DeepSeek Harness（dsh）のインストール方法：デスクトップアプリ、npx ワンライナー、ソースビルド、プラグイン

DeepSeek Harness（dsh）——DeepSeekが2026年8月13日にリリースしたオープンソースのエージェントランタイム——は、2026年9月24日に公式デスクトップクライアントが登場しました。これはWindowsおよびAppleシリコン搭載macOS向けのパッケージ化されたアプリで、DeepSeek自身のダウンロードホストから公開され、ハーネスランタイムが内部にバンドルされています。Node.jsのインストールは不要、npxも不要、ターミナルも不要です。コマンドラインは消えていません——npx @deepseek-ai/dsh webは、デスクトップビルドが対応していないLinuxで依然として最速のルートです。始める前に知っておくべきことが2つあります。dshはモデルではありません——DeepSeek V4 Flash 0731やDeepSeek V4 Pro 0813などのモデルを、ツール、ファイル、ターミナルに接続するハーネス層であり、そのすべてのチャネルは依然として開発者プレビューなので、リリース間で破壊的変更が発生することを想定してください。このガイドでは、デスクトップアプリ、npxワンライナー、ソースビルド、ヘッドレスモード、プラグイン、MCP、そして正直に言うとまだ粗削りな部分を扱います。

DeepSeek Harnessとは何か、そして何ではないのか

Deep​Seekの内部公式（上席研究員Chen Deli氏が確認済み）は、Model + Harness = Agent。モデルは頭脳であり、ハーネスは、モデルを実際に作業を遂行できるものへと変えるすべての要素——コンテキストとメモリ管理、ツール呼び出し、タスク計画、ファイルの読み書き、ターミナル実行、エラーフィードバック、そしてタスク完了の判断——である。Deep​Seek Harnessはまさにそのレイヤーであり、DeepSeek V4 Pro 0813ビルドがDeep​Seek APIに搭載されたのと同じ日、2026年8月13日にMITライセンスでオープンソース化された。

インストール体験を定義する2つの事実がある。第一に、アーキテクチャは「すべてがプラグイン」であり、TypeScriptのプラグインコンテナであるCordis上に構築されている——つまり、インストールするのは小さなコアと、モデルアダプター、ツール、セッション、UIを提供する一連のプラグインだ。第二に、現在のnpmチャンネルはlatestでは0.1.5-rc.3、nextでは0.1.7-rc.2であり、どちらもプロジェクト自身が開発者プレビューと位置づけるリリース候補版だ。READMEは大文字で、互換性を破壊する変更が来ると警告している。人気は本物だ——最初の12時間でGitHubスター5万、2026年9月下旬までに23万5000——だが、スターは関心を測るものであって安定性を測るものではない。プレビューを計画するようにインストールを計画しよう。試すのは素早く、捨てるのは安く。

開始する前: 実際のシステム要件

コマンドラインでのインストールにおいて、唯一の必須要件はNode.jsです。このプロジェクトが対象とするエンジン範囲は^22.19.0 || >=24.0.0です — 平たく言えば、Node 22.19 以降、または任意の Node 24.x です。ご自身のバージョンはnode --versionで確認してください。古い Node を使用している場合、npx インストールは失敗するか誤動作し、緩やかに劣化することはありません。以下で説明するデスクトップアプリは例外で、独自のランタイムを同梱しているため、Node.js はまったく必要ありません。

その他すべては、モデル第一主義の人々が想定するよりも軽いものです：

• モデルAPIキー。dshは実際のモデルを実行します。Deep​SeekのAPIまたは設定したOpen​AI互換プロバイダーのキーが必要です。初回起動後にWeb UIで追加できます。

• pnpm — ソースからのビルドにのみ必要です。次のコマンドで一度インストールします: npm install -g pnpm.

