플러그인

DeepSeek Harness에서 next-ai-drawio MCP 서버로 draw.io 다이어그램을 만듭니다. 답변의 링크를 열면 오른쪽 사이드바에 실시간 미리보기가 표시되며 직접 편집할 수 있고, AI가 변경할 때마다 복원 가능한 버전이 저장됩니다. Node.js 18+가 필요하며 첫 사용 때 npx가 MCP 서버를 다운로드합니다.

DeepSeek Harness용 로컬 IMAP 청구서 다운로드, OCR, 아카이브, Excel 출장비 정산 요약.

DeepSeek Harness에서 실제 Chrome/Chromium을 조작하는 구조화 도구 35개를 제공합니다(탐색, 스냅샷, 클릭, 양식, JavaScript/CDP, 스크린샷, 다운로드, 탭). 페이지를 실시간 반영하고 마우스·키보드 입력을 받는 사이드바가 있습니다. 관리형 CDP 런타임을 포함하고 호출 사이 로그인 상태를 유지하며, 보조 확장 프로그램으로 평소 Chrome의 쿠키를 가져올 수 있습니다.

DSH용 공유 실제 브라우저: 사람이 보고 직접 개입할 수 있는 네이티브 Electron 창을, 에이전트가 CDP를 통해 20개의 browser_* 도구(open/snapshot/execute/fill/screenshot/download/auth)로 제어. 작업별 세션 격리, 쿠키 지속성, CAPTCHA 감지를 지원하며, 데스크톱 셸 없이 순수 dsh web에서 셀프 호스팅.

DeepSeek Harness용 로컬 IMAP 송장 다운로드, OCR, 아카이브 및 Excel 요약 번들

DeepSeek Harness에 Tabbit Browser 제어 권한을 부여: 설치 시 tabbit-browser 스킬을 자동 로드하고, 공식 Tabbit 및 Tabbit Browser 릴리스(>= 1.9.0)를 감지하며, tabbit-cli 영구 런타임을 확인하고, CLI 호출에 필요한 플랫폼별 DSH 샌드박스 모드를 진단하며, 적합한 버전이 없을 경우 백그라운드 작업을 통해 지역에 맞는 공식 설치 프로그램을 다운로드합니다.

Mebular는 에이전트를 위한 공유 메모리 및 작업 협업 도구입니다. DSH 네이티브 플러그인으로 기기·에이전트 간 메모리 공유와 작업 그래프를 제공합니다. 기존 Mebular 앱 또는 CLI 런타임에 연결하며, 없으면 패널에서 공유 런타임을 설치할 수 있습니다. Mebular를 몰래 실행하거나 다운로드하지 않습니다.

DeepSeek Harness에 Tabbit Browser 제어 권한을 부여: 설치 시 tabbit-browser 스킬을 자동 로드하고, 공식 Tabbit 및 Tabbit Browser 릴리스(>= 1.9.0)를 감지하며, tabbit-cli 영구 런타임을 확인하고, CLI 호출에 필요한 플랫폼별 DSH 샌드박스 모드를 진단하며, 적합한 버전이 없을 경우 백그라운드 작업을 통해 지역에 맞는 공식 설치 프로그램을 다운로드.

DeepSeek Harness용 지식 베이스입니다. 검색 시 제목 경계와 토큰 예산 안에서 ContextWindow 근거를 모으고 검색 기준점 주변도 읽습니다. BM25/벡터 검색을 가중 RRF, MMR, 선택적 로컬·원격 재정렬과 결합합니다. 근거 자동 주입, 로컬 임베딩·재정렬·OCR 모델 다운로드와 상태 확인용 브라우저 패널, 모델 다운로드 없는 키워드 검색, 가져온 디렉터리의 즉시 재검색을 제공합니다.

DSH Web GUI용 AI 이미지·동영상 생성입니다. 채널별 모델 목록과 계열별 요청 형식(gpt-image, Grok Imagine, Nano Banana, Seedream, GLM-Image, Qwen-Image, MiniMax image-01, DALL-E 3), 사이드바 생성 스튜디오, 노드 워크플로 캔버스, 파일 미리보기, 캔버스 스킬, 프롬프트 템플릿을 제공합니다. 동영상은 텍스트/이미지 생성, 시작·끝 키프레임, 다중 참조를 지원하며 비동기 제출·폴링·다운로드, 호스트 동영상 도구, 캔버스 동영상 노드와 로컬 ffmpeg로 두 개 이상의 노드를 하나의 MP4로 이어 붙이기를 제공합니다.

Fish Buddy의 DSH 플러그인 부분입니다. 별도로 다운로드하는 Windows 데스크톱 고래 위젯(프로젝트 Releases 페이지의 .exe)을 연결한 세션으로 중계합니다. 듣기·말하기, 실시간 자막, 샘플 프레임, 게임 내 채팅은 위젯이 담당하며 첫 사용 때 음성 인식 모델 하나(기본 228 MB)를 다운로드합니다.

Zotero 7 이상 로컬 API를 사용하며 API 키가 필요 없습니다. 항목과 컬렉션 검색, 메타데이터·초록·PDF 전문 읽기, 첨부 파일 다운로드와 메모 관리를 지원합니다. 캐시에 없는 PDF는 즉시 분석합니다. API endpoint, 대상 라이브러리와 제한값을 설정할 수 있습니다.

