MIT ライセンスの自己進化する AI agent 向けメモリ層。@mindmemos/deepseek-harness-plugin を dsh プロファイルへインストールして DeepSeek Harness に接続し、バックエンドは公式クラウドまたはセルフホストの FastAPI を選択可能。
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
MIT
01どんなタスクに使えるのか？
Give DeepSeek Harness (dsh) agents persistent cross-session agent memory with automatic recall and write-back
Relevant user/task memories recalled and injected before each user turn, and the conversation written back automatically when the turn ends
DeepSeek Harness users who want their dsh agents to remember preferences, project facts and past lessons across sessions
Run MindMemOS as a self-hosted memory service, or connect the official cloud without deploying
A FastAPI memory service on http://127.0.0.1:8000 (via `make dev` with the Docker dependency stack), or the official cloud at https://mindmemos.cn — both speak the same HTTP API / SDK / plugin protocol
Teams that need on-premises or offline agent memory, or want to try the service without deploying anything themselves
Turn accumulated agent experience into reusable skills
Skill candidates distilled from experience memories, with skill execution results, failure traces and user feedback flowing back into the memory system for continuous evolution
Agent builders who want long-term memory to evolve into capability through schema learning and skill distillation
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- DeepSeek Harness (dsh) installed with a profile — the plugin is added to a profile via `dsh plugin`
- Python SDK installed (`pip install mindmemos-sdk`) — the plugin communicates with the local machine through the `mindmemos` CLI
- A MindMemOS backend: the official cloud service (API key from the website) or a local self-hosted service started with `make dev`
インストール手順
- 01
Install the Python SDK and confirm the CLI works: `pip install mindmemos-sdk`, then `mindmemos --version`
- 02
Configure base_url, API key and user_id with `mindmemos auth` (pointing at either the cloud or a local service), then check with `mindmemos config show`
- 03
Install the plugin into a dsh profile: `dsh plugin --profile <name> add @mindmemos/deepseek-harness-plugin`
$ dsh plugin --profile <name> add @mindmemos/deepseek-harness-plugin
- 04
Register it by adding an `insert` entry (id: mindmemos-memory, name: '@mindmemos/deepseek-harness-plugin', config: userId / appId) to `~/.dsh/profiles/<name>/cordis.patch.yml`
- 05
Restart dsh with that profile
導入成功の確認
- `mindmemos --version` confirms the CLI is available; `mindmemos config show` confirms the configuration took effect
- For the service itself, the README suggests a curl smoke test against /v1/memory/add and /v1/memory/search: a `code` of `ok` with readable memory content means the access works
03DSH 統合と能力の範囲
Official DeepSeek Harness plugin (@mindmemos/deepseek-harness-plugin) installed into a dsh profile via `dsh plugin` and registered through cordis.patch.yml; recalls and writes memories around every turn
Per-turn recall & write-back for dsh
every DeepSeek Harness conversation turn→relevant memories injected before each user turn; the conversation written back automatically when the turn ends
sends conversation content to the configured MindMemOS endpoint (cloud https://mindmemos.cn or local http://127.0.0.1:8000)Portable cross-agent memory assets
user profiles, preferences, project facts, tool experience, skill candidates→persistent memory assets that OpenClaw, Hermes, Claude Code, OpenHands and other agents can share or transfer
Self-evolving memory (schema learning & dreaming)
ongoing interactions and stored memories→improved memory quality via frequent-pattern schema learning, offline consolidation (dreaming), and interaction corrections
offline consolidation rewrites and consolidates stored memoriesMemory → Skill distillation
experience memories and skill execution feedback→skill candidates distilled from memory; execution results, failure traces and user feedback flow back into the memory system
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
- DeepSeek Harness users who want their dsh agents to remember preferences, project facts and past lessons across sessions
- Teams that need on-premises or offline agent memory, or want to try the service without deploying anything themselves
- Agent builders who want long-term memory to evolve into capability through schema learning and skill distillation
不向きな用途
- The dsh plugin depends on the Python SDK: `mindmemos-sdk` must be installed and `mindmemos auth` completed before installing the plugin, otherwise the logs error out (mindmemos command not found / auth not configured) and memories cannot be read or written.
- Local self-hosting is heavyweight: `make dev` starts a full Docker dependency stack (Qdrant + Neo4j + Kafka) before FastAPI, and at least the chat / embed / rerank model routers must be configured in config/mindmemos/dev.yaml.
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- The dsh plugin depends on the Python SDK: `mindmemos-sdk` must be installed and `mindmemos auth` completed before installing the plugin, otherwise the logs error out (mindmemos command not found / auth not configured) and memories cannot be read or written.
- Local self-hosting is heavyweight: `make dev` starts a full Docker dependency stack (Qdrant + Neo4j + Kafka) before FastAPI, and at least the chat / embed / rerank model routers must be configured in config/mindmemos/dev.yaml.
- In cloud mode, memory data is sent to the official service at https://mindmemos.cn and requires a website-issued API key; local mode keeps traffic on http://127.0.0.1:8000.
MIT · actively maintained (latest release v0.1.5, 2026-07-22)
06よくある質問
MindMemOS を DeepSeek Harness に接続するには？
まず Python SDK（`pip install mindmemos-sdk`）をインストールし、`mindmemos auth` で base_url・API key・user_id を設定します。次に `dsh plugin --profile <name> add @mindmemos/deepseek-harness-plugin` でプラグインを dsh プロファイルにインストールし、`~/.dsh/profiles/<name>/cordis.patch.yml` に `insert` エントリ（id: mindmemos-memory）を追加して dsh を再起動します。
ネイティブの dsh プラグインですか、それとも MCP？
`dsh plugin` でインストールする npm パッケージで、dsh の階層的な `cordis.patch.yml` によって構成されるプラグインです。MCP ではありません。プラグインはローカルマシンの `mindmemos` CLI 経由でサービスと通信します。
必要な前提条件は？
プラグインのインストール前に Python SDK の導入と `mindmemos auth` の完了が必須です。省略すると mindmemos コマンドが見つからない／認証未設定というエラーが出て、記憶の読み書きができません。バックエンドは公式クラウド（公式サイトで API key を申請）または `make dev` で起動するローカルサービスのどちらかが必要です。
記憶データはどこに保存されますか？
クラウドモードでは https://mindmemos.cn に送信され、ローカルモードでは http://127.0.0.1:8000 に留まります。両者は同じプロトコルを使用します。ローカル運用では Docker で Qdrant + Neo4j + Kafka などの依存サービスを起動し、dev.yaml に chat / embed / rerank のモデルルーターを設定する必要があります。
07関連する DSH ワークフロー
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LLMやAIエージェント向けの自己進化型メモリOS。超永続メモリ・ハイブリッド検索・タスク横断のスキル再利用を備え、トークン使用を最大約35%削減。DeepSeek Harness対応。
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Minimal 準拠のブートストラップから Standard ツール一式へ移行する 2 フェーズ構成の DeepSeek Harness プリセット
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各ユーザーターン前の自動想起、完了ターンの背景スマート取り込み、5 つの記憶ツール（store／search／get／update／delete）を DeepSeek Harness に追加。
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08データと出典
We released the [DeepSeek Harness Plugin](https://www.npmjs.com/package/@mindmemos/deepseek-harness-plugin), letting Dee…
Connect MindMemOS to different agents and workflows through plugins that retrieve and inject relevant memories before in…
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。
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