 命令行参数支持
- 模块化架构，易于扩展
用法
交互模式
在交互模式下执行客户端：
python deepseek-mcp-cli-client.py在交互模式下，您可以：
- 输入自然语言查询
- LLM使用基于工作日志的上下文记住以前的交互
- 类型
exit,quit，或q退出
命令行参数
直接执行单个查询：
python deepseek-mcp-cli-client.py "What's in my current directory?"从现有工作日志继续：
python deepseek-mcp-cli-client.py -l worklog_xxxx.log执行查询并从工作日志继续：
python deepseek-mcp-cli-client.py -l worklog_xxxx.log "Show me the current directory content"查看帮助信息：
python deepseek-mcp-cli-client.py --help可用选项
-l, --log：从中继续对话的现有工作日志文件的路径query：要执行的可选初始查询
入门指南
- 安装依赖项：
pip install -r requirements.txt- 设置你的深度搜索API密钥：
export DEEPSEEK_API_KEY="your-api-key"或编辑 deepseek-mcp-cli-client.py 并直接添加您的API密钥。
- 运行客户端（服务器自动启动）：
python deepseek-mcp-cli-client.py建筑
该框架遵循客户端-服务器架构：
- 客户端：处理用户交互、LLM集成和上下文记忆
- 服务器：管理工具执行和命令处理
- MCP协议：启用客户端和服务器之间的通信
- LangChain：提供代理框架和工具集成
上下文记忆
该框架使用基于工作日志的上下文存储系统：
- 工作日志作为上下文：所有用户交互和AI响应都记录到工作日志文件中
- 自动上下文加载：从现有工作日志继续时，整个对话历史记录将作为上下文加载
- 最小内存使用：内存中仅保留当前系统配置和工作日志内容
- 会话保持：通过指定工作日志文件，可以随时恢复对话
这种方法减少了令牌的使用，同时跨会话维护了全面的上下文内存。
可用工具
默认情况下，服务器提供以下工具：
list_files：列出目录中的文件current_directory：获取当前工作目录create_file：创建包含内容的新文件read_file：读取文件内容execute_command：执行shell命令
强制工作日志功能
默认预设包括一个强制性的工作日志要求：所有用户请求和AI响应都会自动记录到带有时间戳的会话日志文件中。这确保了通过CLI执行的所有交互和操作的完整审计跟踪。
工作日志功能：
- 每个新的对话会话都会生成一个基于时间戳命名的唯一日志文件
- 从现有会话继续时，支持自定义文件名
- 所有用户请求都会自动记录时间戳
- 所有AI响应都会自动记录时间戳
- 时间戳格式：
YYYY-MM-DD HH:MM:SS - 用作继续对话的上下文记忆
- 可用于随时恢复对话
日志条目示例：
[2023-11-01 14:30:25] USER REQUEST: List files in my current directory
[2023-11-01 14:30:27] AI RESPONSE: I'll list the files in your current directory...
[2023-11-01 14:30:28] Executing command: ls -la
[2023-11-01 14:30:28] Command result - Exit code: 0继续对话：
要从现有工作日志继续对话，请执行以下操作：
python deepseek-mcp-cli-client.py -l worklog_xxxxx.log工作日志中的整个对话历史记录将用作新会话的上下文。
许可证
MIT许可证