hermes-dsh-bridge

专门桥接 Hermes ↔ DeepSeek Harness 的 MCP 插件：在 Harness 内部启动一个 MCP server，让外部 MCP 客户端（如 Hermes）驱动 Harness 的 Agent 执行真实编码任务。

Hermes 是大脑，Harness 是双手。

为什么存在

Harness 自带强大的 Agent 运行时（工具、LLM、Agent、会话），但它是 Cordis 应用，别的 Agent 调不动它。这个插件把 Harness 翻了个面：在 Harness 内部启动一个真正的 MCP server（StreamableHTTP），桥接 Harness 核心服务（ctx.agents / ctx.agentPresets / ctx.tools），让外部"大脑"把真正的活派给 Harness 的"双手"。

Hermes (MCP client, 大脑)
   │  agent_run / task_inbox / fs_read / session_stats ... (HTTP)
   ▼
harness-mcp-server (MCP server, :8090)
   │  ctx.agents.create → mount 'standard' preset
   ▼
Harness agent — 完整工具集: bash, fs, todo, web…

工具（19 个）

任务

工具	方向	用途
agent_run	→ Harness	同步执行任务；返回结构化结果 + 本轮 stats 统计
task_inbox	→ Harness	推结构化任务（任务+记忆上下文+cwd）进异步队列
task_result	← Harness	取回队列任务的结构化结果
task_list	← Harness	异步任务队列快照（id/status/createdAt/error）

会话

工具	方向	用途
session_list	←	列会话（live+持久化合并），每行带 token/LLM 用时摘要
session_log	←	读会话事件日志（已剥离 reasoning），tail N 条、按类型过滤
session_stats	←	会话统计：rounds/steps/llmTime/toolTime/ttft/tokensPerSec/cacheHitRate/inputTokens/outputTokens
rename_session	←	会话改名（便于归档区分）
attach_session	←	会话归组到工作区

文件（受 path jail 约束）

工具	方向	用途
fs_read	←	读文本文件（行号分页；路径 jail + 敏感名黑名单）
fs_list	←	列目录（递归 depth 层，敏感项自动隐藏）
fs_stat	←	文件/目录元数据
fs_write	→	写文件（overwrite/append/create-new）——opt-in（enableFsWrite: true 才注册），仅限 workspaceRoots

状态与配置

工具	方向	用途
status_get	←	版本/uptime/provider/model/preset/live agents/队列深度
config_get	←	运行时配置摘要（authToken 打码为 ***）

预设

工具	方向	用途
preset_list	←	列出可用 agent preset + 默认
preset_get	←	查询会话实际生效的 preset（或默认）
preset_set	→	切换默认 preset（scope=new-default）或空白会话的 preset（scope=session）

元

工具	方向	用途
echo	—	验证 MCP 连通
harness_list_tools	—	列出 Harness 内部注册的工具名

结构化结果与统计

每次 agent_run 返回结构化结果，并附带本轮用量统计：

{
  "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",
  "stats": {
    "rounds": 1, "steps": 3,
    "llmTime": 13.9, "toolTime": 0.04,
    "ttft": 3349, "tokensPerSec": 40.7,
    "cacheHitRate": 1, "inputTokens": 8831, "outputTokens": 157
  }
}

闭环：客户端把记忆作为 context 喂进每次任务，结果（changes/verification/leftovers）再存回客户端记忆，供下一轮使用。

安装

方式 A — 从 npm 安装到 Harness profile

# 在 Harness profile 的 node_modules 下
cd ~/.dsh/profiles/<你的profile>/node_modules
npm install hermes-dsh-bridge

方式 B — 源码构建

git clone https://github.com/Emilia-awa/hermes-dsh-bridge.git
cd hermes-dsh-bridge
npm install && npm run build   # 产出 lib/index.js
# 把构建产物放进 Harness profile:
#   ~/.dsh/profiles/<你的profile>/node_modules/hermes-dsh-bridge

⚠️ dual-package hazard（必读）：Harness 从全局树解析 @deepseek-ai/*，而插件自身 node_modules 可能带平行副本——两个模块实例 ⇒ Symbol 不匹配 ⇒ Agent 悄悄失去全部工具（表现为 agent_run 只输出 <tool_calls> 文本、toolCalls 恒为空数组）。修复：把插件的 @deepseek-ai/* 依赖 symlink 到 Harness 全局树：

PROFILE=~/.dsh/profiles/<你的profile>/node_modules
GLOBAL=$(npm root -g)/@deepseek-ai/dsh/node_modules/@deepseek-ai
for pkg in cordis cosmokit dsh-agent dsh-llm dsh-session dsh-tools dsh-scope \
           dsh-agent-presets dsh-code-runtime dsh-system-prompt dsh-typert-protocol \
           dsh-attachment dsh-brand dsh-invariants dsh-timeout dsh-settings \
           dsh-home-paths dsh-atomic-write dsh-user-approval \
           cordis-plugin-include cordis-plugin-loader; do
  rm -rf "$PROFILE/@deepseek-ai/$pkg" && ln -sfn "$GLOBAL/$pkg" "$PROFILE/@deepseek-ai/$pkg"
done

（cordis-plugin-include/loader 未发布到 npm registry，只在 Harness 全局树里，必须 symlink。）

Patch 配置

在你的 Harness profile 的 cordis.patch.yml（或等价 patch 文件）末尾追加：

- insert:
    - id: hermes-dsh-bridge
      name: 'hermes-dsh-bridge'
      config:
        http: true
        port: 8090
        host: 127.0.0.1        # 默认仅本机; 暴露前必须加认证
        # authToken: '你的随机长token'     # 可选: Bearer token 认证
        # workspaceRoots: ['/workspace']  # 可选: cwd 白名单
        # enableFsWrite: true             # 可选: 开启 fs_write(默认关)
        # ⚠️ 必须显式声明 provider/model, 否则 agent 组装会因空 {{model}} 崩溃:
        provider: opencode-go
        model: deepseek-v4-flash

