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多模态 MCP 工具集 RRRosmontis/dsh-qwen-mm

DeepSeek Harness
RRRosmontis82 天前有提交已提供中文文档扫描:含敏感能力

让纯文本模型读图看视频并调用搜索与 3D 工具

27.4/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/9/16 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add RRRosmontis/dsh-qwen-mm
该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)

状态速览

判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态
信任档位:已验证
是什么[目录]—
dsh 原生插件 · vision
暂无时间戳·判据 →
装得上吗[实装验证]✓
本站已真实安装成功
非静态推断
L4 · 真实安装等级说明 →
数据截至 2026/09/27·判据 →
安全吗[自动扫描]—
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
数据截至 2026/11/03·判据 →
还在维护吗[仓库]—
更新放缓:最近一次提交在 82 天前
暂无时间戳·判据 →
图例:✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据,不代表插件有问题
档位由哪些信号合成

本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →

可信度证据

安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
🔵 扫描:含敏感能力尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描发现插件具备触达本地系统的能力:执行外部命令、读写/删除本地文件、读取剪贴板或密钥类环境变量(至少其一)。这是能力清单,不是危险判定——具体能力项与证据见下方,安装前请自行判断是否需要。

读写/删除本地文件
查看扫描证据(共 4 处,展示前 4 条)
  • 读取本地文件
    lib/index.js:93
    content: await readFile(new URL(`../assets/skills/${entry.file}`, import.meta.url), "utf8")
  • 读取本地文件
    lib/attachments.js:63
    await access(path);
  • 写入本地文件
    lib/attachments.js:67
    await mkdir(exportDir, { recursive: true });
  • 写入本地文件
    lib/attachments.js:68
    await writeFile(path, data, { flag: "wx" });
扫描于 2026/11/3(1 天前) · 范围 入口闭包 + 发布文件清单 · 来源 GitHub 仓库

静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/schemastery@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-agent@deepseek-ai/dsh-attachment@deepseek-ai/dsh-home-paths@deepseek-ai/dsh-invariants@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-mcp-client@deepseek-ai/dsh-skill
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用户评分
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功能亮点

  • 图片识别
  • OCR文字提取
  • 语音识别

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
dsh-qwen-mm 把 Qwen-MM-Plugins 集成进 DeepSeek Harness,让纯文本的 DeepSeek 模型也能“看懂”图片、视频、文档,并调用网络搜索、3D/CAD 等工具。 自主实现说明:本插件的架构调研、编码、测试、文档与真机验证,均由 DeepSeek Harness(dsh)驱动 deepseek-v4-flash 模型自主完成,全程无需人工编写脚手架。 通过集成 Qwen-MM-Plugins,让 DeepSeek Harness 原生支持多模态。 自主实现。 本插件由 DeepSeek Harness(dsh)运行 deepseek-v4-flash 模型端到端设计与实现,全程无需手写脚手架——架构调研、编码、测试、文档与实机验证均由该 agent 自行完成。 功能总览 / Capabilities | 能力 | 实现方式 | 需要密钥 | | 读图 / 读视频 / 读文档 / 读代码 / 读数据 | core MCP 工具(read_image、visualize、media_info、read_video …) | ❌ 无 | | 云端视觉 / OCR / ASR / 物体定位 | api MCP 工具(vision_chat、ocr、omni_* …
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-qwen-mm

把 Qwen-MM-Plugins 集成进 DeepSeek Harness,让纯文本的 DeepSeek 模型也能“看懂”图片、视频、文档,并调用网络搜索、3D/CAD 等工具。

自主实现说明:本插件的架构调研、编码、测试、文档与真机验证,均由 DeepSeek Harness(dsh)驱动 deepseek-v4-flash 模型自主完成,全程无需人工编写脚手架。

通过集成 Qwen-MM-Plugins,让 DeepSeek Harness 原生支持多模态。

自主实现。 本插件由 DeepSeek Harness(dsh)运行 deepseek-v4-flash 模型端到端设计与实现,全程无需手写脚手架——架构调研、编码、测试、文档与实机验证均由该 agent 自行完成。

功能总览 / Capabilities

| 能力 | 实现方式 | 需要密钥 |
| 读图 / 读视频 / 读文档 / 读代码 / 读数据 | core MCP 工具(read_image、visualize、media_info、read_video …) | ❌ 无 |
| 云端视觉 / OCR / ASR / 物体定位 | api MCP 工具(vision_chat、ocr、omni_* …),基于 DashScope Qwen VL/Omni | ✅ DashScope |
| 网络搜索 + 以图搜图 | search MCP 工具(web_search、web_extractor、image_search) | ✅ Serper / Tavily / Exa |
| 长视频问答 / 视频剪辑 / Blender / FreeCAD / 数学视频 | video-memory、video-edit、blender、freecad、edu-agent | 按能力而定 |
| 拖图上传 → 纯文本模型读懂 | 下方“图片附件桥接” | ❌ 无(走 vision_chat) |

