前言¶
DeepSeek Harness（DSH）里的智能体若要操作真实浏览器，常见做法是再起 Playwright、Puppeteer 或独立 MCP 服务，会话、cookies 与你在日常 Chrome 里已登录的状态往往对不上。OpenAI Codex 自带的 chrome@openai-bundled 插件本来就能驱动用户本机 Chrome（标签页、登录态、无障碍树、截图与输入），但它绑定在 Codex 的 node_repl 宿主上，不能直接当作 DSH 的 MCP 工具用。
下面介绍社区插件 dsh-codex-chrome（维护者 BruceZhang1993，GitHub：BruceZhang1993/dsh-codex-chrome）：把 Codex 的 Chrome 插件运行时迁进 DSH，对外暴露一组原生 mcp__chrome__* 工具，并附带 control-chrome skill，运行时零额外依赖（复用 Codex 已缓存的 browser-client.mjs / browser-service.mjs）。
这是什么¶
dsh-codex-chrome 是 DeepSeek Harness 的 bundle 插件（版本 0.1.0，MIT 许可证，要求 Node.js ≥ 20）。它不重写浏览器控制逻辑，而是：
- 通过桥接进程
bin/chrome-mcp.mjs对接 Codex 的node_replMCP，并在每次调用中注入 Codex 要求的 turn 元数据（_meta.x-codex-turn-metadata）。 - 将浏览器 API 重新发布为 DSH 可识别的 eleven 个
mcp__chrome__*工具。 - bundled
control-chromeskill，指导模型按「观察 → 操作 → 再观察」使用无障碍元素索引而非坐标。
分类上属于社区目录中的「联网工具」；目录页：skillhub.cn 插件页。社区目录为独立站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系。
Codex Chrome 插件在 DSH 侧的含义¶
在 Codex 里，Chrome 能力在 ~/.codex/config.toml 中启用：
[plugins."chrome@openai-bundled"]
enabled = true
它并非独立 MCP 服务器，而是 skill、hooks 与 vendor 运行时三部分的组合；实际控制由 Codex 缓存目录下的脚本完成，且只能在 Codex node_repl 宿主内作为 trusted service 运行。本插件的迁移策略是复用该 vendor 运行时，而不是另写一套浏览器驱动。
DSH 侧 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 不支持 per-call _meta，因此桥接层必须在调用 node_repl 时注入 session_id、turn_id 等元数据，否则浏览器服务会直接报错（例如缺少 session_id、turn_id）。
核心功能：十一个 MCP 工具¶
重启 profile 后，模型可见下列工具（名称前缀均为 mcp__chrome__，下表省略前缀）：
| 工具 | 作用 |
|---|---|
chrome_status |
列出已连接浏览器、当前绑定与打开的标签 |
chrome_select |
绑定浏览器：chrome / edge / brave / vivaldi / opera / iab / extension / default / auto |
chrome_tabs |
list / new / select / close / user_tabs / claim |
chrome_navigate |
goto / back / forward / reload |
chrome_observe |
state（无障碍树，推荐）/ dom / visible_dom / screenshot / both |
chrome_act |
via:"ax"：点击、填值、输入、按键等；via:"locator"：Playwright 定位器操作 |
chrome_read |
读文本、属性、可见性、计数等 |
chrome_evaluate |
在页面内求值（只读表达式） |
chrome_wait |
等待 URL、加载、超时或选择器 |
chrome_js |
在 Codex 运行时内执行 JS（agent / browser / tab 在作用域内） |
chrome_end_turn |
释放本 turn 的浏览器控制权（对应 Codex Stop hook） |
推荐工作流（skill 中说明）：observe → act → observe；优先用无障碍树返回的元素索引，每次操作后重新 observe 以刷新索引。
典型观察调用示例（来自 README 说明）：
chrome_observe { "mode": "screenshot", "fullPage": true }
可在用户自己的 Chrome 当前页面上取得整页截图，而无需另开无头浏览器。
安装与启用¶
DSH Desktop¶
在应用内打开插件管理器，从本插件目录安装 bundle（或待发布后从 registry 安装）。Desktop profile 仅由应用管理，不能使用 CLI 的 dsh plugin --profile desktop add …（会被拒绝）。
CLI profile（web 等）¶
将路径换成本机 clone 或下载后的绝对路径：
dsh plugin --profile web add /absolute/path/to/dsh-codex-chrome
等价的手动做法：在 profile 的 package.json 中加入依赖与 bundle 条目，然后在 profile 目录执行 pnpm install：
"dependencies": { "dsh-codex-chrome": "link:/path/to/dsh-codex-chrome" }
"dsh": { "profile": { "bundles": [ "…", "dsh-codex-chrome" ] } }
安装并重启后，应能看到上述十一个 mcp__chrome__* 工具及 control-chrome skill。
环境与前置条件¶
插件在 README 中声明的开发验证环境为 Linux（Arch，Chrome 154，Wayland 与 X11）。使用前需满足：
- ChatGPT/Codex 桌面应用至少运行过一次，以便生成
~/.codex/plugins/cache/openai-bundled/{chrome,browser}/…（含browser-client.mjs、browser-service.mjs、extension-host）。 - 目标浏览器已安装 ChatGPT/Codex 浏览器扩展，且 native messaging host
com.openai.codexextension已注册（例如~/.config/google-chrome/NativeMessagingHosts/）。 - 目标浏览器正在运行。
可选环境变量（资料中列出的部分）：
| 变量 | 含义 |
|---|---|
CODEX_HOME |
Codex 主目录，默认 ~/.codex |
DSH_CODEX_CHROME_NODE_REPL |
node_repl 可执行文件的绝对路径（README 截断处另有说明） |
维护者在仓库中提供自检命令，可在安装后本地验证包一致性、MCP 握手与浏览器连通性：
node scripts/check-package.mjs
node --test
node scripts/doctor.mjs
node scripts/doctor.mjs --deep
node scripts/smoke.mjs
适用场景与注意¶
适合谁： 已在 Codex 生态中使用 Chrome 扩展 + native host，希望在 DSH 会话里让智能体操作同一套浏览器状态（已开标签、登录会话、cookies）的开发者；需要无障碍树驱动点击输入、整页截图、导航与简单 DOM 求值的自动化任务。
权限与安全： 插件以当前 DSH 进程权限运行，浏览器操作等同于本机用户可操作范围。安装前应阅读 GitHub 源码 与 MIT 许可证，确认 bridge 与 vendor 脚本行为符合你的安全策略。
实现层面的限制（README 说明）： 浏览器服务激活后 Codex 内核文件系统只读，截图不能写盘，经 nodeRepl.emitImage 与桥接层回传；无障碍索引与产生它的 observe 调用绑定，chrome_act 会在操作前重新读取状态；vendor 截图路径可能把 JPEG 标成 PNG，桥接会按 magic bytes 校正类型以通过 DSH 校验。
不适用： 无 Codex 缓存与扩展的环境、非 Linux 且未自行验证的平台，或期望完全脱离 OpenAI Codex 运行时、纯 DSH 内置浏览器栈的场景——本插件的设计前提就是复用 Codex shipped 的 browser service。
结尾¶
dsh-codex-chrome 把 Codex chrome@openai-bundled 的能力以 DSH 原生 MCP 工具形式接进来，减少重复造浏览器自动化轮子，同时保留用户真实 Chrome 里的会话与标签。若要查看分类与简介，可打开 SkillHub 目录页；安装、工具表与 doctor 脚本详见 GitHub 仓库 README。
