前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）裏，模型需要聯網時通常走官方 web_search，摘要往往不夠回答細節問題；若本機直接 fetch 目標 URL，又會把 SSRF 風險留在 harness 進程裏。按次計費的搜索通道在長時間開發會話裏也不便宜。下面介紹的插件把抓取委託給用戶自選的第三方或自建服務，本機不直連任意 URL；從 2.0 起還可把搜索後端換成自建的 SearXNG，模型側仍用原來的 web_search 與 web_fetch_url。
這是什麼¶
dsh-fetch-search 由 tallahandsome-ux 維護，在 SkillHub 分類爲 admin-security，當前倉庫版本 2.1.0（MIT）。它向 DSH 官方的 ctx.web 插槽註冊兩類能力：安全的網頁抓取（Tavily / Jina Reader / Firecrawl / 契約 v1 自定義服務）與 自建搜索（SearXNG，需單獨開啓）。簡介強調：API key 只進託管憑據庫、會話級抓取預算、可選自動管理的本地 Crawl4AI 棧，本機零出站到模型指定的目標 URL。
核心功能¶
安全抓取（快遞員模式）¶
模型先通過 web_search 拿摘要；不夠時會自主調用 web_fetch_url({ url })。實際 HTTP 由你配置的服務商完成，DSH 主機不直接訪問目標網址，從架構上收窄 SSRF 面。轉發前默認拒絕內網/保留地址目標（縱深防禦）；主服務商失敗時可沿有序回退鏈降級，並帶配額與失敗冷卻。
憑據與會話預算¶
API key 僅寫入 DSH 託管保險箱（~/.dsh/.credentials.yaml，0600），GUI 只顯示「已配置/未配置」，不回顯明文。默認每會話最多 10 次抓取，超限拒絕並提示。同一 URL 在緩存有效期內重複抓取走內存緩存，不消耗第三方額度與會話預算（默認緩存開啓，TTL 600 秒）。
多服務商與結構化結果¶
支持 Tavily、Jina Reader（可匿名）、Firecrawl 及自定義契約 v1 服務；可配置本地 HTTP 代理（如 http://127.0.0.1:27822）應對網絡阻斷。web_fetch_url 除正文外返回標題、標題大綱、鏈接、字數、預計閱讀時長等字段，便於模型引用。
自建 SearXNG 搜索（2.0 起）¶
開啓 searchEnabled 後，插件以 third-party 註冊搜索 provider，替代按次計費的官方聯網搜索；搜索不佔用 maxFetchesPerSession。需在 profile 的 web 行將 searchProvider 設爲 third-party（整行 patch，需保留 fetchProvider）。遠程實例可配 searchBaseURL 與鑑權頭組合；本地 Docker 默認可匿名。搜索請求超時默認 20s；403/429 等錯誤在 README 中有對應診斷說明。SearXNG 側前置條件見倉庫 docs/search-searxng.md。
Crawl4AI 與自動棧¶
商業服務不可用時，可將 Crawl4AI 作爲自定義服務商（內置 crawl4ai 適配器，直連 /md 協議）。當默認或兜底爲 loopback 上的自定義服務時，插件可自動拉起容器與包裝進程並 watchdog 自愈（資料中的「自建 Crawl4AI 棧自動管理」）。
安裝與啓用¶
環境：已安裝 DeepSeek Harness 與 pnpm。本插件 v1.1.0 起要求 dsh ≥ 0.2.0-rc.0 且 < 0.2.2（README 已實測多個 0.2.x 版本）；更舊的 dsh 0.1.x 應使用插件 v1.0.0。
推薦安裝（來自 README 原文）：
dsh plugin --profile web add https://github.com/tallahandsome-ux/dsh-fetch-search.git
pnpm v11 首次安裝若報 ERR_PNPM_GIT_DEP_PREPARE_NOT_ALLOWED，需按報錯提示在 web profile 的 pnpm-workspace.yaml 裏放行對應 git 依賴的 build，再重試。
安裝完成後重啓 dsh web；在「插件」面板 → 已安裝插件中出現「網頁抓取與搜索」即成功。配置入口：設置 → 網頁抓取與搜索（settings.section 插槽，字段 volatile 熱生效），或插件詳情頁同一張卡片。
DSH Desktop：desktop profile 不由 CLI 管理，應在桌面應用內通過本地路徑（file:...）安裝；勿對 desktop profile 執行 dsh plugin --profile desktop。
典型用法¶
驗證抓取鏈路¶
- 重啓
dsh web，瀏覽器 Ctrl+F5 強刷。 - 打開 網頁抓取與搜索，選擇服務商（如 Jina Reader），點「測試連接」應成功。
- 新建會話，模型即可通過
web_fetch_url抓取全文。
配置要點（卡片）¶
- 服務商下拉與 API Key（Tavily/Firecrawl 建議配置；Jina 可留空）。
- 每會話抓取上限（默認 10）、本地代理、抓取緩存、單次內容上限（默認 100000 字符）、拒絕內網目標、回退鏈。
- 啓用 SearXNG 時：打開搜索節、按提示 patch profile，點「測試搜索」。
Crawl4AI 示例（Docker）¶
容器需自帶 token，默認監聽 127.0.0.1:11235：
docker run -d -p 127.0.0.1:11235:11235 --name crawl4ai --shm-size=1g `
-e CRAWL4AI_API_TOKEN=<你的token> unclecode/crawl4ai:latest
在卡片 自定義服務商 添加名稱 crawl4ai、類型 crawl4ai（自建容器），設爲默認服務商，token 寫入 Key 框進保險箱。
工作流程（摘自 README）：
用戶提問 → web_search → 摘要足夠則回答
→ 否則 web_fetch_url → 第三方/自建服務抓取 → 模型基於全文回答
適用場景與注意¶
適合：需要在 DSH 裏讓模型自主讀網頁全文、又要把出站與 SSRF 風險外包給可信抓取服務或自建 Crawl4AI/SearXNG 的開發者；希望搜索零邊際成本、可自控引擎與隱私邊界時，可啓用 SearXNG 分支。
注意：
- 插件以當前 dsh 進程的權限運行；安裝前請自行審閱 GitHub 源碼 與 MIT 許可證，勿把 API key 寫入會被提交的
.env或聊天記錄。 - key 只應通過官方 credentials Remote 寫入；若疑似泄露，應在服務商控制台輪換。
- 社區目錄 SkillHub 爲獨立生態站點，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係；星標等元數據以目錄與 GitHub 爲準（資料中 GitHub 2 stars）。
結尾¶
dsh-fetch-search 把「搜索 + 全文抓取」收進 ctx.web，用第三方/自建鏈路換本機安全邊界，並用會話預算與緩存控制成本。進一步細節（契約 v1、SearXNG 前置條件、回退鏈行爲）見倉庫 README 與 docs/。
- 目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/tallahandsome-ux/dsh-fetch-search
- 源碼：https://github.com/tallahandsome-ux/dsh-fetch-search
