term_mcp_deepseek 是一个基于 DeepSeek API 的 MCP 概念验证服务器，旨在模拟 AI 模型与终端环境的交互。它通过提供 /mcp/list_tools 和 /mcp/call_tool 两个端点，实现了工具发现和调用的基本功能，使 AI 助手能够列出可用工具并执行终端命令。该服务器包含一个简单的 Web 聊天界面，允许用户与 DeepSeek API 集成，通过 CMD: 指令触发命令执行。

此解决方案的核心价值在于展示了 MCP 如何促进 AI 模型与外部环境的安全交互，解决了开发者在构建智能助手时需要安全执行命令的痛点。虽然它尚未完全符合 Anthropic 定义的 MCP 标准，但它为开发者提供了一个快速原型，用于探索 AI 模型控制终端会话的潜力。通过简单的 API 调用，开发者可以轻松集成 AI 能力，实现自动化任务和智能运维。该项目使用 Python 的 pexpect 库管理 Bash 会话，并通过 Flask 提供 API 服务。

终端命令执行

term_mcp_deepseek 的核心功能之一是能够通过 AI 指示执行终端命令。它利用 pexpect 库创建一个持久的 Bash 会话，AI 可以通过在消息中包含以 CMD: 开头的行来指示服务器执行命令。服务器接收到这些指令后，会在 Bash 会话中执行相应的 shell 命令，并将命令的输出返回给客户端。这种方式允许 AI 模型与底层操作系统进行交互，从而实现更复杂的功能。例如，AI 可以使用此功能来自动化软件安装、文件管理或系统监控等任务。这种能力极大地扩展了 AI 的应用范围，使其能够处理更多实际问题。技术实现上，pexpect 库提供了控制和交互子进程的能力，确保命令执行的稳定性和安全性。

MCP 模拟端点

该项目模拟了 MCP 的核心功能，提供了 /mcp/list_tools 和 /mcp/call_tool 两个端点。/mcp/list_tools 端点返回一个 JSON 格式的工具列表，描述了服务器可以执行的操作，例如 write_to_terminal、read_terminal_output 和 send_control_character。/mcp/call_tool 端点允许客户端直接调用这些工具，通过发送包含工具名称和参数的 JSON payload 来实现。例如，AI 可以调用 write_to_terminal 工具来向终端写入特定内容，或者调用 read_terminal_output 工具来获取终端的输出。这种模拟使得 AI 模型能够以标准化的方式与服务器进行交互，符合 MCP 的设计理念。虽然该实现尚未完全符合 Anthropic 的 MCP 标准，但它展示了 MCP 的基本工作原理和潜在价值。

AI 集成与指令解析

term_mcp_deepseek 集成了 DeepSeek API，允许 AI 模型生成包含特殊指令的消息。服务器能够解析这些消息，识别以 CMD: 开头的行，并将其作为终端命令执行。这种集成方式使得 AI 能够通过自然语言指令来控制终端，实现人机交互的无缝衔接。例如，用户可以通过简单的聊天消息指示 AI 执行复杂的系统管理任务。这种能力极大地提高了 AI 的易用性和实用性，使其能够更好地服务于用户。技术实现上，服务器需要对 AI 生成的消息进行解析，提取出命令部分，并将其传递给 pexpect 库执行。这种解析过程需要考虑到安全性和鲁棒性，以防止恶意代码的注入。

技术实现

term_mcp_deepseek 使用 Flask 框架构建了一个简单的 Web 服务器，并通过 Python 的 pexpect 库来管理终端会话。Flask 负责处理 HTTP 请求，并提供 API 端点，而 pexpect 则负责与 Bash 进程进行交互。这种架构使得服务器能够以异步的方式处理多个客户端的请求，并保持终端会话的持久性。此外，项目还使用了 .env 文件来管理 API 密钥等敏感信息，提高了安全性。虽然该实现相对简单，但它展示了构建 MCP 服务器的基本技术栈和架构模式。未来的改进方向包括使用更强大的 Web 框架（如 FastAPI）、采用 JSON-RPC 协议进行通信，以及使用 Server-Sent Events (SSE) 或 WebSockets 实现实时更新。