配套第 19 篇《DeepSeek Harness 办公环境下必装插件指南》。那篇讲"是什么、为什么",这份讲"怎么选、怎么装"。照着这份清单,10 分钟配齐你的办公 AI 栈。
〇、先记住一句话
DeepSeek Harness 本身不对外开放 API 服务,它只是模型后端的「客户端」。所以"配合 Harness 用的插件"分三层,别混:
- 第一层 · Harness 原生插件(Cordis 插件,装在 Harness 里)
- 第二层 · 模型接入 providers(决定 Harness 背后用哪个模型)
- 第三层 · 办公协同客户端(接模型后端,和 Harness 并行)
一、三层插件速查总表(必装先打勾)
| 层级 | 插件 / 组件 | 必装等级 | 作用 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| ① | MCP 客户端(内置) | 🔴 必装 | 把外部工具/数据源接进 Harness 会话 | 所有场景,没它等于没手 |
| ① | 记忆持久化插件 | 🔴 必装 | 跨会话保留上下文与知识图谱 | 长期项目、个人知识沉淀 |
| ① | 本地 AI 工作台(Electron 桌面端) | 🔴 必装 | 图形化管理会话/插件/文件 | 不想敲命令行的人 |
| ① | dsh-chatgpt-bridge | 🟡 可选 | 兼容 ChatGPT 式调用习惯 | 从 ChatGPT 迁过来的用户 |
| ① | 自研业务插件(Tool·MCP·LLM Adapter) | 🟢 按需 | 接你自己的系统/接口 | 企业内网业务 |
| ② | DeepSeek provider | 🔴 必装 | 主模型(deepseek-v4 系列) | 默认主力 |
| ② | 阿里百炼 / 字节方舟 | 🟡 可选 | 国内合规备选模型 | 对厂商有要求时 |
| ② | Ollama / vLLM(本地) | 🟡 可选 | 离线、数据不出内网 | 涉密/内网环境 |
| ② | 聚合网关(OneAPI 等) | 🟢 按需 | 一个端点切多个模型 | 多模型统一调度 |
| ③ | 沉浸式翻译 | 🔴 必装 | 划词/网页双语对照 | 读外文资料、文献 |
| ③ | AnythingLLM | 🔴 必装 | 企业知识库 + 私有问答 | 团队共享知识 |
| ③ | Open WebUI | 🟡 可选 | 团队共享聊天界面 | 多人共用一个后端 |
| ③ | Continue(IDE 插件) | 🟡 可选 | 编辑器内补全/对话 | 写代码的人 |
| ③ | 企微 / 飞书 / 钉钉 bot | 🟢 按需 | 把 AI 搬进 IM | 全员入口(见第 18 篇) |
二、按角色直接抄方案
① 单人办公(最省事)
必装:MCP 客户端 + 记忆持久化 + 本地 AI 工作台 + 沉浸式翻译 + DeepSeek provider 省下的钱:不开任何云端知识库,资料放本地
② 研发 / 工程团队
必装:上面全套 + Continue(IDE)+ 聚合网关 价值:代码补全、文档问答、多模型一键切换
③ 企业知识库场景
必装:MCP 客户端 + AnythingLLM + 本地/合规 provider(百炼或方舟或 Ollama) 红线:知识库数据别出内网,provider 优先选本地或国内合规
④ 全员 IM 入口
必装:MCP 客户端 + 企微/飞书 bot + 合规 provider 参考:第 18 篇《把 DeepSeek Harness 接入企业微信》的 Bridge 方案
三、安装命令速查(通用形态)
# 1. 装 Harness 本体(Node.js v22.19+)
npx @deepseek-ai/dsh web # 起 Web UI:http://127.0.0.1:3080
# 2. 原生插件(社区插件用 plugin 子命令,具体包名以官方文档为准)
dsh plugin add <插件名> # 例:记忆持久化 / 本地工作台类插件
dsh --dump-config # 导出当前生效配置,排查叠加顺序
# 3. MCP 是内置的,在会话里用 /mcp 挂载你的 MCP server
# Settings 里填 stdio / sse 类型的 server 即可
# 4. 三层配置叠加顺序(后者覆盖前者)
# defaults < cordis.patch.yml < Settings UI < 环境变量
⚠️ 命令里的
<插件名>以官方插件市场 / 文档为准,别照抄不存在的包名。装完用dsh --dump-config确认真生效了。
四、providers 配置片段(settings.yaml 形态)
# $DSH_HOME/settings.yaml —— 字段名以官方文档为准
llm-pi-ai:
providers:
deepseek: # 主模型,provider id 一旦定下别改
apiKeyEnv: DEEPSEEK_API_KEY
baseURL: https://api.deepseek.com
bailian: # 国内合规备选
apiKeyEnv: BAILIAN_API_KEY
ollama: # 本地,数据不出网
baseURL: http://127.0.0.1:11434

五、记忆与工作台(必装两项配图)


六、两个高频办公客户端配图


七、8 条避坑浓缩(主文第 7 节精编)
- Node 版本:Harness 要 v22.19+,老版本起不来。
- settings.yaml 嵌套是可变的:改错层级配置不生效,用
--dump-config看真值。 - apiKeyEnv 是进程环境变量:写在 yaml 里只是指针,真密钥要在启动环境里 export。
- Provider ID 定下别改:改了历史会话找不到旧模型。
- 多模态:要传图先确认 provider 支持
input多模态字段再发。 - model ID 严格匹配:
deepseek-v4-flash拼错一个字母就 404。 - 端口冲突:
dsh web默认 3080,被占就dsh web --port 8080。 - 首次 pull 模型占磁盘:本地/Ollama 首次拉模型很大,先留空间。
八、拿到清单后怎么用
- 先装 ① 必装三项(MCP + 记忆 + 工作台),跑通一个本地会话。
- 再接 ② DeepSeek provider,确认能对话。
- 按你的角色抄 第二节方案,补 ③ 办公客户端。
- 卡住就看 第七节 8 条避坑,90% 问题在里面。
想要主文把每个插件讲透?回公众号回复 【插件】 看第 19 篇《DeepSeek Harness 办公环境下必装插件指南》。想让全员在企微里用上 AI?回复 【企微】 看第 18 篇。
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