Deputy

Name: Deputy
Author: alimohammadiamirhossein

von alimohammadiamirhosseinVersion 0.3.1i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.alimohammadiamirhossein/deputy

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Claude Code helper: DeepSeek V4.1 Flash reviews Claude's code for bugs and gives second opinions

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiGanz neu↓ 46/Wo. · ★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Kategorie: Entwicklertools
Das musst du eintragen: DEEPINFRA_API_KEY, XAI_API_KEY, DEPUTY_API_KEY

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
Das trägst du selbst ein: DEPUTY_PROVIDER, DEEPINFRA_API_KEY, XAI_API_KEY, DEPUTY_MODE, DEPUTY_THINKING, DEPUTY_MODEL, DEPUTY_BASE_URL, DEPUTY_WORKSPACE, DEPUTY_API_KEY

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "deputy": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "deputy-cc",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "DEPUTY_PROVIDER": "your-value",
        "DEEPINFRA_API_KEY": "your-value",
        "XAI_API_KEY": "your-value",
        "DEPUTY_MODE": "your-value",
        "DEPUTY_THINKING": "your-value",
        "DEPUTY_MODEL": "your-value",
        "DEPUTY_BASE_URL": "your-value",
        "DEPUTY_WORKSPACE": "your-value",
        "DEPUTY_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add deputy --env DEPUTY_PROVIDER=your-value --env DEEPINFRA_API_KEY=your-value --env XAI_API_KEY=your-value --env DEPUTY_MODE=your-value --env DEPUTY_THINKING=your-value --env DEPUTY_MODEL=your-value --env DEPUTY_BASE_URL=your-value --env DEPUTY_WORKSPACE=your-value --env DEPUTY_API_KEY=your-value -- uvx deputy-cc serve

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "deputy": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "deputy-cc",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "DEPUTY_PROVIDER": "your-value",
        "DEEPINFRA_API_KEY": "your-value",
        "XAI_API_KEY": "your-value",
        "DEPUTY_MODE": "your-value",
        "DEPUTY_THINKING": "your-value",
        "DEPUTY_MODEL": "your-value",
        "DEPUTY_BASE_URL": "your-value",
        "DEPUTY_WORKSPACE": "your-value",
        "DEPUTY_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "deputy": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "deputy-cc",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "DEPUTY_PROVIDER": "your-value",
        "DEEPINFRA_API_KEY": "your-value",
        "XAI_API_KEY": "your-value",
        "DEPUTY_MODE": "your-value",
        "DEPUTY_THINKING": "your-value",
        "DEPUTY_MODEL": "your-value",
        "DEPUTY_BASE_URL": "your-value",
        "DEPUTY_WORKSPACE": "your-value",
        "DEPUTY_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

DEPUTY_PROVIDER env
deepinfra (DeepSeek V4.1 Flash) or xai (Grok, default model grok-4.3).
DEEPINFRA_API_KEY geheim env
DeepInfra API key (deepinfra.com, Dashboard > API Keys), for the default provider. Only sent to api.deepinfra.com.
XAI_API_KEY geheim env
xAI API key (console.x.ai), when DEPUTY_PROVIDER is xai. Only sent to api.x.ai.
DEPUTY_MODE env
accuracy: Claude writes all code; Deputy reviews and consults. lean: fewest Claude tokens, little accuracy loss. balanced: Deputy takes mechanical work. partner: Deputy does all low-level work and gi…
DEPUTY_THINKING env
How hard the helper model thinks.
DEPUTY_MODEL env
Model id served by the endpoint.
DEPUTY_BASE_URL env
Any OpenAI-compatible endpoint (https, or http on localhost for a local model).
DEPUTY_WORKSPACE env
Project folder Deputy may read and edit. Defaults to the client's project folder.
DEPUTY_API_KEY geheim env
API key for a non-DeepInfra endpoint. Takes precedence over DEEPINFRA_API_KEY.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto alimohammadiamirhossein bestätigt, dem das Repo gehört
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Entwicklertoolsi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 4927 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 75 % der anderen 4927 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 4927 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Deputy sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: DEEPINFRA_API_KEY, XAI_API_KEY, DEPUTY_API_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.3.1) kam vor 12 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

von githubWeit verbreitet★ 34.245Aktualisiert vor 5 Tagen

Computer oder Cloud

Installieren

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

von wonderwhy-erWeit verbreitet↓ 709.596/Wo.★ 10.225Aktualisiert vor 17 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Installieren

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

von cloudflareWachsend★ 4446Aktualisiert vor 14 Monaten

Läuft in der Cloud✓ mcp.cloudflare.com

Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Deputy

Deputize cheap models. Claude stays the sheriff.