⚠️ 내부 베타이므로 다운로드하지 마세요. iLife는 DSH 설정 카드 하나에서 메모·칼로리·요리·집·일정·청구서를 탭으로 묶어 생활 전반을 관리하는 제품군입니다.

로컬 문헌 지식베이스 RAG: 도구 10개(kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), BM25+벡터+리랭커 하이브리드 검색, 클릭 가능한 DOI 링크가 있는 인용 QA, 단일 파일 SQLite 인덱스 위에서 전부 로컬로 동작하는 bge 임베딩. Python 3.9+와 pymupdf, faiss-cpu, sentence-transformers가 필요하며, `npx dsh-kb-rag-install` 설치 프로그램이 이를 설정하고 모델을 미리 내려받습니다.

상세 열에 있는 프로젝트 파일 탐색기입니다(다중 선택, 드래그 이동, 업로드, 다운로드, 이름 변경, 휴지통, 시스템으로 열기). Markdown/HTML/JSON/CSV/노트북/PDF에 대한 세션 내 읽기 전용 미리보기 탭과 코드 하이라이팅, 실시간 모델 처리량 배지, 여러 줄 GoalBar를 제공합니다.

Wallpaper Engine에서 다운로드한 배경화면을 DeepSeek Harness 웹 배경으로 사용합니다. 동영상 배경화면은 제자리에서 재생되고, 이미지 배경화면은 최고 해상도의 독립형 아트워크를 사용합니다. cover/contain 맞춤 모드와 0~100 패널 디머를 지원합니다.

임의의 http/https 페이지를 가져와 제목, 설명, 본문, 제목 윤곽선 및 링크를 반환하며, 통계(문자/단어 수, 읽기 시간, 언어) 및 상위 키워드를 포함합니다. 콘텐츠 이미지를 세션 워크스페이스에 다운로드하여 비전 분석에 사용하고 scrape.imageAnalyzer 서비스를 통해 등록된 분석기에 전송할 수 있습니다.

구조 센터가 있는 플러그인 관리자: 필요성에 따른 그룹화된 활성화/비활성화, 다중 업데이트 소스(npm / dshfind market / GitHub), 자동 설치 폴더가 있는 브라우저 우선 다운로드, P2P 폴백, 사전 부팅 자체 점검 및 손상된 번들 격리.

설치 후 DSH에서 Zotero를 조작할 수 있습니다. 라이브러리 검색, PDF 전문 읽기, 하이라이트/메모 요약, 주제별 컬렉션 정리, 내려받은 논문 가져오기, 번역본을 항목에 첨부할 수 있습니다. 오른쪽 사이드바에서 항목, 발췌문, 컬렉션을 한 번에 대화에 추가합니다. 모델 측 작업에는 Zotero 로컬 API와 Zotero MCP 플러그인(쓰기 작업 활성화)이 필요하며, 사이드바 패널에는 로컬 API만 필요합니다.

DeepSeek Harness용 AI 지원 Minecraft: 시각/제어 도구를 갖춘 자율 Mineflayer 에이전트(생존, 채굴, 채팅, 실시간 지도)를 조작할 수 있습니다. 내장 런처(Microsoft 로그인, 버전 다운로드, 게임 실행)도 포함됩니다.

AI 어시스턴트, 일시정지/중지, 별도 백그라운드 모델 설정, 작업/답장, Linky, 범위 지정 지식, 로컬 검색, 뉴스, 개발자 도구를 갖춘 워크벤치입니다. 임베딩은 선택 기능이며 모델을 내려받습니다. Yunzhijia에는 CLI/계정이 필요하고 웹 채팅에는 데스크톱 앱이 필요합니다.

minas-webdav MCP 서버를 stdio 항목 하나로 등록해 마운트 없이 Xiaomi Smart Storage(MINAS) NAS를 다루는 도구 14개를 제공합니다: list, stat, tree, find, du, df, cat, upload, download, mkdir, move, copy, delete, capability probe. 기반 Python 패키지는 pipx로 별도 설치해야 합니다.

DeepSeek Harness용 멀티에이전트 오케스트레이션 preset입니다. chief orchestrator는 직접 구현하지 않고 요청을 분류한 뒤 PM expert에게 계획을 맡기고 통합 expert roster(목록·호출 도구)에서 구현 전문가에게 위임합니다. 의존성 DAG taskboard로 병렬 작업을 조정하고 파일 기반 message bus를 사용하며 독립 검토 통과 후 결과를 전달합니다. 핵심 expert 11명. 추가 팀(Agency agents EN/ZH, classic collections)은 Settings에서 GitHub/CDN 두 경로로 원클릭 다운로드하며 sha256 검증을 거칩니다. npm 패키지명은 dsh-expert-orchestrator이며 DSH >= 0.1.7-alpha.2가 필요합니다.

로컬 MCP 서버를 통해 실제 Chrome을 구동하여 에이전트가 Google/Bing/Sogou를 검색하고, JS 렌더링 및 로그인 전용 콘텐츠를 포함한 모든 페이지를 읽으며, 백그라운드 창에서 클릭/스크롤/입력/키 누름/선택을 자동화하고, Zhihu, Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, X, Reddit에 대한 검색/상세/댓글/다운로드를 실행합니다. 재개 가능한 댓글, SHA-256 검증 다운로드, 쿠키는 반환하지 않으며 localhost 전용입니다.