• 約1 GBの空きディスク容量（npm パッケージ、ワークスペース、セッションログ用。さらにローカルモデルが必要とする分も含む。dsh 自体は重みを実行しない）。デスクトップインストーラーはもっと重く、Windows の .exe は 288 MB、macOS のディスクイメージは 368 MB です。これはそのランタイムを内部に抱えているためです。

• OS: npm 経由の方法は Windows、macOS、Linux で動作します。デスクトップアプリは対応範囲がより狭く、Windows x64 と Apple シリコン搭載 macOS のみで、Intel Mac 向けビルドも Linux ターゲットもありません。Python SDK はさらに狭く（Linux x64/arm64、macOS 14+ arm64 — ネイティブ Windows なし）、以下で説明します。

あなたが必要としないのはGPUです。ハーネスはオーケストレーションするだけで、モデルはAPI経由でリモートで実行されます。

方法1 — 公式デスクトップアプリ（WindowsおよびmacOS）

2026年9月24日、Deep​SeekはDeep​Seek Harnessの最初のパッケージ版デスクトップビルドを公開しました。これは同じWeb UIをElectronシェルで包み、dshランタイムを内部にバンドルしたもので、事前にインストールするものも、手動で起動するものもありません。Node.jsもnpxもターミナルも不要で、127.0.0.1:3080を開いたままにするブラウザタブもありません。ソースは公開リポジトリのapps/desktop以下にパッケージ@deepseek-ai/dsh-desktopとして置かれ、成果物はDeep​Seek自身の本番ダウンロードホストdownload.deepseek.com/dsh-desk/から配信され、アプリはハーネスのバージョンに正確に追従します — 現在のビルドは0.1.7-rc.2です。

そのホストが2026年9月25日に提供していたもの：

• Windows — deepseek-harness-0.1.7-rc.2-win-x64.exe、288 MB のインストーラーで、デルタ更新用の .blockmap ファイルが隣に付属しています。

• macOS — deepseek-harness-0.1.7-rc.2-mac-arm64.dmg（368 MB のディスクイメージ）、または同一ビルドの 373 MB の .zip。Apple シリコン専用。

• バージョン — 0.1.7-rc.2、リリース日 2026年9月24日、npm の next タグにあるハーネスのバージョンと一致。

• 欠落 — Intel-Mac ビルドがありません（mac-x64 アップデートフィードが 404 を返します）。また、いかなる種類の Linux ターゲットもありません。

各ターゲットはまた、download.deepseek.com/dsh-desk/feeds/ の下に更新フィードを公開しており、その releaseDate フィールドはビルド日です。そのファイルを確認することが、アプリが提供するのを待たずに、より新しいビルドが存在するかどうかを確認する最速の方法です。

公式クライアントがコミュニティ製ラッパーとは別物である理由。それはファーストパーティ製で自己更新型であり、初回起動時に取得するのではなくインストーラーにランタイムを同梱しており、UI を Web プロファイルの 3080 から提供しない。シェルは内部の dsh-app:// スキーム経由でアプリケーションを読み込み、独自のポート（デフォルトでは 19387）でプライベートなホストプロセスと通信する。デスクトップアプリケーションのようにも振る舞う — ウィンドウを閉じても実行中のタスクは動き続け（Windows ではトレイアイコンが残る）、作業が進行中に終了しようとすると先に確認を求め、0.1.7-rc.2 のリリースノートでは、利用可能なクレジットを紹介し、アカウントのクレジットで賄うタスクと API キーによるタスクを切り分ける初回オンボーディングが追加されたので、キーを貼り付ける代わりに DeepSeek アカウントでサインインできる。

2点の注意があります。このクライアントは発表されるのではなく、ひっそりと出荷されたためです。リポジトリのREADMEには依然としてnpxとソースビルドについてしか記載されておらず、www.deepseek.com/harnessのプロジェクトページにはダウンロードリンクが一切ありません。バイナリとその更新フィードはDeep​Seek自身のホスト上で公開されており、それが2026年9月25日に確認した内容ですが、それを説明するリリースノートはどこにもありません。また、当ガイドはインストーラーを実行していないため、公開されているバイナリの署名や公証の状態について立場を取りません。リポジトリのパッケージングパイプラインにはWindowsのコード署名とAppleの公証の手順が含まれていますが、外部から言えるのはそれだけです。

デスクトップビルドがハーネスのバージョンに追随していることによる一つの結果として、現在のデスクトップビルドは既定のコマンドラインインストールより先行しています。npm の latest タグは依然として 0.1.5-rc.3 を指していますが、すべてのデスクトップ成果物は 0.1.7-rc.2 です。デスクトップアプリが対応していないプラットフォームで最新のハーネスを使いたい場合は、タグを明示的にインストールしてください — npx @deepseek-ai/dsh@next web — 既定を信頼するのではなく。

方法2 — npxのワンライナー（Linuxを含むすべてのプラットフォーム）

公式クイックスタートは1コマンドで、しかも本当に1コマンドです：

npx @deepseek-ai/dsh web

npx fetches the @deepseek-ai/dsh package (npm's latest tag currently resolves to 0.1.5-rc.3, not the newest harness), installs it into npm's cache, and starts the Web UI profile. Watch the output for the line that tells you it's listening — by default that is http://127.0.0.1:3080. Open it in your browser. Note the 127.0.0.1 loopback address: the UI binds to localhost only, which is the right default for a tool that can read and write files in your workspace — it also means you won't casually expose it on your network.

