插件目录 / Knowledge / dsh-memory-protocol
dsh-memory-protocol
已验证 · 实测可装 baaai123
功能简介
Memory enforcement plugin for DeepSeek Harness — bridges opencode-memory MCP server with a hard protocol gate
可用 — 实测通过,早期项目
Memory enforcement plugin for DeepSeek Harness — bridges opencode-memory MCP server with a hard protocol gate 实测能干净安装、正常启动。早期项目,但功能可用。
「已验证」表示我们的自动化 CI 在干净 profile 里实际执行了 dsh plugin add 并启动成功——仅此而已。功能描述与版本兼容性均为作者声明。这不是安全审计,也不代表对第三方代码的背书。
README
dsh-memory-protocol
为 DeepSeek Harness 打造的长期记忆插件 — 桥接 opencode-memory MCP 服务器,并附加强制记忆协议。
哼,杂鱼又忘事了吧? 工具调用前先给我 weave 记忆、每轮对话自动存档——省得你三秒重置、重复学习。才、才不是特地为你准备的,只是看不得你每次从零开始犯蠢。
作用
这个 bundle 装两样东西:
- memory-mcp — 通过官方
@deepseek-ai/dsh-mcp-client桥接 opencode-memory 的 Python MCP 服务器(15 个memory_*工具:weave/search/ingest/classify/teach_skill 等) - memory-protocol — 强制协议插件,三个 hook:
tools/pre-execute— 未 weave 就调其他工具 → 硬拒绝agent/pre-step— 每轮自动 weave 并注入记忆上下文agent/turn-stopping— 每轮自动 ingest 对话
安装
前置依赖:Python MCP server(memory-skill)+ 嵌入模型(bge-large-en-v1.5)。插件启动时会自动引导安装(npm run bootstrap 或插件 autoBootstrap);也可手动安装(下面的命令)。可用 MEMORY_SKIP_BOOTSTRAP=1 关闭自动引导。
# 1. 先装 opencode-memory 的 Python server(提供 memory_skill.mcp_server)
pip install "memory-skill[onnx]" optimum[onnxruntime] huggingface_hub
# 2. 下载嵌入模型(约 1.3GB,自动转 ONNX;国内网络可加 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com)
# 3. 安装本插件
dsh plugin --profile web add dsh-memory-protocol
默认用 python3 -m memory_skill.mcp_server 启动 MCP server。路径可通过环境变量覆盖:
| 环境变量 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
MEMORY_SKILL_PYTHON |
python3 |
解释器路径 |
MEMORY_SKILL_DIR |
process.cwd() |
memory-skill 项目目录 |
MEMORY_SKILL_DB_PATH |
~/.memory-skill/memory.db |
记忆库路径(server 已内置此绝对默认值;如需共享 opencode 的库,显式指向该库文件) |
IMPORTANCE_API_KEY |
(未设) | LLM 重要性评分 key(可选) |
自动引导
插件检测到 memory MCP 工具未注册时,会自动触发 scripts/bootstrap-memory.mjs(也可手动 npm run bootstrap):
pip install --user "memory-skill[onnx]" optimum[onnxruntime] huggingface_hub(已安装则跳过)- 下载
BAAI/bge-large-en-v1.5并转 ONNX(默认models/bge-large-en-v1.5/;直连失败自动重试HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com)
| 环境变量 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
MEMORY_SKIP_BOOTSTRAP |
(未设) | =1 关闭自动引导 |
MEMORY_SKIP_INSTALL |
(未设) | =1 跳过 pip install |
MEMORY_SKIP_MODEL |
(未设) | =1 跳过模型下载 |
MEMORY_MODEL_PATH |
$MEMORY_SKILL_DIR/models/bge-large-en-v1.5 |
指定模型目录(已有 model.onnx 则跳过下载) |
没有 Python 侧时,插件以 fail-open 模式运行(不强制执行协议、agent 不被阻塞),并显示一次性引导提示。 引导完成并重启 dsh 后,memory 工具注册、严格协议自动恢复。
配置
memory-protocol 的配置项(cordis.patch.yml 中可调):
config:
enforceWeave: true # 工具调用前强制 weave(未 weave 拒绝)
injectWeave: true # 自动注入记忆上下文
autoIngest: true # 每轮自动存档
allowlist: [] # 豁免工具名(除 memory_* 外)
工作原理
dsh (Web / headless)
├─ memory-mcp @deepseek-ai/dsh-mcp-client ──> python3 -m memory_skill.mcp_server
│ └─ 15 个 mcp__opencode_memory__* 工具
└─ memory-protocol 强制协议
├─ tools/pre-execute 未 weave → deny
├─ agent/pre-step weave + 注入
└─ agent/turn-stopping 自动 ingest
License
MIT
截图

| 架构 | 强制执行演示 | 配置项 |
|---|---|---|
![]() |
![]() |
![]() |
演示为真实运行输出:未 weave 调工具 → ⛔ DENY;pre-step 自动 weave 并注入记忆上下文;turn-stopping 自动 ingest。
安装
装一次目录插件,之后本站所有插件都能让 DeepSeek Harness 自动找、自动装:
dsh plugin add dshbase-catalog 然后对 agent 说「帮我装 dsh-memory-protocol」,它会在目录里找到并自动安装。文档:dshbase-catalog · 已验证场景包。
该插件是 GitHub 源码(未发 npm)——直接从仓库装:
Web profile:
dsh plugin --profile web add github:baaai123/dsh-memory-protocol Headless(CLI)profile:
dsh plugin --profile headless add github:baaai123/dsh-memory-protocol 实测报告
验证通过:从 GitHub 源码完成 L1 安装 + L2 加载 + L3 运行(dsh 0.1.0-rc.6)。