重启并验证

systemctl restart dsh.service        # 或你管理 Harness 的方式
# 验证 19 个工具全在线:
python3 examples/hermes_dsh_mcp.py list
python3 examples/hermes_dsh_mcp.py call status_get '{}'

🤖 AI 一键安装指南（给 AI Agent 看的安装说明）

下面的步骤是给 另一个 AI Agent 看的：如果你是一个 AI agent，要把这个插件装到你管理的 Harness 环境里，请严格按以下编号步骤执行，每步做完检查输出再继续。

前置检查（先做这 3 步）

1. 确认 Node ≥ 22.18：node --version（低于 22.18 会报 zstd/stripTypeScriptTypes 缺失，先升级 Node）。
2. 确认目标 Harness profile 存在：ls ~/.dsh/profiles/（找到你要装的 profile 名，下文用 <PROFILE> 代替）。
3. 确认 Harness 全局树存在：npm root -g（下文用 $GLOBAL_TREE 代替 npm root -g）。

安装步骤（复制即可执行）

# ① 安装插件到 profile
cd ~/.dsh/profiles/<PROFILE>/node_modules
npm install hermes-dsh-bridge        # 未发布到 npm 前用方式 B（源码）

# ② 修复 dual-package hazard: 把所有 @deepseek-ai/* 和 cordis-plugin-* symlink 到全局树
GLOBAL_TREE=$(npm root -g)/@deepseek-ai/dsh/node_modules/@deepseek-ai
for pkg in cordis cosmokit dsh-agent dsh-llm dsh-session dsh-tools dsh-scope \
           dsh-agent-presets dsh-code-runtime dsh-system-prompt dsh-typert-protocol \
           dsh-attachment dsh-brand dsh-invariants dsh-timeout dsh-settings \
           dsh-home-paths dsh-atomic-write dsh-user-approval \
           cordis-plugin-include cordis-plugin-loader; do
  rm -rf "@deepseek-ai/$pkg" 2>/dev/null
  ln -sfn "$GLOBAL_TREE/$pkg" "@deepseek-ai/$pkg"
done

# ③ 在 profile 的 cordis patch 文件(cordis.patch.yml)末尾追加配置
cat >> ~/.dsh/profiles/<PROFILE>/cordis.patch.yml <<'EOF'
- insert:
    - id: hermes-dsh-bridge
      name: 'hermes-dsh-bridge'
      config:
        http: true
        port: 8090
        host: 127.0.0.1
        provider: opencode-go      # ← 换成你自己的 provider id
        model: deepseek-v4-flash   # ← 换成你自己的 model id
EOF

# ④ 重启 Harness(注意: 若你正跑在 Harness 里, 用 systemd-run 脱离进程树重启)
systemctl restart dsh.service

# ⑤ 验证: 等 8 秒后检查 MCP server 起来 + 工具列表
sleep 8
curl -s -X POST http://127.0.0.1:8090/mcp \
  -H 'Content-Type: application/json' -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"ai-setup","version":"1.0"}}}' \
  | tail -1 | head -c 300
python3 examples/hermes_dsh_mcp.py list | grep -cE "agent_run|session_stats|preset_set"   # 期望 ≥ 3

验收标准

• dsh_mcp.py list 输出 ≥ 19 个工具，其中必须包含 agent_run、session_stats、preset_set、fs_read。
• status_get 返回的 version 为 0.3.0，provider/model 是你配置的值。
• 跑一个冒烟任务 python3 examples/hermes_dsh_mcp.py run '回复:安装成功'，返回里含 stats 字段。

常见失败与对策（遇到再查）

症状	原因	对策
agent_run 返回文本但 toolCalls 恒空	dual-package hazard，symlink 被 npm 重装还原	重做第②步 symlink，重启
启动报 prompt variable "{{model}}" has no value	patch 没写 provider/model	补第③步的 provider/model
MISSING_CREDENTIAL: <provider>	API key 没注入 Harness 进程 env	在 systemd unit 加 Environment=KEY=... 或 export
Cannot find package '@deepseek-ai/cordis-plugin-include'	第②步漏了 cordis-plugin-*	补 symlink 这两个包
版本号符合但行为像旧版	系统里有双 npm 全局树，装错树	which dsh + npm prefix -g 核对，统一到实际启动的树

完整排障见 docs/TROUBLESHOOTING.md。

文档

• docs/TOOLS.md — 19 个工具的完整参考（入参/出参/限额/错误码）
• docs/CONFIG.md — 配置字段、安全默认值
• docs/TROUBLESHOOTING.md — 已知坑（SSE 解析、8KB 截断、dual-package hazard…）
• docs/SECURITY.md — 威胁模型
• examples/hermes_dsh_mcp.py — 零依赖 Python MCP 客户端（仅标准库）

定位

适合做备用工具而非日常主力：日常改代码请直接驱动你的主 Agent。需要上下文隔离（大重构会撑爆客户端上下文）或并行执行不相关任务时再找它。

• Agent 会话按 cwd 复用（避免每次调用重新加载项目上下文）。
• Bash 沙箱化（workspace-write）：宿主机装 bubblewrap，否则写命令会被拒。
• reasoning/thinking 块在返回前剥离（插件侧 + 文本级兜底双层过滤）。

License

GPL-3.0-only，上游 MIT 部分保留——见 NOTICE.md。