DeepSeek Harness 插件

GOU-GEE/deepseek-vision#plugins/dsh-plugin-deepseek-vision

Star 数 ★ 2 分类 工具与能力 收录于 2026-08-15 npm dsh-plugin-deepseek-vision

面向纯文本 DeepSeek 的视觉 MCP + DSH 插件:analyze_image / analyze_clipboard / compare_images / vision_status 四个工具、可视化配置页、默认免费 GLM-4.6V-Flash、结果缓存与限流容错,Key 不入日志。

安装

# npm 包(预构建)

dsh plugin --profile web add dsh-plugin-deepseek-vision

# GitHub 源码(首次需按提示配置 allowBuilds 构建授权后重试)

dsh plugin --profile web add github:GOU-GEE/deepseek-vision#path:/plugins/dsh-plugin-deepseek-vision

装任何插件都等于在你的机器上跑第三方代码,权限和你本人一样大——能读你的文件、用你的凭据、访问网络,工具审批管不到它。GitHub 来源的插件还会在安装时执行构建脚本。请只安装可信来源,并尽量锁定 commit(github:owner/repo#sha)。

README

DeepSeek Harness 原生视觉 Bundle。文本版 DeepSeek 遇到图片时,通过随包托管的 deepseek-vision-mcp 调用 OpenAI 兼容视觉模型;默认使用智谱免费的 glm-4.6v-flash

能力

  • DSH Web 中直接粘贴或拖入 PNG/JPEG/GIF/WebP;插件保存为权限 0600 的临时文件, 并把明确的视觉工具调用指令插入输入框。
  • 自动安装版本锁定的 Python MCP 后端到 $DSH_HOME/cache,无需克隆仓库、创建 虚拟环境或修改 Python 绝对路径。
  • 保留 analyze_imageanalyze_clipboardcompare_imagesvision_status 四个工具,以及多 Key 轮换、模型降级、缓存和 SSRF 防护。
  • 可视化配置主、备用服务商;429/5xx 自动退避、跨服务商切换并短期熔断,单次工具 调用默认最多发出 4 次真实视觉请求。
  • 桌面版直接使用 App 内置 Node;缺少 Python 3.10+ 时自动下载校验后的 uv,并在 $DSH_HOME/cache 准备隔离 CPython 3.12。
  • 只接管明确选中的文本版 DeepSeek;原生视觉模型继续走 DSH 默认图片链路。

要求

  • DeepSeek Harness 0.1.0-rc.5 / 0.1.0-rc.6(兼容目标:>=0.1.0-rc.5 <0.2.0
  • 使用 DSH 桌面版时无需另装 Node;从源码构建才需要 Node.js 22.19+24+
  • 从源码安装才需要 Corepack/pnpm;安装已发布的 Bundle 由 DSH 安装器处理
  • 有 Python 3.10+ 时直接复用;没有时插件自动准备隔离 CPython 3.12
  • 首次启动需要访问 GitHub Releases 与 PyPI;后续启动复用本地缓存

安装

正式发布后,把智谱 Key 放入启动 DSH 的环境,然后安装 Bundle:

export VISION_API_KEY='你的智谱APIKey'
npx -y @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.6 plugin --profile web add dsh-plugin-deepseek-vision@0.3.0
npx -y @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.6 web

Windows PowerShell:

$env:VISION_API_KEY = '你的智谱APIKey'
npx -y @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.6 plugin --profile web add dsh-plugin-deepseek-vision@0.3.0
npx -y @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.6 web

0.3.0 发布到 npm 前,请在本仓库运行 VISION_BUILD_PYTHON=python3 npm pack,再把生成的 .tgz 安装进 profile。 Bundle 自带同版本 Python wheel,避免前后端版本漂移。

正式 npm Bundle 的普通安装目标是 1-3 分钟;仅当系统没有 Python 3.10+ 时,首次 准备隔离 CPython 可能额外需要 2-8 分钟。源码构建、全套测试和真实 API 验收属于 发布审计流程,通常需要 15-30 分钟,不是最终用户的日常安装路径。

配置

macOS 桌面版安装并重启后,进入:

设置 → 插件 → 插件配置 → DeepSeek Vision

选择智谱、硅基流动、通义千问或自定义 OpenAI 兼容服务,页面会联动推荐模型与 Base URL。可启用第二家备用服务,并单独填写、测试备用 Key。保存后用 Cmd+Q 完全 退出并重新打开 DSH,让 MCP 进程读取新配置。两个 Key 分别存入 DSH 官方凭据存储, 页面只显示配置状态且不会回显原文。测试连接会发送一张 1×1 图片并请求最多 8 tokens。

运行时默认采用 4 次全局请求预算:单个端点至多重试一次,然后尝试备用 Key、模型或 备用服务商;429/5xx 端点默认熔断 90 秒。工具结果中的 providerfallback_usedattempts 会说明实际走了哪条链路。可用 VISION_MAX_ATTEMPTS(1-12)与 VISION_CIRCUIT_COOLDOWN_SECONDS(5-3600)调整。

默认值:

VISION_MODEL=glm-4.6v-flash
VISION_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4

环境变量的优先级高于可视化配置。还可在启动 DSH 前设置 VISION_API_KEYSVISION_MODELS 等变量。也可以把 VISION_API_KEY: "你的Key" 写入 DSH 官方凭据文件 $DSH_HOME/.credentials.yaml (文件权限应为 0600);环境变量优先。Key、模型和 Base URL 必须来自同一服务商。 不要把 Key 写进 cordis.patch.yml、普通配置文件或 Git 仓库。

验证

启动后选择文本版 DeepSeek,把一张截图粘贴或拖入输入框。输入框应出现类似:

请调用 mcp__deepseek-vision__analyze_image 分析我刚粘贴的图片:/tmp/deepseek-vision-dsh-.../paste.png

发送后应出现视觉工具调用。也可运行:

dsh --profile web --dump-config | grep deepseek-vision

隐私与安全

  • 图片会发送给用户配置的第三方视觉模型服务。
  • 粘贴接口限制为 20 MB、拒绝跨站浏览器请求,并用魔数而不是扩展名识别图片; 权限 0600 的临时目录会在一小时后自动清理。
  • URL 默认拒绝回环、私网、元数据地址和 DNS rebinding。
  • API Key 不写入 npm 包、配置 patch、日志或模型上下文。

发布

npm test
VISION_BUILD_PYTHON=python3 npm pack --dry-run
npm publish

DSH 是 Developer Preview,发版前必须在官方当前 RC 上重新执行干净 profile 安装和真实图片验收。

MIT

内容来自项目 README(GitHub)↗

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