初回起動には、セットアップ手順がちょうど2つあります。

• モデルキーを追加します。設定 → モデル → APIキーを入力します。保存先は $DSH_HOME/.credentials.yaml で、以降は平文で表示されません。標準インストールでは DSH_HOME のデフォルトは ~/.dshです。

• ワークスペースを選択してください。 dsh が作業を許可されているプロジェクトディレクトリを追加してください。両方の手順が完了するまで、入力はロックされたままです。

次に、最初のタスクを送信してください。良いスモークテストは「このリポジトリを要約して、主要なパッケージを特定してください。」です。サマリーが返ってきて、ツール呼び出しが実行トレースに表示されれば、インストールは成功です。

方法3 — ソースからビルド

リポジトリから実行したいですか？正式なパスは次のとおりです：

git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git

cd deepseek-harness

pnpm install

pnpm run build

pnpm dsh web

これにはpnpmが必要です（コントリビューターはpnpm 11.7.0に固定しています）。ソースビルドを選択するのは、最新のmainを公開されているリリース候補ではなく実行したい場合、ハーネスを読んだり修正したりする予定がある場合、またはリポジトリのapps/cli/config/agent-presets/ディレクトリからカスタムプリセットを構築したい場合です。その他の人には、npxルートも同じソフトウェアをより手軽に使えます。ソースビルドによってnpmパッケージにない機能が使えるようになるわけではありません。

3つのプロファイル: web、headless、tui

dsh には3つの実行プロファイルがあり、どれを使用するかは、作業が行われる場所によって異なります：

• web (デフォルト) — ポート3080上の完全なブラウザUI。これは npx @deepseek-ai/dsh webが起動するものであり、ほとんどの人が最初にインストールするプロファイルです。

• ヘッドレス — 単一タスクを実行して終了します。 dsh --profile headless "run the test suite and report failures" セッションを開始し、タスクを実行して結果を出力し、終了します。ヘッドレスランタイムは、明確に単一タスク専用のプロセスです。実行途中にフォローアップを注入することはできず、修正は同じワークスペースに対する新しい実行として行われます。これはスクリプトやCIに組み込むためのプロファイルです。

• tui — キーボード駆動のセッション向けターミナルUI：dsh --profile tui。

3つすべてが同じ設定（~/.dsh/profiles/<name>/）と同じプラグインシステムを共有しているので、タスクをWeb UIからヘッドレスに移すのは、再インストールではなくコマンドの変更にすぎません。

プラグインの追加

プラグイン管理は、その場で編集する類のものではなく、第一級のCLIコマンドです：

npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add <source>

ソースは、npmパッケージ名、GitHubリポジトリ（github:user/repo）、tarball、またはローカルフォルダです。最も有益な最初のインストールは、プラグインの発見をUIに変える公式プラグインマーケットです:

npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dshmarket

その後、ウェブサービスを再起動し、[設定] → [プラグインマーケット]を開いて、カタログから参照してワンクリックインストールします。つまずきやすいルールが2つあります。プラグインバンドルはプロファイル起動時にマウントされるため、新しく追加したプラグインにはdsh webの再起動が必要です。また、単純なnpm installではプラグインがプロファイルに登録されず、dsh pluginを使用する必要があります。エコシステムはまだ若いですが、決して空ではありません。コミュニティ管理のawesome-dsh-pluginリストには、UI、スキル、ツール、プロバイダー、通知などのカテゴリにわたって、すでに数百のプラグインがカタログ化されています。

MCP、4つのプリセット、および軌道リプレイ

基本的なインストールを終えたら、重要な機能は3つあります:

MCP。dsh は組み込みの @deepseek-ai/dsh-mcp-clientプラグインを通じて Model Context Protocol を話します。現在、これは UI ではなくファイルで設定されています。編集するのは、~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml（またはプロジェクトローカルのパッチ）であり、各サーバーのトランスポートを宣言します — stdio はローカルコマンド用です（例：npx @playwright/mcp@latest）、streamable-http はリモート URL 用です。動作はしますが、これはプレビュー内で最も洗練されていない部分です。不安定になることもあり、サーバーを切り替える GUI もありません。

