Apache-2.0・依存ゼロの Git ベース障害記憶ライブラリ（レッスン 290 件）。専用 MCP アダプタで DeepSeek Harness に接続し、deepseek.recovery.* ツールによる障害復旧を提供します。
DSH 統合
互換
作者による申告
安全性監査
未監査
最終検証日
2026-08-21
ライセンス
Apache-2.0
01どんなタスクに使えるのか？
Give DeepSeek Harness a shared failure-memory so it searches verified debugging lessons instead of re-debugging known errors
BM25 keyword matches across 290 indexed lessons (problem → root cause → fix → verify), served through the DeepSeekHarness MCP adapter as `deepseek.recovery.*` tools
DeepSeekHarness users who want harness-level failure recovery without a server, database or extra dependencies
Search 290 verified failure-recovery lessons locally from the command line
Zero-dependency BM25 keyword search results over Markdown lessons, runnable with Python stdlib only after `git clone`
Developers and agents debugging real failures (DCO, pip, token, MCP, encoding, CI) who want an offline-first lesson lookup
Feed unmatched failures back into the network without a GitHub account or email
Redacted intake submitted via the `misakanet_submit_intake` remote MCP tool, becoming a maintainer-visible GitHub issue labeled `intake`, `mcp-intake`, `pending-review`
Agents whose task stalls on a failure with no matching lesson; no GitHub account, email, Bearer token or browser required
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- Python 3.10+ (badge: python-3.10+) — the core engine is zero-dep, pure Python stdlib
- git — lessons ship as Markdown files in the repository
インストール手順
- 01
Clone the repo: `git clone https://github.com/Ikalus1988/MisakaNet.git && cd MisakaNet`
$ git clone https://github.com/Ikalus1988/MisakaNet.git && cd MisakaNet
- 02
For DeepSeekHarness, run the recovery adapter: `python3 scripts/mcp_deepseek_adapter.py`
- 03
Alternative: run the standard MCP server `python3 scripts/mcp_server.py` and add it to your MCP config
- 04
Optional local search: `python3 search_knowledge.py "your error here"`
導入成功の確認
- Run the smoke check: `python3 scripts/misakanet_cli.py smoke` — the README's 'Contribute in 3 minutes' flow uses it to verify it works
03DSH 統合と能力の範囲
MCP-compatible adapter (`python3 scripts/mcp_deepseek_adapter.py`) exposing `deepseek.recovery.*` tools for harness-level failure recovery
DeepSeekHarness recovery adapter
harness-level failure events from DeepSeekHarness→`deepseek.recovery.*` MCP tools for failure recovery inside the harness
runs a local MCP adapter process (`python3 scripts/mcp_deepseek_adapter.py`)Zero-dependency BM25 lesson search
an error message or query string→matching failure-recovery lessons (problem → root cause → fix → verify) via pure-Python BM25 retrieval
MCP server for any MCP client
MCP config of Claude / Codex / local agents→lesson search and intake tools, e.g. ask: "Search MisakaNet for pip install timeout"
runs a local MCP server process (`python3 scripts/mcp_server.py`)Remote MCP intake (no account)
a redacted failure description→`misakanet_submit_intake` call to `https://misakanet.org/mcp` creating a maintainer-visible GitHub issue for review
network call to the remote endpoint https://misakanet.org/mcpcreates a GitHub issue labeled intake / mcp-intake / pending-review; submissions must be redacted (no secrets, no raw logs)
04誰に向いているのか？使うべきでない場面は？
向いている用途
- DeepSeekHarness users who want harness-level failure recovery without a server, database or extra dependencies
- Developers and agents debugging real failures (DCO, pip, token, MCP, encoding, CI) who want an offline-first lesson lookup
- Agents whose task stalls on a failure with no matching lesson; no GitHub account, email, Bearer token or browser required
不向きな用途
- Lessons are community-contributed, so retrieved commands must be reviewed before execution — the README tells users to always sandbox their agent before running retrieved commands.
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- Lessons are community-contributed, so retrieved commands must be reviewed before execution — the README tells users to always sandbox their agent before running retrieved commands.
- MisakaNet is purpose-built for failure-recovery knowledge: it is not a general-purpose memory system, not an agent runtime, and not a vector database or RAG system — BM25 keyword search only.
- Local clone + search is fully offline, but the remote MCP endpoint (https://misakanet.org/mcp) and lesson intake require network access; intake submissions are reviewed by maintainers before publication.
Apache-2.0 · actively maintained (latest release v2.17.1, 2026-08-16; last push 2026-08-19)
06よくある質問
MisakaNet を DeepSeek Harness にどう接続しますか？
専用の DeepSeekHarness MCP アダプタを使います。リポジトリを clone した後、`python3 scripts/mcp_deepseek_adapter.py` を実行してください。これは MCP 互換アダプタで、harness レベルの障害復旧用の `deepseek.recovery.*` ツールを公開します。セットアップ・検証・デグレード戦略の詳細は docs/integration/deepseek-harness.md にあります。
dsh ネイティブ統合ですか、それとも MCP ツールですか？
ネイティブランタイムではなく MCP ツールセットとして統合します。標準 MCP サーバー（`python3 scripts/mcp_server.py`）は Claude や Codex などのローカルエージェントでも利用可能で、clone 不要のホスト型エンドポイント https://misakanet.org/mcp も用意されています。
事前に何が必要ですか？
Python 3.10 以上と git のみです。コアエンジンは依存ゼロ（純粋な Python 標準ライブラリ）で、ベクトル DB・サーバー・データベースは不要です。オプションの追加機能は `pip install misakanet[semantic|hub|feishu]` で導入できます。
データはどこかに送信されますか？
ローカルの clone と検索は完全にオフライン（`git clone` + `python3 search_knowledge.py`）で、プロンプトの漏洩や生ログの保存はありません。任意のリモート MCP 投稿のみ https://misakanet.org/mcp に送信されますが、内容は必ず秘匿化（redact）し、メンテナのレビュー後にのみレッスン化されます。
どのような制限がありますか？
MisakaNet は障害復旧知識に特化したレイヤーであり、汎用メモリーシステムでもエージェントランタイムでも RAG でもありません。レッスンはコミュニティ投稿のため、取得したコマンドを実行する前に必ず内容をレビューし、エージェントはサンドボックス内で動かしてください。
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08データと出典
**DeepSeekHarness Adapter** | MCP-compatible adapter exposing `deepseek.recovery.*` tools for harness-level failure reco…
| DeepSeekHarness | `python3 scripts/mcp_deepseek_adapter.py` |
このページは、プロジェクトの公開ドキュメント、リポジトリのメタデータ、および DSH Plugins の構造化解析に基づいて生成されています。最終検証日：2026-08-21。誤りを見つけた場合は、修正を送信してください。