图片附件桥接

DeepSeek 模型是纯文本的,所以 Web 输入框的图片准入默认会拒绝上传。本插件用三段协作让拖图照样可用:

1. dsh-attachment 图片消费方注册表 —— registerImageIntakeConsumer() / hasImageIntakeConsumer()(见随附的核心补丁),让 host 在有消费方注册时于纯文本路由上放行图片上传。
2. attachments 桥接插件 —— 在 agent/pre-step 把每个图片块导出到 /qwen-mm/attachments/.,并把消息改写为路径引用。
3. 使用指引 —— 提示模型通过 mcp__qwen-mm-plugins-api__vision_chat(云端 Qwen VL)或 mcp__qwen-mm-plugins-core__read_image 读取图片。

拖入图片 → 文件落盘 → 纯文本模型通过 MCP 读懂它。

开箱即用(推荐)/ Out-of-the-box (recommended)

拖图功能依赖 DeepSeek Harness 核心的一小段改动(图片消费方注册表),它尚未进入官方发布版。因此推荐从 包含该改动的 fork 安装,这样全部功能(含拖图)一步到位:

1. 克隆 fork(含核心改动 + 插件源码)
git clone https://github.com/RRRosmontis/deepseek-harness.git
cd deepseek-harness
pnpm install
pnpm run build

2. 安装本插件到 web profile(从 git 或本地)
pnpm dsh --profile web plugin add github:RRRosmontis/dsh-qwen-mm
或:pnpm dsh --profile web plugin add ./packages/bundle/qwen-mm

3. 启动
pnpm dsh --profile web

前置:Node.js、pnpm、uv(提供 uvx)。

仅装插件 / Plugin-only

如果你用的是官方发布版 dsh,MCP 工具与内置 skills 照常可用;只有拖图功能需要核心改动(见下方「核心前置」)。

从 git 仓库安装(锁定 commit)
dsh plugin --profile web add github:RRRosmontis/dsh-qwen-mm#
或从本地目录安装
dsh plugin --profile web add ./dsh-qwen-mm

随后重启 dsh --profile web 并打开新会话。

密钥 / Credentials

DSH 会过滤 MCP 子进程环境里的凭据类变量,所以请把密钥写进共享配置文件,而不是环境变量:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/QwenLM/Qwen-MM-Plugins/main/install.sh | bash -s -- configure
core 无需密钥。api/video-memory/video-edit/edu-agent 需要 DashScope 密钥;search 需要 Serper、Exa 或 Tavily。视频工具需要 ffmpeg;Blender/FreeCAD/LibreOffice/Chromium 仅由调用它们的能力按需使用。

用法 / Usage

@report.pdf 总结第 3 页并提取表格。
@meeting.mp4 转写这段会议并标注说话人与时间戳。
@place.jpg 识别这张照片的拍摄地点并在网上核实。

…或者直接把图片拖进输入框提问(拖图需使用上面的 fork)。

核心前置 / Core prerequisite

拖图功能依赖 DeepSeek Harness 核心的一小段改动(AttachmentStore 上的图片消费方注册表,由 host 图片准入闸查询)。它尚未进入官方发布版,两个获取方式:

- 推荐:使用 RRRosmontis/deepseek-harness fork,改动已包含在内(见「开箱即用」)。
- 或:把 deepseek-harness-core.patch 应用到任意 DeepSeek Harness 源码后再构建:

git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git
cd deepseek-harness
curl -O https://raw.githubusercontent.com/RRRosmontis/dsh-qwen-mm/main/deepseek-harness-core.patch
git apply --check deepseek-harness-core.patch # 先干跑,确认无冲突
git apply deepseek-harness-core.patch # 正式应用
pnpm install && pnpm run build

该 patch 基于 deepseek-harness master 顶点(commit 47f9438)生成;对更旧或更新版本可能需手动合并。

MCP 服务器与内置 skills 无需该改动,在官方发布版上即可工作;只有拖图准入需要它。

目录结构 / Layout

cordis.patch.yml 插件补丁层:skill provider 行 + 图片桥接行 + 7 个 MCP 服务器行 lib/ 预构建运行时(index / invariant / attachments)+ 类型声明 assets/skills/ 内置的 Qwen-MM-Plugins SKILL.md 正文(固定到不可变 release tag) src/ TypeScript 源码 tests/ vitest 测试(provider / patch / bridge / intake)

内置内容与署名 / Vendored content & attribution

assets/skills/ 取自 Apache-2.0 协议的 Qwen-MM-Plugins 仓库,固定在其不可变 release tag 上;上游保留其版权与许可证。MCP 命令在运行时从上游 git 仓库安装同一 tag 的发布版本。

许可证 / License

MIT
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让纯文本模型读图看视频并调用搜索与 3D 工具

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