プリセット。dshはセッションごとに4つのエージェントプリセットのうち1つを読み込み、それぞれが異なるトレードオフです：

• Standard — フルツールセット: ファイル編集、シェル、ファイル・ウェブ取得、スキル、プランニング、サブエージェント、ワークフロー。日常使用のデフォルトです。

• PTC（プログラムによるツール呼び出し）— 標準機能に加えて、モデルがTypeScriptプログラムを作成して複数ラウンドのツール呼び出しを調整できるコードモードSDKを備えています。より強力ですが、副作用もより多くなります。

• 最小限 — 必要なのはbashとファイルエディタだけです。他には何もありません。モデルのベンチマークと最小限の再現のために作られました。DeepSeek V4 Flash APIドキュメントが自社のエージェントスコアを公開した際に参照したモードは"Deep​Seek Harness minimal mode"で動作していました。

• 作成 — ランタイムプレイグラウンド: Cordisプラグインをメモリ内で検査・ロードし、実験を重ねて、動作する組み合わせを新しいプリセットとして固めます。

Trajectoryリプレイ。すべてのランは、追記専用のセッションログを書き出します。システムプロンプト、推論、ツール呼び出しとその結果、サブエージェントのスケジューリングです。Trajectoryビューでは、実行をソース別に調べ、再開し、フォークし、検索し、リプレイできます。これはエージェントワークのためのデバッガです。タスクが失敗したとき、再実行して期待するのではなく、失敗したトラジェクトリをリプレイし、問題のあるステップでフォークして、元のトラジェクトリを捨てずに修正をテストできます。

Python SDKオプション

ブラウザではなくPythonからハーネスを操作したい場合は、公式SDKがあります: pip install deepseek-harness-sdk。このSDKにはdshランタイムが同梱されており（pip wheelにNodeランタイムが含まれているため、Nodeのインストールは不要です）、使い方はコンテキストマネージャーで、構築対象は Deep​SeekHarnessインスタンスで、呼び出しは run("task")です。標準の環境変数、例えば DEEPSEEK_API_KEY や DEEPSEEK_BASE_URL を継承するため、プロバイダーの切り替えは設定変更だけで済みます。注意点：Python 3.10+ であり、対応プラットフォームは Linux x64/arm64 と macOS 14+ arm64 のみです。Windowsネイティブのwheelは存在しないため、Windowsをホストにしている場合は大きな欠点です。Windowsではnpmルートを利用してください。

dsh をあなたが料金を支払うモデルに向ける

dsh はモデル API キーを必要とし、意図的にプロバイダー非依存です: Settings → Models は、Open​AI 互換のベース URL を持つカスタムプロバイダーを受け入れます（settings.yaml では、つまり api: openai-completions、baseURL、そして models リスト）。デフォルトは Deep​Seek の独自 API です。カスタムプロバイダーとは、ルーティングゲートウェイが役立つ場です。

OrcaRouter is an Open​AI-compatible endpoint that passes Deep​Seek's list price through with zero markup — https://api.orcarouter.ai/v1. The models dsh will actually call are all on it: DeepSeek V4 Flash 0731 (deepseek/deepseek-v4-flash-0731, $0.22 per million input tokens and $0.66 per million output), DeepSeek V4 Pro 0813 (deepseek/deepseek-v4-pro-0813, $0.66/$1.98) and DeepSeek V4.1 Flash (deepseek/deepseek-v4.1-flash, $0.15/$0.60), the model Deep​Seek's own rate card bills as deepseek-flash. Every rate doubles inside Deep​Seek's peak windows, 01:00-04:00 and 06:00-10:00 UTC on weekdays; the router passes that surcharge through rather than hiding it, and automatic failover moves a request to another provider if one wobbles. Figures checked against both rate cards on September 25, 2026. For dsh, the practical win is that you can keep the cheap tier for the bulk of everyday agent tasks and switch the same harness to V4 Pro for the hard passes — one key, one base URL, and the swap is a model name in the settings, not a reinstall.

