dsh-model-bridge：把 DSH 的模型開放成本機 OpenAI / Anthropic 網關

前言¶

DeepSeek Harness（DSH）的設計理念是“一切皆插件”。在實際開發中，我們經常需要在本地工具（如 VS Code 插件、腳本、本地 LLM 客戶端）中調用大模型。通常的做法是複製 DeepSeek 官方或其他服務商的 API Key 到各個工具中，這不僅繁瑣，還存在密鑰分散和泄露的風險。

dsh-model-bridge 解決的就是這個問題。它作爲一個 DSH 插件，將 DSH 進程內已配置好的所有模型，封裝成本機的一個 OpenAI / Anthropic 兼容網關。其他開發工具只需指向本地地址，即可直接使用 DSH 裏的模型，無需再填一次 API Key。

插件介紹¶

• 名稱：dsh-model-bridge
• 功能：把 DSH 能調用的所有模型開放成本機 OpenAI / Anthropic 兼容網關，供其他開發軟件使用。
• 維護者：438417623wq
• 許可：MIT

核心能力¶

1. 雙協議網關：提供 OpenAI 兼容接口（/v1）和 Anthropic 兼容接口，統一端口 8791。
2. 進程內調用：直接調用 ctx.llm.stream()，無需搬運憑據。憑據由 DSH 裏的適配器管理，插件不存儲。
3. 零配置：不註冊 adapter，不聲明 configurable provider，避免與現有 provider 路由衝突。
4. 模型支持：支持 workbuddy/deepseek-v4.1-flash 等模型，支持完整的工具調用（tool-call）。
5. 安全性：Key 爲本地文件，僅綁定 127.0.0.1，防止局域網外訪問。

安裝配置¶

該插件是標準的 DSH bundle。安裝時需將其路徑寫入 profile 的依賴列表，並重啓 DSH。

1. 修改 package.json¶

在 DSH 的 profile 配置文件中添加依賴和 bundle：

// ~/.dsh/profiles/<profile>/package.json
{
  "dependencies": {
    "dsh-model-bridge": "file:F:/KF/dsh api/dsh-model-bridge"
  },
  "dsh": {
    "profile": {
      "bundles": [
        "@deepseek-ai/dsh-base",
        "dsh-model-bridge"
      ]
    }
  }
}

2. 驗證掛載¶

安裝完成後，運行驗證腳本確認插件已掛載：

node "F:\KF\dsh api\dsh-model-bridge\tools\verify-mount.mjs"

3. 啓動網關¶

重啓 DSH 後，網關會自動啓動，監聽 http://127.0.0.1:8791。

典型用法¶

其他開發軟件只需配置 Base URL 和 API Key，即可調用 DSH 裏的模型。

連接信息¶

• OpenAI 兼容 Base URL：http://127.0.0.1:8791/v1
• Anthropic Base URL：http://127.0.0.1:8791
• API Key：讀取自 ~/.dsh/model-bridge/key（可在 DSH 設置頁查看）

模型名¶

填限定名，例如 workbuddy/deepseek-v4.1-flash。完整的可用模型列表可通過 http://127.0.0.1:8791/v1/models 獲取。

客戶端示例¶

PowerShell (Anthropic 客戶端)

$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "http://127.0.0.1:8791"
$env:ANTHROPIC_API_KEY  = "<你的 key>"

Python (OpenAI SDK)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://127.0.0.1:8791/v1",
    api_key="<你的 key>",
)

reply = client.chat.completions.create(
    model="workbuddy/deepseek-v4.1-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user",   "content": "你好"},
    ],
)
print(reply.choices[0].message.content)

Node.js

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "http://127.0.0.1:8791/v1",
  apiKey: "<你的 key>",
});

const reply = await client.chat.completions.create({
  model: "workbuddy/deepseek-v4.1-flash",
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "你好" },
  ],
});
console.log(reply.choices[0].message.content);

curl

curl.exe -H "Authorization: Bearer <你的 key>" http://127.0.0.1:8791/v1/models

注意事項¶

1. 運行依賴：網關僅在 DSH 運行時可用。關閉 DSH 後，8791 端口即停止服務，不適合需要 7×24 常駐的場景。
2. Key 權限：Key 以本地文件形式存在，本機任何程序理論上均可讀取。但網關強制綁定 127.0.0.1，並校驗 Host/Origin，因此局域網和公網無法訪問。
3. 消息格式要求：使用 workbuddy/deepseek-v4.1-flash 等模型時，第一條消息必須是 system。上游安全策略要求如此，否則會返回 502 錯誤。
4. Token 消耗：這些模型消耗推理 token，建議 max_tokens 設置不低於 512，否則正文可能會被推理過程佔滿。
5. 模型選擇：在 DSH 設置頁中，取消勾選的模型不會出現在 /v1/models 中，也無法被調用。

參考資料¶

• GitHub 倉庫
• DSH 插件目錄