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智能体外挂服务 chushixixin/dsh-harness-mcp-server

DeepSeek Harnessv0.1.10
chushixixin83 天前有提交已提供中文文档扫描:含敏感能力需联网

把编码智能体接入 MCP,让外部大脑直接派活执行

38.6/100
综合分
13
GitHub 星标
149
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/8/21 · 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 @chushixixin/dsh-harness-mcp-server
npm 源 · @chushixixin/dsh-harness-mcp-server 的发布者账号已校验与本仓库一致

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:待复验
是什么[目录]—
dsh 原生插件 · dev
暂无时间戳·判据 →
装得上吗[实装验证]—
曾在 dsh 0.2.1-rc.5 下真实安装成功,但当前 dsh 已更新至 0.2.2-rc.1,本站尚未在新版下复验
L4 · 真实安装等级说明 →
数据截至 2026/10/31·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 2026/11/05·判据 →
还在维护吗[仓库]—
更新放缓:最近一次提交在 83 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

安装兼容性检查✓ 自动检查通过
展开查看检查明细 ↓

以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出,未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。

✓npm 包@chushixixin/dsh-harness-mcp-server @ 0.1.10
✓Node 引擎未声明 engines.node
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✓入口文件main/exports/bin 已声明

验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/11/1 08:18:34

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 6 处,展示前 6 条)
  • 读取本地文件
    lib/index.js:83
    return await realpath(raw);
  • 读取本地文件
    lib/index.js:509
    const ws = await ensureWorkspace(ctx, await realpath(target));
  • 读取本地文件
    lib/types/index.js:60
    return await realpath(raw);
  • 读取本地文件
    lib/types/index.js:545
    const canonical = await realpath(target);
  • 读取本地文件
    src/index.ts:111
    return await realpath(raw)
  • 读取本地文件
    src/index.ts:648
    const canonical = await realpath(target)
扫描于 2026/11/5(1 天前) · 范围 入口闭包 + 全包扫描 · 来源 npm 发布包

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。

⚠ 该插件运行需访问外部网络 / 远程 API,部署在国内无外网环境时可能无法正常使用。

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/cordis@deepseek-ai/dsh-tools@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-agent@deepseek-ai/dsh-session@deepseek-ai/dsh-agent-presets
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用户评分
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功能亮点

  • 暴露智能体为MCP服务器
  • 外部大脑派活执行

把 DeepSeek Harness 智能体能力暴露为 MCP 服务器(大脑=Hermes,手脚=Harness)

v0.1.82026-08-15
· v0.1.8 — 工作区分组 + 社区反馈 本次发布包含社区提出的全部三项功能请求,另加一个针对 dsh rc.6 作用域 bug 的防御性修复。 · 新增 · 工作区分组 — 新的智能体会话自动挂到与自身 cwd 匹配的工作区,会话列表更整洁(issue #2) · 会话恢复 — agent_run / task_inbox 接受可选 sessionId,用来继续已有会话(长任务分多轮跑,或中断后恢复) · 模型跟随用户设置 — model 不再写死;省略它就让 dsh 用用户或默认模型,也可设 config.model 覆盖 · 修复 · dsh rc.6 无作用域上下文崩溃(issue #1)— setup 现在能识别无作用域的智能体 ctx,跳过预设挂载,不再让 agent_run 崩溃 · 安全与加固(v0.1.2–v0.1.4) · 默认 host 改为 127.0.0.1(不再暴露 0.0.0.0 的 RCE 面) · 可选 Bearer token 认证(config.authToken) · 可选 cwd 白名单(config.workspaceRoots) · 远程 MCP 调用标记为插件来源,而非用户(权限修复) · 完整会话路由(GET/POST/DELETE)+ 关闭时清理 · 可配置 provider/model/preset、队列上限、LRU 淘汰、TTL 清理 感谢 @xybstone 和 @jjsjjtwo-del 的详细报告与功能请求!
数据来自仓库的 GitHub Release,可能与插件实际版本不一致。

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
dsh-harness-mcp-server 把 DeepSeek Harness 的 agent 能力暴露成一个 MCP server,让任意 MCP 客户端(如 Hermes)都能驱动 Harness 执行真实的编码任务。 Hermes 是大脑(pro),Harness 是胳膊(flash)—— 1+1>2。 npm version license 📖 English · 中文(当前页) 为什么需要它 Harness 自带强大的 agent 运行时(工具、LLM、agent、会话),但它本身是一个 Cordis 应用,别的 agent 无法直接调用。这个插件把 Harness「由内向外」翻转:在 Harness 内部启动一个真正的 MCP server(StreamableHTTP),通过 ctx 桥接 Harness 的核心服务 —— ctx.agents、ctx.agentPresets、ctx.tools —— 让外部的「大脑」能把真实工作交给 Harness 的「胳膊」。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-harness-mcp-server

