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Verbindet DeepSeek Harness mit Multisim MCP für Schaltkreis-Generierung, Simulation, Diagnose, Design-Optimierung und Experiment-Bericht-Export.

MCP-Brücke, die es ChatGPT Web ermöglicht, DeepSeek-Harness-Agentensitzungen und -Ziele zu erstellen, anzuzeigen, fortzusetzen und zu überwachen, während DSHs natives Genehmigungs-, Sandbox- und Arbeitsbereichs-Sicherheitsmodell erhalten bleibt.

Harness-neutrale Infrastruktur für die Zuverlässigkeit von KI-Coding-Agenten: umkehrbare destruktive Aktionen, Redaktion vor der Ausgabe, Wiederherstellungsnachweise und ein gemeinsames Decision Protocol mit optionalen nativen Adaptern.

Füllt auf der Models-Seite aus, was der offizielle pi-ai-Adapter auslässt: Erreichbarkeitsprüfung des Gateways mit Latenz, Ein-Klick-Abruf des Gateway-Modellkatalogs mit Checkbox-Rückschreibung in die Einstellungen, DeepSeek-Guthaben und Anbieterkontingent direkt vor Ort angezeigt, das Protokoll und der Endpunkt, an den jeder Anbieter tatsächlich angebunden ist, sowie ein Modell-Dropdown, das nur das auflistet, was gerade funktioniert — ein abgelaufener Schlüssel, ein leeres Guthaben oder ein erschöpftes Kontingent wird ausgeblendet, bis Sie es beheben, und kehrt von selbst zurück.

Steuert das wissenschaftliche Plotten mit OriginLab Origin aus dem KI-Chat über MCP: 62 Tools. Watchdog für modale Dialoge, LabTalk-Sicherheitsschleuse, release/reconnect, Fits mit anfänglichen/festen/gewichteten Parametern, feingranulare Plot- und Sheet-Bearbeitungen, Matrix-Tools, deklaratives FigureSpec-YAML (diffbar und replaybar), schreibgeschützter MCP-Ressourcen-Snapshot, matplotlib-figure-Bridge, PowerPoint-Assembly mit Panelbeschriftungen, Suche in der Graph-Gallery-Vorlagen, EPS-Export, Dateizugriffs-Whitelist, visuelle Regressionsbaseline und editierbares OPJU-Ergebnis mit deterministischer Rücklese-Verifikation.

Laufzeitumschaltbare Modell-Ausgabestile mit Claude Code outputStyles-Parität, zusätzlich das Präsentationsprotokoll output.render.*: ein /style-Befehl, sitzungsbezogene Persistenz, systemPrompt-Injektion, sechs integrierte Stile, ein Web-Picker sowie eine Renderer-Registrierung mit Regeln pro Sitzung/Werkzeug und /export.

Verbindet DeepSeek Harness mit von OOMOL verwalteten Apps und Diensten, mit progressiver Connector-Action-Erkennung und -Ausführung sowie einem In-App-Panel zur Verwaltung von Provider-Verbindungen.

Computer-Nutzung über ein externes USB-HID-Gerät: Benennen Sie ein Ziel in natürlicher Sprache, ein Vision-Modell lokalisiert es in einem zugeschnittenen Fensterscreenshot, und ein Raspberry Pi Pico 2 bewegt die echte Maus und tippt auf der echten Tastatur. 7 Tools. Windows bietet Fensterauflistung, pro Fenster zugeschnittene Ausschnitte und automatisches Fensteranheben; macOS benötigt pyobjc und bietet nichts davon; Linux wird nicht unterstützt.

Agent2Agent-Protokoll v1.0 für DSH: einen Standard-A2A-Server betreiben, damit andere Agenten diese Instanz aufrufen können, sich als Clients mit entfernten A2A-Agenten verbinden und beides über eine visuelle Einstellungsseite verwalten.

Multi-Engine-Websuche für Coding-Agenten – ein SearchBoost-Kern (fusionierte Suche, fetch, X) mit MCP- (Cursor, Codex, Claude Code, Grok Build, Antigravity), pi-Erweiterungs- und DeepSeek-Harness-Bundle-Adaptern

Echte Maus und Tastatur für einen DeepSeek Harness-Agenten: in Worten beschreiben, was angeklickt werden soll, ein Vision-Modell findet es, ein USB-HID-Gerät klickt darauf.

