主题合集 / mcp-tools
DSH MCP 与工具插件（DeepSeek Harness）
MCP 服务器、ACP 网关与任务级工具，扩展 agent 能做的事。
DeepSeek Harness 把工具当成可组合的一等原语，这让 MCP 成为 DSH 目录里最宽的扩展入口。陷阱是薄薄的 wrapper。以下精选更看重带任务语义、输出验证与安全边界的工具。
这些 DeepSeek Harness（DSH）MCP 服务器与工具看重任务语义与验证 —— 下方按星标与新鲜度排序。
796 个插件473.3K 星
同步自我们的 GitHub 列表 · 目录更新于 2026-10-17
为什么现在关注
最宽的扩展面 —— 外部数据、文件、浏览器与企业系统都能自然接入。
质量胜过数量 —— 带输出验证的任务型工具，永远比裸 API 封装活得更久。
天生可组合 —— MCP 服务器能直接拼进 agent、工作流与 runtime 插件。
本期合集
先列编辑精选，其余按 GitHub topic 自动收录并用星标排序；数据来自实时目录，随每次同步刷新。
- 2cloudbase-ai-toolkit作者 tencentcloudbase
腾讯云开发（CloudBase）为 AI 编码智能体提供的后端，通过插件、技能与 MCP 提供数据库、鉴权与云函数能力。
编辑精选精选MCP 与协议1,138147 - 10ruflo作者 ruvnet
原版智能体元框架（meta-harness）：支持多智能体集群部署、自主工作流编排与对话式 AI 系统构建，内置自适应记忆、自学习智能与 RAG 检索，原生集成 Claude Code / Codex / Hermes 等大量工具。
MCP 与协议75.5K8,956 - 12deja-vu作者 vshulcz
为各类编程智能体（Claude Code、Codex、Cursor 等 20 余种）提供记忆能力，自动索引它们写入磁盘的历史会话，无需大模型或向量库，仅靠一个本地 Go 程序即可随时召回。
精选知识与研究1,219125 - 14thoughtdag作者 chenxiachan
把 AI 对话画成一张可无限延展的思维地图：在画布上让对话自动生长成可编辑的思维图谱，用连线承载上下文，支持本地优先、MCP 与知识库管理。
精选知识与研究64060 - 15sandbase-harness作者 sandbaseai
开源、兼容 CMA 的通用智能体运行时，支持 MCP 工具、沙箱会话、审计回放与本地控制台，含 DeepSeek Harness 原生集成。
精选Agent、自动化与工作流63878 - 18dsh-memory作者 furongjun-1999
白箱AGI架构探索：元认知（自我认知循环）、持续学习（知识飞轮）、世界模型（条件空间+语义时空图）、自我改进（自举纪律）、零LLM白箱管线与可审计信任护栏。
精选会话与消息40146
常见问题
DeepSeek Harness 里的 MCP 是什么？
MCP（模型上下文协议）是把外部工具——文件、浏览器、数据库、API——接进 agent 的标准方式。
MCP client 和 server 有什么区别？
server 暴露工具；DSH 内部的 client 发现并调用它们。这里的插件多是 server 或网关。
用 MCP 工具需要写代码吗？
不用——多数是现成 server，配个 API key 或 URL 就能用。
好的 MCP 插件长什么样？
会校验输出、限定权限、带真实任务语义，而不是只有一份裸 schema。
一个 MCP server 能服务多个 agent 吗？
能——单个 server 可组合复用，agent、工作流、runtime 插件都能接。