把 DeepSeek Harness 的 agent 能力暴露成一个 MCP server,让任意 MCP 客户端(如 Hermes)都能驱动 Harness 执行真实的编码任务。

Hermes 是大脑(pro),Harness 是胳膊(flash)—— 1+1>2。

npm version
license

📖 English · 中文(当前页)

为什么需要它

Harness 自带强大的 agent 运行时(工具、LLM、agent、会话),但它本身是一个 Cordis 应用,别的 agent 无法直接调用。这个插件把 Harness「由内向外」翻转:在 Harness 内部启动一个真正的 MCP server(StreamableHTTP),通过 ctx 桥接 Harness 的核心服务 —— ctx.agents、ctx.agentPresets、ctx.tools —— 让外部的「大脑」能把真实工作交给 Harness 的「胳膊」。

Hermes (MCP 客户端, 大脑)
│ agent_run / task_inbox (HTTP)
▼
dsh-harness-mcp-server (MCP server, :8090)
│ ctx.agents.create → 挂载 'standard' preset ▼ Harness agent (flash) — 完整工具集: bash、fs、todo、web…

工具

| 工具 | 方向 | 用途 |
| echo | — | 验证 MCP 连通性 |
| harness_list_tools | — | 列出 Harness 已注册的工具名 |
| agent_run | Hermes → Harness | 同步执行任务,返回结构化结果 |
| task_inbox | Hermes → Harness | 把结构化任务(任务 + 记忆上下文 + cwd)推入异步队列 |
| task_result | Hermes ← Harness | 取回队列任务的结构化结果 |

每个任务结果都是结构化的:

{
"sessionId": "...",
"assistantText": "最终回答",
"toolCalls": [{ "name": "bash", "args": "..." }],
"toolResults": ["命令输出"],
"changes": "改了什么", "verification": "怎么验证的", "leftovers": "遗留问题" }

这打通了「客户端持久记忆 ↔ Harness 编码」的回路:记忆作为 context 喂给每个任务,结果(changes / verification / leftovers)可以写回客户端记忆,供下次续用。

安装

方式 A —— 从 npm(推荐)

npm install @chushixixin/dsh-harness-mcp-server

然后在你的 Harness workspace 里引用该插件(见下方 cordis patch)。

方式 B —— 从源码

把本仓库 clone 到 Harness workspace 的 packages/mcp/harness-mcp-server/ 下(pnpm workspace 匹配 packages//,两级深):

cd /path/to/deepseek-harness
mkdir -p packages/mcp/harness-mcp-server
复制本仓库文件进去,然后: corepack pnpm install

在 tsconfig.host.json 的 references 和 tsconfig.base.json 的 paths 里注册(见 Harness 插件文档),然后构建:

corepack pnpm exec tsc -b packages/mcp/harness-mcp-server
corepack pnpm run build:lib:host

运行

export DEEPSEEK_API_KEY=...
corepack pnpm dsh web --patch ./packages/mcp/harness-mcp-server/cordis.yml

MCP server 监听 127.0.0.1:8090(StreamableHTTP)。任意 MCP 客户端指向 http://127.0.0.1:8090/mcp 即可。

⚠️ 安全警告:默认只监听 127.0.0.1(本机)。它暴露的是未鉴权的远程代码执行能力——在没有加认证、TLS 和反向代理之前,不要绑定 0.0.0.0 或暴露到公网/局域网。

Hermes 客户端配置

printf 'n\nY\n' | hermes mcp add harness_plugin --url http://127.0.0.1:8090/mcp

cordis.yml(patch 格式)

- insert:
- id: harness-mcp-server
name: '@chushixixin/dsh-harness-mcp-server'
config:
http: true
port: 8090
host: 127.0.0.1 # 默认仅本机; 暴露前必须加认证 authToken: 'your-secret-token' # 可选: Bearer token 认证
workspaceRoots: ['/workspace'] # 可选: cwd 白名单

定位

它最适合当备用工具,而不是日常主力:日常改代码直接驱动你的主 agent 即可。当需要上下文隔离(大型重构会把客户端上下文撑爆)或并行执行互不相干的任务时,再启用它。

- agent 会话按 cwd 复用(避免每次调用都重新加载项目上下文——比一次性 dsh headless 省约 15–20 倍)。
- bash 走沙箱(workspace-write):请在宿主机安装 bubblewrap,否则沙箱会拒绝写命令。
- 每个新的 MCP 会话拥有独立的 McpServer + transport(一个 MCP McpServer 只能连接一个 transport)。

License

MIT
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把编码智能体接入 MCP,让外部大脑直接派活执行

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