Überbrückt private WeChat-Chats als In-Process-Plugin über das iLink-Bot-Protokoll von Tencent in DeepSeek Harness, mit bidirektionalem Text-, Bild-, Datei- und Sprach-Messaging, in-WeChat-Slash-Befehlen, die über die native Befehlsregistrierung aufgelöst werden, WeChat-seitiger Behandlung von Genehmigungen und Agent-Fragen sowie proaktivem Push über ein send_wechat-Tool.

Mehrdimensionale Qualitätsbewertung für DeepSeek Harness Plugins, die ein Repo oder npm-Paket anhand von Installationserfolg, Wartungsaktivität, Vollständigkeit der Dokumentation, Sicherheitsprüfung und Protokollkonformität auf Basis echter CLI-Belege bewertet und einen JSON- oder Markdown-Leaderboard-Bericht erzeugt.

GitHub Copilot LLM-Adapter: OAuth-Device-Flow-Anmeldung, Live-Modellentdeckung über die Copilot-API, Vision-Unterstützung für bildfähige Modelle (gpt-4.1, gpt-4o) und zwei Wire-Protokolle (Chat Completions und Responses API) mit automatischem Endpoint-Routing pro Modell.

Inoffizielle DeepSeek Harness-Integration für Unreal Engine 5.8 Unreal MCP

Fügt einen Web-Composer-Umschalter zwischen dem nativen DSH-Agenten und Grok Build hinzu und leitet Grok-Build-Sitzungen sowie Slash-Befehle über ACP weiter.

Erweiterter ACP-Server für DeepSeek Harness: Block- und Reasoning-Streaming, Nutzungs-Telemetrie, Modell-/Effort-Wechsel, Berechtigungs-Presets, Session-Resume/-Archiv, pro Sitzung MCP-Server und Zed-Datei-/Terminal-Weiterleitung.

Live-Skill-Anbieter, der Skills aus den Verzeichnissen von über 60 anderen Agenten (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Copilot), aus Claude-Code-Plugin-Marktplätzen und aus jedem Git-Repository mit Skills ohne Kopieren oder Symlinks zum dsh-Katalog hinzufügt; dedupliziert, repariert Frontmatter, benennt Namenskollisionen um und liefert eine CLI (list, add, sync, doctor).

Zero-LLM-Autocapture und ein symbolischer \[ENGRAM\]-Index mit progressiver Offenlegung, ein ESR-lite-Aufgaben-/Beweisprotokoll (esr_task / esr_node / esr_close / esr_link) und Nutzungs-Telemetrie pro Workspace mit einem Offline-Recall-Benchmark (npm run eval).

Agent Client Protocol (ACP)-Server-Plugin für DeepSeek Harness (dsh) — steuert dsh-Agenten aus Zed und jedem beliebigen ACP-Client.

Exportiert reine Metadaten-Events zu DSH-Zügen, Modellen, Tools, Genehmigungen, Wiederholungen und Fehlern an Tuning Engines für kontrollierte Traces, Richtlinienbewertung, Kostenanalyse und Work-Session-Review, mit einer festplattengestützten Wiederholungswarteschlange.

MCP-Server-Manager-Plugin für DeepSeek Harness: Seite Einstellungen → MCP, OAuth (PKCE + dynamische Client-Registrierung) oder statische Token-Authentifizierung, Tools registriert als mcp__<name>__*.

MCP-Server-Installer und -Verifier für DeepSeek Harness: das interaktive init schreibt echte Patch-Einträge in ein Profil, list und validate prüfen sie, und ein CI-erzwungener Verifier verbindet sich mit jedem kuratierten Server.

Bidirektionale WeChat-Brücke für DeepSeek Harness über das iLink-Protokoll: persönliches WeChat per QR-Scan binden und mit einem lokalen DSH-Agent aus dem Chat chatten (Text, Bilder, Sprache-zu-Text, Dateien); ein Web-Einstellungspanel verwaltet Bindung/Start/Stopp/Status, Projekt-Sitzungs-Bindung setzt die Konversation auf dem Desktop fort, proaktive wechat_notify-Pushes enthalten Throttling, und der reine Node-Daemon läuft auf Windows/macOS/Linux.