Plugins

Une page de réglages pour tous les serveurs MCP de la machine. Elle lit les vrais fichiers de configuration de 17 outils d’IA (Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code, Windsurf, OpenCode, Trae, Trae CN, Qoder, Gemini CLI, Qwen, Zed, Roo Code, Copilot CLI, Kiro, CodeBuddy, Continue), ainsi que ceux de DSH, et regroupe les serveurs par fichier déclarant. Elle vérifie leur démarrage et leurs outils via JSON-RPC, puis permet de les monter ou démonter dans DSH sans modifier les fichiers des autres outils.

Pont SketchUp Pro 2023 pour DeepSeek Harness : l’agent peut examiner un modèle en cours, exécuter des scripts de tâche Ruby, enregistrer des fichiers .skp et capturer la fenêtre de visualisation en PNG.

Orchestration 3D locale : détecte Blender, COLMAP et ComfyUI à chaque exécution pour choisir une route disponible. Le fallback Three.js crée des modèles depuis des primitives, édite/redimensionne des GLB, écrit un viewer hors ligne et rend des PNG multi-vues sans Blender.

Cache les schémas d’outils du prefill du modèle et révèle un outil à la fois via une API de modèle décisionnel. Endpoint actif de cette API et pnpm dans PATH nécessaires.

Gestionnaire de serveurs MCP pour DSH : ajout, modification, activation/désactivation depuis un panneau. Transports stdio et streamable-HTTP, délai par serveur pour les appels d’outils, état connexion/nombre d’outils en direct et persistance dans `mcp.json` du projet ou du home. Fork maintenu de `@wingsky-1/dsh-mcp-manager`.

Convertit PDF, Word, PowerPoint, Excel, HTML, CSV, JSON et ZIP en Markdown pour le modèle via un moteur JavaScript inclus ou Microsoft MarkItDown.

Connecte l’application de notes Drafta à DeepSeek Harness par MCP pour que l’agent recherche, lise et écrive des notes dans la bibliothèque Drafta locale.

Décompresse et lit rapidement les sessions passées. /recall liste celles du projet (titre, dernière activité, tours, premier prompt) ; /recall <number> lit ses tours ; /recall all couvre tous les projets. Le modèle peut aussi interroger recall_sessions en langage naturel.

Ajoute la prise en charge du kernel DSH 0.2.x aux modèles de l’application SenseTime XiaoHuanXiong et réutilise sa connexion enregistrée, sans clé API.

Nouveau fournisseur de passerelle API : plusieurs passerelles configurables, une seule active à la fois. Liste des modèles par passerelle avec contexte/modalités, quota et outils de génération d’images et de vidéos.

Répond aux appels modèle en pilotant votre session chatgpt.com connectée dans un Chrome local. L’inférence utilise le quota Web ChatGPT, pas celui de Codex ; un protocole JSON tool-call permet au modèle Web d’exécuter des outils DSH.

Comptes natifs multiplateformes et routage, connexions échelonnées, notifications et prévisions de quota. Le worker exige un Node autonome >=22.23.3 avec node:sqlite (engines.node) ; Qwen Office coding requiert aussi Python, cryptography et wasmtime.

Choisissez un ou plusieurs fournisseurs et regroupez tous leurs modèles. En cas de limite, quota, délai ou erreur serveur/transport, réessaie le suivant non testé ; pool épuisé, affiche l’erreur d’origine. Configuration près du sélecteur ou via model_failover, sans redémarrage.

Réordonnez les modèles par glissement dans la carte fournisseur de Models ; si un autre plugin l’occupe, utilisez Model order. Écriture via Host avec contrôle de révision, synchronisant paramètres et sélecteur. Navigation gauche réordonnable aussi.

Affiche marques fournisseur et liste synchronisée : miroir du catalogue/logos publics vers loopback, régénération des modèles pi-ai depuis son endpoint, écarts affichés avant écriture.

Enregistre workbuddy via dsh-llm-workbuddy, supervise wb2api local et fournit un pont Responses-to-chat-completions pour Codex CLI. Ignore les éléments actifs/enregistrés et signale l’état de chaque partie. Requiert wb2api local et compte WorkBuddy.

Réunit tous les comptes Trae locaux dans un fournisseur de modèles unique avec basculement automatique. Comprend le check-in quotidien manuel/automatique, le suivi des crédits et expirations et une carte de réglages pour choisir le modèle.

Routage à deux niveaux : meilleur groupe de modèles puis meilleur canal du modèle ; en cas d’échec, change d’abord de canal. Le mode préférence fixe un modèle parmi ses canaux. Barre sous le composeur : modèle actif, santé du canal et tokens du jour. Importe un rapport vitesse/intelligence comme a priori de routage. Outil model_orchestrator et commande /route.

Classe les modèles détectés par DSH selon la connectivité et la vitesse mesurées ; en cas d’échec sans sortie, passe au suivant dans le même tour. Réglages avec liste groupée, interrupteurs par modèle/canal et délai lié au quota jusqu’au lendemain.

Ajoute la bourse d’enchères Liquid Inference comme route de modèle, avec liquid.auto et ses variantes classées, plus quatre outils de lecture des offres, marchés, routeurs et reçus de tâches. Requiert une clé API Liquid Inference (LIQUID_API_KEY, scope spend).

Achemine le trafic sortant du modèle par hôte fournisseur ou ID de modèle via le proxy choisi, loopback ou connexion directe. Configuration dans Plugins.

Dérivé de dingminhua/dsh-subagent-default-model (ne pas installer les deux). Route les délégations de sous-agents par rôle, avec pools de candidats, bascule entre fournisseurs et découpage de fenêtre lors du fork. Affiche les sous-agents actifs dans un panneau d’en-tête avec durée et tokens ; changement de modèle en cours d’exécution ou par lot, outils de routage appelables par le modèle.

Enregistre les CLI locales Qoder, QoderCN, OpenCode, Pi et CodeBuddy comme backends subagent DSH, avec fallback de modèles ordonné, progression en direct, crédit par exécution, page de réglages et commandes slash. La CLI correspondante doit être installée et connectée.

Dashboard tokens/coûts : requests/tokens/RPM/TPM des 60 dernières minutes, taux cache hit, répartitions modèle/provider, heatmap sur 12 mois et coûts estimés aux prix OpenRouter. Données en ledger local, aucune télémétrie.