DeepWiki MCP：免费、远程、一行命令，Agent即刻拥有Github代码库知识！

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🍹 Insight Daily 🪺

Aitrainee | 公众号：AI进修生

Hi，这里是Aitrainee，欢迎阅读本期新文章。

Devin 背后的团队 Cognition Labs，他们把自家的 DeepWiki 做成了一个 MCP 服务器。

简单说，就是给你的 AI 应用 (比如 Devin、或者用 OpenAI API 搭的应用) 装上一个能直接访问 DeepWiki 知识库的“外挂”。

DeepWiki 是什么？

之前咱们聊过：

不写/看不懂文档都有救！Devin 团队再出招 ：AI生成高质量 GitHub 文档，库作者点赞+改 URL 即用！

DeepWiki 能把 GitHub 仓库的文档变成 Devin Wiki (知识库)，还能用 Devin Search (搜索)。这个 MCP 服务器就是让程序也能用这些功能。

这个其实跟之前 

AI 写代码总是翻车？Upstash 创始人怒推 Context7：给 LLM 喂上最新鲜的官方文档。 有点像，

都是为了解决 AI ‘信息滞后’和‘瞎编乱造’的问题，想方设法给 LLM ‘喂’上最新鲜、最准确的‘精神食粮’。GitHub 仓库本身也是最新鲜的。

MCP 又是啥？

可以把它想成 AI 应用的 USB-C 接口，一个开放标准，让 AI 应用能安全地连上各种数据源和工具。DeepWiki MCP 服务器就是这种兼容服务之一。

DeepWiki MCP 服务器的料：

  • 免费、免认证、远程直接用，这点就挺香的。服务器地址也直接甩出来

    了：https://mcp.deepwiki.com/

  • 三大工具：

    • read_wiki_structure: 获取 GitHub 仓库的文档主题列表。

    • read_wiki_contents: 查看 GitHub 仓库的文档内容。

    • ask_question: 随便问关于某个 GitHub 仓库的问题，AI 会结合上下文给你答案。

  • 支持两种传输协议：

    • SSE (Server-Sent Events) – /sse: 官方 MCP 规范版本，Claude 支持，大部分集成推荐用这个。

      地址：https://mcp.deepwiki.com/sse

    • Streamable HTTP – /mcp: 更新的协议，兼容 Cloudflare 和 OpenAI，也支持老的 /sse。

      地址：https://mcp.deepwiki.com/mcp

    • 为了最大兼容性，先试试 /sse 这个。

DeepWiki MCP安装使用不多说了，以往说过很多类似的（文末）。

那我们这些用 OpenAI API 的开发者怎么用上它呢？

其实很简单，OpenAI 的 Responses API 已经可以直接调用这种远程 MCP 服务器上的工具了。

下面这段 Python 代码，就是官方给的演示，告诉你怎么让你的 GPT-4 (或者 4o) 直接向 DeepWiki MCP 服务器提问（比如问它 MCP 规范支持哪些传输协议）：

from openai import OpenAI
client = OpenAI()
resp = client.responses.create(    model="gpt-4.1", # 或者 gpt-4o 等支持 MCP 的模型    tools=[        {            "type": "mcp",            "server_label": "deepwiki", # 给服务器起个别名            "server_url": "https://mcp.deepwiki.com/mcp", # 服务器地址            "require_approval": "never", # 是否需要手动批准每次调用，"never" 表示不需要        },    ],    input="MCP 规范 2025-03-26 版本支持哪些传输协议？" # 你想问的问题)
print(resp.output_text)

只需要在 tools 里配置一下 MCP 服务器的地址和别名，然后在 input 里写上你想问的问题就行了。

你的 AI 模型就能自动调用 DeepWiki 的能力来回答。

AI 应用的想象空间又大了一圈。

更详细的官方文档在这儿：

https://platform.openai.com/docs/guides/tools-remote-mcp

不过，这里要特别提醒一句：用远程 MCP 服务器，信任是第一位的。 毕竟是把你的模型上下文（可能包含敏感信息）交给第三方处理，一定要评估好风险，优先选择官方或信誉良好的服务。

远程 MCP 服务器以前也介绍过不少，看文末。

当然，MCP 这个生态系统现在还处于非常早期的阶段。

除了 DeepWiki，像 Cloudflare、Hubspot 这些大厂也开始提供 MCP 服务器了。

可以预见，未来会有越来越多的工具和服务通过 MCP 标准接入 AI 应用，我们的 AI Agent 们会变得越来越‘耳聪目明’、‘手眼通天’。

OpenAI API 调用 MCP 的流程也设计得比较清晰，从获取工具列表、按需筛选，到实际调用和审批，都有相应的机制。
特别是那个审批流程，虽然可以跳过，但关乎数据安全。

  1. 获取工具列表： API 会先从 MCP 服务器获取可用的工具列表。成功后，响应里会包含一个 mcp_list_tools 对象，里面有成功导入的工具信息。建议把这个对象一直放在模型上下文里，避免重复获取，优化延迟。

  2. 按需筛选工具： 如果 MCP 服务器工具太多，可以用 allowed_tools 参数只导入你需要的，降低成本和延迟。

  3. 调用工具： 模型根据上下文决定是否调用 MCP 工具。调用时，会向服务器发请求，把输出结果放回模型上下文。这会生成一个 mcp_call 对象，包含参数和输出。失败的调用，error 字段会记录错误信息。

  4. 审批流程 (可选但推荐)： 默认情况下，OpenAI 会在数据发送到远程 MCP 服务器前请求你的批准。这能让你控制数据流向。收到 mcp_approval_request 后，你可以通过发送 mcp_approval_response 来批准。如果完全信任某个服务器，可以设置 require_approval: “never” 来跳过审批，提高效率。

  5. 认证 (DeepWiki 不需要，但其他可能需要)： 大多数 MCP 服务器需要认证。可以在请求的 headers 里带上 API Key 或 OAuth token。OpenAI API 不会存储这些敏感信息。

风险和安全须知：

  • MCP 服务器是第三方服务，有它们自己的条款。

  • 优先选择服务提供商自己托管的官方服务器。

  • 仔细审查和记录与第三方 MCP 服务器共享的数据。

  • 警惕恶意服务器可能包含的隐藏指令 (提示注入)。

  • MCP 服务器可能会意外更新工具行为，导致意外或恶意行为。

那么问题来了，怎么让自己的代码库也能通过 MCP 被访问呢？

很简单，去 https://deepwiki.com，任何公开的 GitHub 仓库都能免费索引。索引之后，就能通过这个 MCP 服务器和网站访问了。

总的来说，DeepWiki MCP 服务器提供了一个方便快捷的方式，让 AI 应用能够直接利用 DeepWiki 对公开代码库的理解能力。

OpenAI 的 API 也为这种集成提供了支持。

Cognition Labs 表示，他们会继续通过 DeepWiki 和 Devin 开源计划来支持开源社区。

如果你是开源 GitHub 仓库的维护者，还能申请 500 美元的 Devin 使用额度，去这个链接申请：form.typeform.com。

了解更多关于 MCP、AI Agent 构建、以及如何让你的 AI 应用更‘聪明’的实战技巧。
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（文：AI进修生）

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