Plugin

Un’unica pagina di impostazioni per tutti i server MCP del computer. Legge i file di configurazione reali di 17 strumenti 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) e di DSH, raggruppando i server in base al file che li dichiara. Verifica tramite JSON-RPC l’avvio e gli strumenti esposti, poi consente di collegarli o scollegarli da DSH senza modificare i file degli altri strumenti.

Bridge di SketchUp Pro 2023 per DeepSeek Harness: consente all’agente di esaminare un modello attivo, eseguire script di attività Ruby, salvare file .skp e acquisire la vista in PNG.

Orchestrazione studio 3D locale: rileva Blender, COLMAP e ComfyUI a ogni esecuzione e sceglie la route disponibile. Fallback Three.js genera modelli da primitive, modifica/scala GLB, scrive viewer offline e rende PNG multi-view senza Blender.

Nasconde gli schemi tool dal prefill del modello e rivela un tool alla volta tramite API decision model. Richiede endpoint decision-model attivo e pnpm nel PATH.

Gestore server MCP per DSH: aggiunge, modifica, attiva e disattiva server Model Context Protocol da un pannello. Supporta stdio e streamable-HTTP, timeout tool per server, stato live di connessione/numero tool e salvataggio in `mcp.json` di progetto o home. Fork mantenuto di `@wingsky-1/dsh-mcp-manager`.

Converte PDF, Word, PowerPoint, Excel, HTML, CSV, JSON e ZIP in Markdown per il modello con engine JavaScript incluso o Microsoft MarkItDown.

Collega l’app note Drafta a DeepSeek Harness tramite MCP, così l’agent può cercare, leggere e scrivere note nella libreria Drafta locale.

Decomprime e legge rapidamente sessioni passate. /recall elenca quelle del progetto (titolo, ultima attività, turni, primo prompt); /recall <number> legge i turni; /recall all include tutti i progetti. Supporta richieste in linguaggio naturale con recall_sessions.

Aggiunge supporto al kernel DSH 0.2.x per i modelli dell’app desktop SenseTime XiaoHuanXiong e riutilizza l’accesso salvato, senza API key.

Nuovo provider gateway API: più gateway configurabili, uno solo attivo alla volta. Elenchi di modelli per gateway con dettagli di contesto/modalità, quota e strumenti di generazione immagini/video.

Risponde alle chiamate modello pilotando la propria sessione chatgpt.com autenticata in Chrome locale. L’inferenza usa la quota web ChatGPT, non quella Codex, e aggiunge un protocollo JSON tool-call per eseguire tool DSH dal modello web.

Account nativi multipiattaforma/routing, check-in scaglionati, notifiche e previsioni quota. Il worker richiede Node autonomo >=22.23.3 con node:sqlite (engines.node); Qwen Office coding richiede anche Python con cryptography e wasmtime.

Scegli provider e crea un pool con tutti i modelli. Su limite, quota, timeout o errore server/trasporto prova il successivo non testato; esaurito il pool, mostra l’errore originale. Configurabile accanto al selettore o via model_failover, senza riavvio.

Riordina i modelli trascinandoli nella scheda provider in Models; se occupata da un altro plugin, usa Model order. Scrive via Host con controllo revisione, sincronizzando impostazioni e selettore. Trascinabile anche la navigazione sinistra.

Mostra marchi provider e lista sincronizzata: replica catalogo/loghi pubblici su loopback e rigenera i modelli pi-ai dal proprio endpoint, mostrando differenze prima della scrittura.

Registra workbuddy tramite dsh-llm-workbuddy, supervisiona wb2api locale e include un bridge Responses-to-chat-completions per Codex CLI. Salta ciò che è già attivo/registrato e segnala lo stato. Servono wb2api locale e account WorkBuddy.

Raggruppa tutti gli account Trae locali in un unico provider di modelli con failover automatico. Include check-in giornaliero manuale e automatico, monitoraggio di crediti e scadenze e scheda impostazioni per scegliere il modello.

Routing a due livelli: prima il gruppo modello migliore, poi il canale migliore; in caso di errore cambia prima canale. La modalità preferenza blocca un modello tra i suoi canali. Barra sotto il composer con modello attivo, salute del canale e token giornalieri. Report velocità/intelligenza importabile come prior. Tool model_orchestrator e comando /route.

Classifica i modelli già rilevati da DSH per connettività e velocità misurate; se quello corrente fallisce senza output, prova il successivo nello stesso turno. Pagina impostazioni con elenco raggruppato, interruttori modello/canale e cooldown per quota fino al giorno dopo.

Aggiunge l’exchange d’aste Liquid Inference come route modello, con liquid.auto e varianti di ranking, più quattro strumenti di lettura per offerte, mercati, router e ricevute dei job. Richiede API key Liquid Inference (LIQUID_API_KEY, scope spend).

Instrada il traffico del modello in uscita per host provider o ID modello tramite proxy scelto, loopback o connessione diretta. Configurazione nella pagina Plugins.

Derivato da dingminhua/dsh-subagent-default-model (non installare entrambi). Instrada le deleghe ai subagenti per ruolo, con pool di candidati, failover tra provider e ritaglio della finestra al fork. Mostra i subagenti attivi nel pannello dell’intestazione con durata e token; supporta il cambio modello durante l’esecuzione o in batch ed espone strumenti di routing richiamabili dal modello.

Registra le CLI locali Qoder, QoderCN, OpenCode, Pi e CodeBuddy come backend subagent DSH, con fallback ordinato dei modelli, avanzamento live, credito per esecuzione, pagina impostazioni e comandi slash. La CLI corrispondente deve essere installata e autenticata.

Dashboard token/costi: requests/token/RPM/TPM degli ultimi 60 min, cache hit rate, breakdown modello/provider, heatmap 12 mesi e stima costi dai prezzi OpenRouter. Dati in ledger locale, nessuna telemetria.