dsh-api-client:DeepSeek Harness 下的 Agent 原生 HTTP 客戶端

前言

在使用 DeepSeek Harness(DSH)進行智能體開發時,調試 HTTP 請求通常依賴外部工具,或者需要在 Agent 代碼中手動編寫請求。這種方式缺乏統一的執行審計鏈路,且無法在調試界面與 Agent 工具鏈之間共享上下文。

dsh-api-client 插件旨在解決上述問題。它提供了一套 Agent 原生 HTTP 工具,同時保留了 Postman 級別的調試體驗,使 Human 與 Agent 可以共用同一套 HTTP Executor 與審計體系。

插件簡介

這是一個 DSH 原生插件,由 Beatther-c 維護。其核心定位是:

  • Human UI:Postman 級別的 API 調試界面。
  • Agent Tools:Agent 原生可調用的 HTTP 工具。
  • 兼容性:支持 Postman Collection v2.1 導入。

Human 與 Agent 共享同一套 HTTP 執行引擎,高風險方法會自動進入 Approval 流程。

核心功能

1. Postman 級調試體驗

插件提供了完整的 HTTP 請求編輯與響應查看能力:
* 樹形結構:支持 Collection / Folder / Request 三級目錄管理。
* 編輯器:支持 Params / Headers / Auth / Body 編輯,內置 JSON Editor。
* 響應查看:提供 Pretty / Raw / Preview 三種視圖模式。
* 方法支持:涵蓋 7 種標準 HTTP 方法。

2. Agent 原生工具

插件暴露了一組 DSH 原生工具,Agent 可直接調用:
* api_client_request:發起請求。
* api_client_run_request:運行請求。
* api_client_list_collections:列出集合。
* api_client_list_requests:列出請求。
* api_client_get_request:獲取請求詳情。
* api_client_get_last_response:獲取最後一次響應。

3. 安全與策略

  • 環境與密鑰:支持 shared/secrets/ 目錄,配合 SecretRef 引用分工。History 與 Agent Context 全鏈路脫敏,History 永不持久化密鑰明文。
  • SSRF 防護:默認採用 fail-closed 策略,拒絕訪問 localhost、私網地址,支持 blocked hosts/ports 配置,並具備 DNS rebinding 防護。

4. 原生集成

  • UI 適配:支持官方 Slot 優先 + DOM fallback 雙路徑 UI 適配(基於 feature-detect)。
  • 配置與主題:集成至 Settings 配置頁,主題跟隨 DSH。

安裝與啓用

使用前需確保 DeepSeek Harness 版本滿足要求。

# 需要版本 >= 0.1.2-rc.1
dsh plugin --profile web add dsh-api-client

安裝後,DSH Sidebar 的「New Session」下方會出現 API Client 入口。

典型用法

Human 側操作

  1. 點擊 Sidebar 入口進入主視圖。
  2. 新建或導入 Postman Collection。
  3. 編輯請求參數與 Body,點擊 Send。
  4. 在 History 或 Response Viewer 中查看結果。
  5. 在 Environment 管理變量與 secret(界面恆脫敏顯示)。
  6. 在 Settings → Plugins → API Client 中調整超時、網絡策略或權限。

Agent 側操作

Agent 可以直接在會話中調用 api_client_* 工具來執行 HTTP 請求,或者將當前脫敏後的調試上下文通過「交給 Agent」功能送入新的會話中進行分析。

注意事項

  • 依賴要求:插件依賴 DeepSeek Harness >= 0.1.2-rc.1。
  • 權限安全:插件以當前 DSH 進程權限運行,SSRF 默認 fail-closed。安裝前建議檢查源碼。
  • 許可證:遵循 MIT License。
  • 生態歸屬:該插件收錄在 SkillHub 社區目錄,與 DeepSeek 官方無從屬關係。

總結

dsh-api-client 將傳統的 API 調試工具與 Agent 工具鏈進行了原生整合。對於需要頻繁調試接口的智能體開發者,它提供了一套既符合 Human 習慣又符合 Agent 工具規範的解決方案。

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