前言¶
DeepSeek Harness (DSH) 采用插件化架构,旨在让模型推理能力通过插件形式灵活接入。集成第三方模型通常需要手动配置 Provider 路由。myk5010/dsh-kimi 是一个插件包,它将 Kimi (Kimi Code 账户) 作为第一类模型提供商集成到 DSH 中,提供路由、模型、设备码登录和自动 Token 刷新。
核心功能¶
该插件包含以下核心能力:
- Provider Route:配置
kimiprovider,覆盖https://api.kimi.com/coding/v1,使用 OpenAI Responses protocol (pi-ai adapter)。 - 模型列表:提供四个模型选项:
kimi-for-coding(K2.7 Coding)、kimi-for-coding-highspeed、k3(1M context) 和k3-256k。 - 登录方式:使用 Kimi Code 的 device-code OAuth 流程。DSH 拥有独立的 OAuth 会话,其 refresh-token 家族与 Kimi Code CLI 的 Token 隔离,因此刷新不会导致 CLI 登出。
- 自动刷新:Token 每 5 分钟检查一次,在过期前自动刷新。Access Token 存储在
KIMI_CODE_ACCESS_TOKEN凭证引用中。 - Agent 工具:提供三个命令行工具供 Agent 调用:
kimi_login_begin、kimi_login_status、kimi_login_refresh。 - 兼容性设计:如果 DSH Host 提供了
authorization服务,该插件会将设备码流程注册为llm-pi-ai/kimi的授权流程。
安装与启用¶
- 从 GitHub Releases 下载对应的 tarball 包。
- 使用
dsh plugin命令安装,指定 profile(如 web)。
dsh plugin --profile web add ./dsh-kimi-provider-<version>.tgz
安装后需重启 DSH Web 进程。
典型用法¶
初次使用需要在 DSH 中完成 Kimi 账户授权:
- 启动授权:让 Agent 运行
kimi_login_begin命令。这会返回一个 Kimi 授权 URL 和设备码。 - 确认授权:在浏览器中打开返回的 URL 并完成确认。
- 完成:重启 DSH Web 进程后,模型选择器中即可看到四个 Kimi 模型。Token 将在后台自动维护。
对于 Headless 环境或其他 Profile,安装命令如下:
dsh plugin --profile headless add ./dsh-kimi-provider-<version>.tgz
适用场景与注意事项¶
该插件适合需要在 DSH 环境中使用 Kimi Code 模型的用户,它减少了手动配置 Provider 和管理 Token 的开销。
运行环境要求:
- DSH Host:需 0.1.2-alpha.4 版本(或任何包含 pi-ai LLM 适配器、
dsh pluginbundles 和credentials服务的版本)。 - Node.js:需 >= 22.19。
- 依赖:系统需安装
curl,用于 OAuth HTTP 调用。
安全与存储:
- Token 存储在 DSH 的凭证存储中,路径为
~/.dsh/.credentials.yaml,文件权限为 0600。 - Refresh Token 仅存储在
KIMI_CODE_REFRESH凭证引用中(JSON 字符串),不会出现在源码或日志中。 - DSH 的 OAuth 会话与 Kimi Code CLI 独立,互不干扰。
总结¶
myk5010/dsh-kimi 通过插件形式将 Kimi Code 的能力无缝接入 DSH 生态,提供了自动化的 Token 管理和模型路由,降低了第三方模型集成的门槛。
- 目录页:[catalog_url]
- 源码:[github_url]