y0urday/dsh-arcgis-pro-bridge

dsh-arcgis-pro-bridge

让 DeepSeek Harness (DSH) 里的模型直接调用本机 ArcGIS Pro：读取工程、图层、GDB 结构，并执行 Buffer / Clip / 自定义 ArcPy。

本项目把 ArcGIS-Pro-Bridge-MCP-Server 的 Python MCP 服务内置进一个 DSH bundle 插件，并通过 DSH 自带的官方 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 以 stdio 方式拉起。模型看到的工具名形如：

- mcp__arcgis__ping
- mcp__arcgis__health_check
- mcp__arcgis__doctor
- mcp__arcgis__detect_arcgis_environment
- mcp__arcgis__debug_runtime_context
- mcp__arcgis__list_gis_layers
- mcp__arcgis__inspect_project_context
- mcp__arcgis__inspect_gdb
- mcp__arcgis__buffer_features
- mcp__arcgis__clip_features
- mcp__arcgis__execute_arcpy_code
- mcp__arcgis__build_gis_resource_uri
- mcp__arcgis__generate_sync_plan

架构

DSH (Node.js)
└─ 本插件 bundle（cordis.patch.yml，插入两行）
├─ dsh-arcgis-pro-bridge：提供 arcgisProBridge 服务（启动配方）
└─ @deepseek-ai/dsh-mcp-client（DSH 官方内置桥接，注入该服务）
└─ stdio: uv run --locked --project  arcgis_mcp_server.py
└─ ArcPy 逻辑通过 ArcGIS Pro 自带 Python 子进程执行

要点：

- 只在本机运行，不开放网络端口。
- ArcPy 永远在 ArcGIS Pro 自带 Python 里执行，不污染 DSH 的 Node 环境。
- DSH 官方 MCP 桥目前只桥接 Tools；上游的 arcgis:// Resources 不会被注册，读取操作请用同名 Tool（如 inspect_gdb）。
- execute_arcpy_code 等于在本机执行代码。请只在可信机器上启用，写操作前先备份数据。

环境要求

- Windows（ArcGIS Pro 只支持 Windows）
- ArcGIS Pro 已安装且可正常启动
- DeepSeek Harness（开发预览版，本插件按 0.1.7-alpha.2 验证；Node.js >= 22.19）
- 推荐安装 uv；没有 uv 时可用已装 mcp 包的 Python 3.11+（见下节版本约束）

依赖与版本约束

| 依赖 | 约束 | 为什么 |
| --- | --- | --- |
| @deepseek-ai/schemastery | ~3.18.4 | 本插件是 bundle，schema 由宿主 DSH 的 cordis loader 校验。DSH 内置包统一声明 ~3.18.4；用 ^ 会在 profile 里装出第二份旧副本（实测 ^3.18.1 解析到 3.18.2，与宿主的 3.18.4 不一致）。 |
| mcp[cli]（vendored server/） | >=1.9.4,=22.19 | 与 DSH 宿主一致。 |

Python 侧的实际锁定值见 server/uv.lock（uv tree 可查看）。升级依赖的正确姿势：

cd server && uv lock --upgrade && uv lock --check   # 有

验证 patch 已进入配置：

dsh --profile web --dump-config

输出中应能看到 arcgis-pro-bridge 这一行，name 解析为本包。然后完全重启 dsh web。

备选：发布到 npm 后安装

包内已带 files 白名单，可直接发布：

npm publish
dsh plugin --profile web add dsh-arcgis-pro-bridge@0.1.1

为什么建议 GitHub 直装 + 无构建脚本
DSH 插件有三种分发方式：本地目录、npm 包、github: 直装。若使用 TypeScript + prepare 构建，GitHub 直装会要求用户在自己的 profile 里配置 allowBuilds，等于允许安装期执行你的代码，门槛更高。本仓库刻意保持为纯 JavaScript，三种方式都能直接用，GitHub 直装体验最好；以后要上 npm 也无需改动结构。

发布新版本

仓库首次发布（已完成，仅作记录）：

git remote add origin git@github.com:y0urday/dsh-arcgis-pro-bridge.git
git push -u origin main

