DeepSeek Harness (dsh) のインストール方法: npx ワンライナー、ソースビルド、ヘッドレス、プラグイン

To install Deep​Seek Harness (dsh), the open-source agent runtime Deep​Seek shipped on August 13, 2026, run npx @deepseek-ai/dsh web on a machine with Node.js 22.19 or newer. That one command downloads the 0.1.0-rc.6 preview, starts a local web UI at http://127.0.0.1:3080, and walks you through adding a model API key and a workspace on first launch. Two things to know before you start: dsh is not a model — it's the harness layer that connects a model to tools, files, and a terminal — and it's a developer preview, so expect breaking changes between releases. This guide covers both official install methods, headless mode, plugins, MCP, and the honest rough edges.

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左右するのは、2つの事実です。第一に、そのアーキテクチャは「すべてがプラグイン」であり、TypeScript製プラグインコンテナであるCordis上に構築されています。つまり、インストールするものは、小さなコアと、モデルアダプタ、ツール、セッション、UIを提供する一連のプラグインで構成されます。第二に、現在npmにあるバージョンは0.1.0-rc.6で、プロジェクト自身が開発者プレビューとして位置づけているリリース候補です。READMEには大文字で互換性を破壊する変更が予定されていると警告されています。人気は確かです——最初の12時間で5万のGitHubスター、約42時間で10万、そして中国のテックメディアによれば8月16日までに12万を超えました——しかし、スターは関心の大きさを示すものであり、安定性を示すものではありません。インストールはプレビューを計画するように計画しましょう。試すのは速く、捨てるのは安く。

開始する前: 実際のシステム要件

唯一の必須要件はNode.jsです。プロジェクトが対象とするエンジンの範囲は^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。お使いのバージョンを確認するにはnode --versionを実行してください。古い Node を使用している場合、npx インストールはグレースフルに劣化するのではなく、失敗するか誤動作します。

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.

• ~1GBの空きディスク：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もの（dsh自体は重みを実行しません）。

• OS: npmルートはWindows、macOS、Linuxで動作します。Python SDKは対応範囲が狭く（Linux x64/arm64、macOS 14+ arm64 — ネイティブWindowsは非対応）、詳細は後述します。

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 — npx ワンライナー（ほぼすべての人に推奨）

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 (current version 0.1.0-rc.6), 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2 — 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. That gives you DeepSeek V4 Flash (deepseek/deepseek-v4-flash-0731, about $0.15 per million input tokens and $0.29 per million output) and DeepSeek V4 Pro (about $0.44/$0.88), both at provider list price with no token markup, plus automatic failover if a provider wobbles. For dsh, the practical win is that you can run the cheap V4 Flash 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はモデルのdshコールをホストしますが、dsh自体はホストしません。dshはローカルエージェントランタイムであり、自分のマシンで実行します。

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。扱ってください。あなたは0.1.0-rc.6を使用しています。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。~/.dshを破棄可能な状態（悪いアップデートの代償は再インストールだけなので、インストールが1つのコマンドで完了するこの段階では許容できる）として

• 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は罠です。いくつかのコミュニティラッパーは、dsh を Node ランタイムを同梱したクリックインストール式のデスクトップアプリとしてパッケージ化しています。動作はしますが、それらは署名されておらず、Deep​Seek によってメンテナンスされていません。これを使用する場合、ファイルシステムの権限を保持するツールをサードパーティに委ねることになります。

• 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、Node 22.19+ を搭載したどのマシンでも、まさに1コマンドで完了します: npx @deepseek-ai/dsh web、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。ソースビルドを選ぶのは、変更または追跡したい対象が main の場合だけです。スクリプトにはヘッドレスを使用してください。プラグインマーケットは早めに追加してください。MCP は作業中とみなしてください。正直な注意点は、プロジェクト自身が README に記載しているものと同じです: これは 0.1.0-rc プレビューであり、安定版に至るまでの間にいくつかのものを壊すでしょう。これは、Deep​Seek がエージェント層をどこへ向かわせているのかを見たい場合の正しいトレードオフです。そして、それが実行するモデル、DeepSeek V4 Flash と DeepSeek V4 Pro は、本日、OrcaRouter を通じて定価で利用可能であり、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。