Deputy is a Claude Code plugin and MCP server that has a cheap model, DeepSeek V4.1 Flash, review Claude's code for bugs and give second opinions, for under a cent each. Claude keeps writing the code.

A replay of one benchmark case. Deputy's findings, time and cost, the repro and the test run are real.

claude plugin marketplace add alimohammadiamirhossein/deputy

claude plugin install deputy@deputy

Inside Claude Code the same thing is /plugin marketplace add alimohammadiamirhossein/deputy. You need uv and a DeepInfra API key.

What it costs (measured)

Run	Time	Cost
`review`: two reviewers check a change with a planted off-by-one bug (both caught it)	27 s	$0.0011
`consult`: second opinions from 2 angles	68 s	$0.0018
`investigate`: list a project's functions and their tests	18 s	$0.0004
`delegate`: fix a bug, add 3 tests, run pytest until green	46 s	$0.0006

Measured on a small demo project with thinking high. Reviews and second opinions now think at low by default, which makes them faster and cheaper (see the review benchmark below). On real projects, expect consult and review to stay under $0.01. Every result shows its real tokens and cost.

Benchmark: Opus with and without Deputy

Four small Python tasks with hidden tests Claude never sees (bench/), one run each on Claude Opus 5.5, October 2026. These runs predate the faster reviews: reviewers then thought at high with no time limit, and the prompt asked Claude to review every task.

Config	Hidden tests passed	Mean cost (Claude + Deputy)	Median time
Opus alone	4/4	$0.18	30 s
Opus + `/deputy:review`	4/4	$0.31 ($0.30 + $0.013)	3.7 min
Opus + `/deputy:delegate`	4/4	$0.19 ($0.19 + $0.0015)	76 s

What this shows, and what it doesn't:

No accuracy gain to measure here. The tasks are too easy: Opus passed every hidden test on its own.
Reviews cost Claude more than they cost Deputy. Deputy's share is about a cent, but Claude spends more checking the findings, so a reviewed task cost 68% more and took longer. One review took 24 minutes because a reviewer thought for 73k tokens. Reviewers now think at low and stop after 180 s, and Claude reviews only risky or large changes.
The findings still changed the code. In 3 of 4 tasks Claude hardened the code beyond the spec: it fixed a rate limiter that a NaN timestamp would block forever, and added missing tests. It rejected one finding that contradicted the spec.
Delegating saved nothing on tasks this small. Claude's own reading and checking cost about as much as writing the code itself.
Small sample. One run per config. Full table: bench/results/2026-10-24-opus.

Does `review` catch bugs, and how often does it cry wolf?

Deputy's review on its own, without Claude, on 6 changes with a planted bug and 8 clean changes. Each planted bug has a clean twin, the same change done right. Five runs each with the default settings (bench/review_cases):

Diffs	Reviews	Flagged	Flagged major or critical	Mean cost	Median time	Slowest
Planted bug	30	30/30 caught	30/30	$0.0016	28 s	59 s
Clean	40	22/40	10/40	$0.0039	80 s	230 s

Every planted bug was caught, at major or critical severity, by both reviewers every time.
Reviews are quick. Reviewers think at low and stop after 180 s. With high thinking and no cap they caught the same bugs, but the median clean review took 160 s and the slowest 23 minutes.
Clean code still draws findings, so Claude has to check each one. Most are minor (36 of 50), but a quarter of clean reviews included a major claim.
Many of those findings are fair, such as a test that can't fail, an entry point no test covers, or a cache key wider than the change assumed.
The benchmark already fixed one cause of false alarms. In the first run, reviewers read new files labelled "(untracked)" as left out of the change. Deputy now shows them as git diff does, and those findings went from 6 to 0.
Agreement is weak evidence on clean code. Both reviewers flagged the same spot on 20% of clean diffs, so a finding isn't real just because two reviewers report it.
Every finding on a clean diff is listed in the results: default settings, high thinking, no cap, first run.

What it does

Claude (for example Opus 5.5) stays in charge and writes the code. Deputy adds four tools that run a much cheaper model as a helper inside your project:

Tool	What it does
`review`	Independent reviewers hunt for bugs in a risky or large change before Claude calls it done
`consult`	Second opinions from 2–4 angles at once, before Claude commits to a plan
`investigate`	Reads lots of code and returns `file:line` leads
`delegate`	Hands a coding task to the cheap model (off by default; on request, or in savings mode)
`stats`	Shows roughly how many tokens and dollars Deputy saved: this session, today, this week, all time

Claude treats everything Deputy says as an unverified hint: it checks each finding against the code and keeps only what holds up.

