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DeepSeek

DeepSeek で Mattermost の AI ボットを作る

LangBot で DeepSeek を使った Mattermost の AI ボットを動かす手順:モデル設定、ボットの認証情報、ネットワーク、テスト、トラブルシューティング。

このレシピでは DeepSeek のモデルを Mattermost のボットにつなぎます。LangBot が Mattermost のメッセージを受け取り、パイプラインで処理して返信するので、プラットフォーム連携のコードは不要です。

LangBot の内蔵エージェントから DeepSeek のモデルを直接使います。別のエージェント基盤は不要で、ナレッジベース、MCP ツール、Skills も追加できます。

必要なもの

  • 稼働中の LangBot:LangBot Cloud(サーバー不要)、または Docker や uvx langbot によるセルフホスト。
  • LangBot から呼び出せる DeepSeek のアカウントまたはサーバー。
  • Mattermost の ボットアカウント(ロール Member)とアクセストークン、Mattermost サーバーの URL。

ネットワーク

LangBot から Mattermost サーバーに到達できれば十分で、Mattermost から LangBot への接続は不要です。

1. DeepSeek のモデルを追加する

  1. DeepSeek のコンソールで API キーを作成します。
  2. LangBot の モデル で LLM モデルを追加し、プロバイダーに DeepSeek、リクエスト URL に https://api.deepseek.com を指定して、API キーとモデル ID を入力します。
  3. モデルが関数呼び出しに対応していれば ツール使用 を有効にします。MCP ツール、Skills、サンドボックスに必要です。
  4. 代表的なモデル ID は deepseek-chat と deepseek-reasoner です。最新の一覧は DeepSeek のドキュメントで確認してください。

2. パイプラインを作成する

LangBot WebUI の パイプライン でパイプラインを作成(または既定のものを編集)し、AI を次のように設定します。

項目設定値
ランナーLocal Agent(内蔵エージェント)
モデル追加したモデル。予備モデルも指定できます。
プロンプトボットの役割、口調、してはいけないこと。
ナレッジベース任意。ナレッジベースを付けると資料に基づいて回答します。

3. Mattermost のボットを作成する

  1. Mattermost でボットアカウントを作成し(DM を使う場合は post:all)、一度しか表示されないトークンをコピーします。
  2. Mattermost アダプターでボットを作成し、サーバーアドレスとトークンを入力してパイプラインを紐付けます。

4. 紐付けてテストする

ボットを開いて作成したパイプラインを選び、保存してボットが有効になっていることを確認します。

ボットに DM を送るか、参加しているチャンネルでメンションします。

トラブルシューティング

  • 401 エラーは、API キーの誤りか DeepSeek アカウントの残高不足です。
  • 管理者向け機能には対応していないため、ボットのロールは Member のままにします。
  • パイプラインや AI 側がストリーミングに対応しない場合は、ボットのストリーミングを無効にします。
  • WebUI の モニタリング に、すべてのメッセージ、パイプラインの実行、エラーが記録されます。

よくある質問

Mattermost には公開 IP のあるサーバーが必要ですか?

いいえ。LangBot から Mattermost サーバーに到達できれば十分で、Mattermost から LangBot への接続は不要です。

Mattermost のボットはストリーミング返信に対応していますか?

はい。ボットでストリーミングを有効にし、AI 側もストリーミングに対応している必要があります。詳しくはプラットフォーム機能一覧をご覧ください。

同じ DeepSeek の設定を他のプラットフォームでも使えますか?

はい。1 つのパイプラインを複数のボットに紐付けられるので、同じ設定で複数のプラットフォームに同時に応答できます。

関連ガイド

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