MCP 客户端（dsh-mcp-client）

MCP client bridge

别名：@deepseek-ai/dsh-mcp-client、MCP、MCP 接入、mcp-client

DSH 自带的 MCP 客户端桥接（@deepseek-ai/dsh-mcp-client，0.1.0-rc.6）：一个插件实例接一台 MCP 服务器，把对方的工具注册进 ctx.tools，模型看到的名字是 mcp__<serverName>__<rawName>——与 Claude Code、Codex 同一套「服务器限定名」。

一句话

MCP 客户端桥接是 DSH 里唯一「把外部世界的工具接成模型能力」的官方通道：一台服务器 = 一个插件实例，接上之后模型看到的是 mcp__github__create_issue 这样的原生工具，不再需要你去粘贴什么适配代码。

它解决什么问题

模型自己只能调用 harness 内建的那些工具。想让它在你的 GitHub、数据库、浏览器里干活，过去只有两条路：写一个插件（要懂 DSH 的插件契约），或者把结果手工贴进对话。MCP 是第三条——外面已经有一大批按协议暴露工具的服务器，桥接层把它们统一注册进来，你只写一段配置。

两种传输

一个实例接一台服务器，传输只有两种：

传输	要填	典型用途
`stdio`	`command`（+ `args` / `env` / `cwd`）	本机进程。例：`npx -y @modelcontextprotocol/server-github`
`streamable-http`	`url`（+ `headers`）	已经在跑的 HTTP 服务，本机或远端

env 是合并进一个已经清理过的环境，不是替换；cwd 决定子进程的工作目录—— 涉及相对路径的服务器要留意这一项。

工具命名：这一段最容易踩坑

每个 MCP 工具在协议上有两个名字：

原始名（rawName）：在 tools/call 里上网线的那个；
公开名：注册到 ctx.tools 的 mcp__<serverName>__<rawName>，模型看到的是它。

公开名会被规范到 DeepSeek 的函数名约定（64 字符、[A-Za-z0-9_-]）；一旦发生替换或截断，就会追加 (serverName, rawName) 的确定性 12 位十六进制 hash。这条设计的价值在于： 名字是 (serverName, rawName) 的纯函数——连接顺序、重新同步、别的服务器都不会让一个工具改名。所以你的提示词里写死 mcp__github__create_issue 是安全的。

几条边界，都是实测口径：

两台服务器各有一个 search：各自带命名空间，共存，不冲突。
serverName 重复：后加载的那个插件实例会失败（不是静默合并）。
服务器在工具列表里把同一个名字列两次：整个列表按无效拒绝。
有外部注册抢占这个服务器的命名空间：整代回滚（绝不留下一个残缺的工具集），并明确报错。

断线、超时与启动失败

项	默认	说明
自动重连	开	首次失败等 500ms，之后翻倍，上限 30s
重连尝试上限	10 次	连续失败到上限就彻底放弃（等下一次配置变更）
单次工具调用超时	60s	`toolCallTimeoutMs`
初始连接失败是否阻止激活	否	`failOnStartupError: false`——配置写错时插件仍然挂上，只是没有工具

最后一项是个取舍：默认 false 让「服务器没起来」不至于连累整个 profile，代价是错误不显眼。如果你希望配置写错时立刻炸出来，把它设成 true。

改配置不需要重启：HMR 会断开旧连接、按新配置重连；serverName 没变时工具名完全一致，所以正在进行的对话不会因为改名而找不到工具。

凭据：这一页最大的风险点

stdio 用 env、HTTP 用 headers 传 token。给服务器什么凭据，模型就能用那些工具做到什么程度—— 一个全权限的 GitHub token 意味着它可以改你所有仓库。建议：

按最小必要给：只读的先用只读 token；
把 token 放在环境变量里，用配置的表达式语法引用，别写死在文件里；
记住这台服务器的工具对模型是始终可见可调用的，除非你在权限档位上另行限制。

怎么自己核实

本机就能核，不需要联网：

~/.dsh/profiles/node_modules/@deepseek-ai/dsh-mcp-client/README.zh.md

字段名、默认值、命名规则都在这份 README 里（快照 2026-10-02，0.1.0-rc.6）。想确认某一台服务器到底暴露了哪些工具，就把它接上、看模型侧的可用工具列表—— 公开名一定是 mcp__<你填的 serverName>__<原始名>。

与别的东西的关系

它是插件（宿主侧），所以安装、版本、兼容这些事和别的插件一样走 profile 与 patch 层。
它接进来的工具属于那台服务器，不属于 DSH：服务器换了版本，工具名或行为可能变—— 这也是「名字是纯函数」这件事值得单独讲的原因。
想找服务器，别在本站翻：去官方合集（快照 2026-10-02，约 9.09 万 star）。本站只收「桥接机制 + 值得单独讲的接法」。

信息表

auth: stdio 走 env（如 GITHUB_TOKEN），HTTP 走 headers.Authorization。给服务器什么 token，模型就能用它做什么——按最小必要给。
category: capability.mcp
docs: https://modelcontextprotocol.io/
install: 在 profile 的 cordis.yml 里加一个 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 实例：stdio 填 command/args/env/cwd，HTTP 填 url/headers。改完 HMR 自动断开重连，不必重启进程。
provides: 把一台 MCP 服务器的全部工具注册成模型的原生工具，命名空间是 mcp__<serverName>__、两种传输：stdio（spawn 本机进程）与 streamable-http（连 HTTP 服务）、断线自动重连（默认开启，退避上限 30s），单次工具调用超时可控
repo: deepseek-ai/deepseek-harness
risk: network、credentials
titleEn: MCP client bridge
transport: both
updatedAt: 2026-10-02

标签：工具接入、桥接、外部工具、MCP

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