之后每发一版走这套流程：

1. 改 package.json 的 version，并在 CHANGELOG.md 记录变更
2. 本地校验
npm run check && npm test
(cd server && uv lock --check)
3. 打标签并推送（标签名 = v + version）
git add -A && git commit -m "release: v0.1.1"
git tag -a v0.1.1 -m "v0.1.1"
git push origin main --follow-tags
4. 打包并挂到 GitHub Release（git 安装不需要 tgz，Release 附件是给 npm 用户和留档用的）
npm pack
gh release create v0.1.1 dsh-arcgis-pro-bridge-0.1.1.tgz --title v0.1.1 --notes-file CHANGELOG.md

建议给仓库加上 dsh-plugin topic，方便生态发现。用户侧固定到某个 commit 安装：

dsh plugin --profile web add github:y0urday/dsh-arcgis-pro-bridge#

若要同时发布 npm，包内 files 白名单已就绪，npm publish 即可；npm 与 GitHub 两套安装方式可以并存。

配置

默认配置已写入 cordis.patch.yml，一般无需修改。所有字段都在 index.js 的 Config schema 中带默认值：

| 字段 | 默认 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| serverName | arcgis | 模型侧工具前缀 mcp____ |
| launcher | uv | uv：用包内 pyproject + lock 启动；python：用 pythonExecutable 直接运行脚本（该解释器需已安装 mcp） |
| pythonExecutable | python | 仅 launcher: python 时使用；这是运行 MCP 服务的普通 Python，ArcPy 仍由服务自动发现 |
| extraArgs | [] | 追加给 Python 服务进程的参数 |
| env | {} | 额外环境变量，例如 ARCGIS_PRO_PYTHON / ARCGIS_PRO_INSTALL_DIR |
| toolCallTimeoutMs | 300000 | 单次 ArcGIS 工具调用超时（毫秒） |
| failOnStartupError | false | 首次连接失败是否让插件激活失败 |
| reconnect. | 见下 | 子进程断开后的指数退避重连策略 |

reconnect 默认值：enabled: true、initialDelayMs: 500、maxDelayMs: 30000、maxAttempts: 10。

用户覆盖示例

在 $DSH_HOME/profiles/web/cordis.patch.yml（或启动时用 --patch）里按 id 覆盖整行配置：

- id: arcgis-pro-bridge
config:
serverName: arcgis
launcher: python
pythonExecutable: python
failOnStartupError: true
env:
ARCGIS_PRO_PYTHON: C:\Program Files\ArcGIS\Pro\bin\Python\envs\arcgispro-py3\python.exe

注意：patch 覆盖是整段替换 config，不是深度合并；未写出的字段会回到 schema 默认值。

首次测试顺序

1. 让模型调用 mcp__arcgis__ping，确认真正进入了工具链路。
2. 调用 mcp__arcgis__health_check，再调 mcp__arcgis__doctor，确认能发现 ArcGIS Pro Python、ArcPy 可导入。
3. 读取当前工程：mcp__arcgis__list_gis_layers（或传 .aprx 路径）。
4. 读取 GDB：mcp__arcgis__inspect_gdb。
5. 最后才试 mcp__arcgis__buffer_features / clip_features / execute_arcpy_code，写操作前备份。

可以复制这段提示词给模型：

不要使用 shell，不要写测试脚本。直接调用可用的 mcp__arcgis__ping，再调用 mcp__arcgis__health_check，把两次返回结果完整告诉我。

排查

- 工具没出现：先跑 dsh --profile web --dump-config，确认 arcgis-pro-bridge 行存在且没有加载错误；确认已重启 dsh web。
- uv 找不到：where uv（CMD）/ Get-Command uv（PowerShell）确认在 PATH；否则改用 launcher: python 并安装 pip install "mcp[cli]>=1.9.4,=1.9.4, 本地补丁内容记录在 NOTICE；除 pyproject.toml 的 mcp[cli] 上界和据此重新生成的 uv.lock 外，server/ 与上游逐字节一致。

许可

本仓库 MIT。vendored Python 服务代码来自 Sangwxx/ArcGIS-Pro-Bridge-MCP-Server（MIT），完整许可见 server/UPSTREAM_LICENSE，说明见 NOTICE。