See what you saved

Every result ends with a one-line estimate, for example from a real investigate run:

Savings (rough): this work would cost about $0.0082 on Claude Opus 5.5; Deputy did it for $0.0001. Saved about $0.0074 and 2.0k Claude Opus 5.5 tokens.

Ask Claude for stats, or run deputy stats, for totals. Reviews and second opinions are listed separately as extra checks, so they never inflate the savings. The estimate assumes your lead model would use about as many tokens, so treat it as an order of magnitude. Only numbers are stored, never code or prompts. Set your lead model with DEPUTY_LEAD_MODEL (opus, sonnet, haiku, fable or custom).

When to use Deputy, and when not to

Use it for:

Risky or large changes, where a missed bug costs more than a minute of waiting: tricky logic, security, data handling, concurrency, refactors that touch several files.
A second opinion before Claude commits to a design, without spending Claude tokens on it.
Wide reading in a big codebase, such as "where is this setting read?".
Well-specified mechanical work (boilerplate, renames, test scaffolding) in lean, balanced, partner or savings mode, when you want to save Claude tokens on larger jobs. On small tasks it saved nothing in the benchmark.

Skip it for:

Routine changes whose tests pass, and trivial edits like typos and one-liners. A review makes you wait and adds little there.
Code you may not share with a third party. Deputy sends code to DeepInfra, or to whatever endpoint you set in DEPUTY_BASE_URL (a local model works too).
Final answers. Findings come from a weaker model and include false positives, which is why Claude verifies every one.
Architecture and security-sensitive decisions in savings mode. Keep those with Claude.

Quick start

1. Get a DeepInfra API key (DeepInfra hosts DeepSeek's models in the US)

Sign up at [deepinfra.com](https://deepinfra.com/) with GitHub, Google or email.
In Dashboard → Billing, add a card and $5–10 of credit, then set a spending limit equal to that amount.
In API Keys, create a key (it starts with sk-di-) and copy it. Keep it private.

You don't need a plan, a model purchase or a dedicated GPU. Pay-as-you-go credit is enough.

2. Install uv and the plugin

claude plugin marketplace add alimohammadiamirhossein/deputy

claude plugin install deputy@deputy

Claude Code asks for your DeepInfra key and stores it in your system's secure storage.

3. Restart Claude Code and try it

/deputy:review

/deputy:consult I plan to cache sessions in Redis. What am I missing? /deputy:investigate how does a request reach the database? /deputy:ds add input validation to the signup form, with tests

Or just work normally: Claude calls Deputy on its own when it pays off, and skips reviews on routine changes whose tests pass.

Cursor and Codex

One command adds Deputy to the editor's MCP config (with a backup of the old file) and installs the playbook as a Cursor rule or Codex skill:

uvx --from git+https://github.com/alimohammadiamirhossein/deputy deputy setup cursor --project .

uvx --from git+https://github.com/alimohammadiamirhossein/deputy deputy setup codex

Set DEEPINFRA_API_KEY in your environment first, then restart the editor. Add --dry-run to see the changes without writing them. Ready-made files are in integrations/.

Grok instead of DeepSeek (experimental, not tested yet): Grok support follows xAI's documentation but has not been run with a real xAI key. If you try it, please tell us what worked and what didn't, even if it was just a one-word "works". Add --provider xai and set XAI_API_KEY (from console.x.ai) instead. Deputy then uses grok-4.3; set DEPUTY_MODEL to grok-build-0.1 (xAI's coding model) or grok-4.7 (its strongest). Grok costs about 10 times more per token than DeepSeek V4.1 Flash.

uvx --from git+https://github.com/alimohammadiamirhossein/deputy deputy setup cursor --project . --provider xai

Other MCP clients (Cline, Windsurf, Claude Desktop)

Deputy is on PyPI as deputy-cc. Add a stdio MCP server that runs:

uvx deputy-cc serve

with DEEPINFRA_API_KEY set in its environment. Check your setup with uvx deputy-cc doctor.

Recommended model: DeepSeek V4.1 Flash, thinking

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

Deputy

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Werte, die du selbst einträgst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Entwicklertoolsi

Häufige Fragen

Alternativen

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

README vom Entwickler

Deputy

Deputize cheap models. Claude stays the sheriff.

What it costs (measured)

Benchmark: Opus with and without Deputy

Does review catch bugs, and how often does it cry wolf?

What it does

See what you saved

When to use Deputy, and when not to

Quick start

Cursor and Codex

Other MCP clients (Cline, Windsurf, Claude Desktop)

Recommended model: DeepSeek V4.1 Flash, thinking

Does `review` catch bugs, and how often does it cry wolf?