境界を明確にしておくと、OrcaRouter がホストするのはモデルであり、dsh が呼び出すものです。dsh 自体をホストしているわけではなく、デスクトップクライアントも提供していません——それは Deep​Seek 自身のダウンロードホストから提供されます。dsh はローカルエージェントランタイムであり、自分のマシン上で実行するものです。

このガイドがあなたに当てはまらない場合 — プレビューの正直な問題点

入力する内容だけを教えるインストールチュートリアルは、仕事の半分しかやっていません。今回は、プレビューが現時点で間違っている点を紹介します。午前2時にそれを発見しなくて済むように。

• 破壊的変更は警告ではなく約束です。 あなたはリリース候補版を使用しています — npm のデフォルトを選んだなら 0.1.5-rc.3、デスクトップアプリまたは next タグをインストールしたなら 0.1.7-rc.2 です。設定キー、プラグイン API、プリセット形式はすべて予告なく変更される可能性があります。また、~/.dsh は捨ててもよい状態として扱ってください — 悪いアップデートの代償は再インストールであり、それがこの段階で許容されるのは、ここでのすべてのインストール経路がダウンロードまたは単一のコマンドであるからにほかなりません。

• Deep​Seekモデルをエージェントとして使用するのにdshは必要ありません。現在エージェント内でDeepSeek V4 FlashまたはDeepSeek V4 Proだけを使いたいだけであれば、Deep​SeekのAnthro​pic互換エンドポイントは、新しいソフトウェアを一切インストールしなくても、Claude Codeやその他のエージェントツールで既に動作します。dshはファーストパーティのオプションであり、必須条件ではありません。ネイティブハーネスが特に必要になるまで、このインストールはスキップしてください。

• MCPはファイル設定であり、時折不安定です。 GUIはなく、サーバーごとの開始/停止トグルもありません。実際の使用報告では断続的な障害が報告されています。ワークフローがMCPサーバーに依存している場合は、YAMLデバッグに時間を確保してください。

• プラグインの信頼はセキュリティ上の判断です。サードパーティのプラグインはハーネスのコアプロセス内で実行され、インストール時に署名やソースの検証は行われません。読んだことのあるプラグイン、または信頼できるソースから入手したプラグインのみをインストールし、実際の作業に使う前に、使い捨てのワークスペースでテストしてください。このdanger-full-accessサンドボックスプロファイルは、表示されているすべてのファイルを変更できます。使い捨てのチェックアウトに限定してください。

• プレビューには既知のバグが存在します。ハングしたbashループは文書化された障害モードであり（中断して再試行）、長時間実行されるセッションの動作はまだ安定していません。

• 非公式のデスクトップビルドには、もう役目がありません。2026年9月24日まで、クリックするだけでインストールできる dsh デスクトップアプリは署名のないコミュニティ製ラッパーだけであり、選択肢はそれらかコマンドラインかの二択でした。公式クライアントはそのトレードオフを解消します。ファーストパーティ製、ランタイム同梱、自己更新。この2種類のシェルの間に実質的な移行パスはありません——どちらも同じハーネスをラップしているだけだからです——一方をアンインストールしてもう一方をインストールし、同じワークスペースディレクトリを使い続けてください。

• 本番環境での安定性が必要な場合は、rc以外のリリースをお待ちください。 このハーネスは強力ですが、まだ未成熟です。本番エージェントスタックには、成熟した実戦で試されたハーネス — またはAnthro​pic互換のエンドポイントルート — が、dshが安定版タグに到達するまで妥当な選択肢です。

結論

Deep​Seek Harnessのインストールは、お使いのプラットフォームによって2通りの作業に分かれました。WindowsまたはAppleシリコンのMacでは、Deep​Seek自身のホストから0.1.7-rc.2をダウンロードすれば完了です — Node.jsもターミナルも不要で、どのチャネルよりも新しいハーネスバージョンが手に入ります。それ以外の環境では、依然としてNode 22.19+で1つのコマンドを実行します：npx @deepseek-ai/dsh@next web、その後、モデルキーとワークスペースを追加し、テストタスクを送信します。スクリプトにはヘッドレスを、ソースビルドはmainを変更したり追跡したい場合にのみ使い、MCPは作業途中のものとして扱ってください。正直な注意点は変わっていません。これらのチャネルはすべて0.xのリリース候補であり、安定版へ向かう途中で問題を引き起こします — Deep​Seekがエージェント層をどこへ導こうとしているのかを見たいなら、悪くない取引です。それが実行するモデル — DeepSeek V4 Flash 0731、DeepSeek V4 Pro 0813、DeepSeek V4.1 Flash — は本日、OrcaRouterを通じて定価で利用可能で、インストールの先でハーネスを動かす準備ができています。