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argo

taxueseek/argo

专为 agent 打造的搜索工具:多语言,覆盖中文/英文/学术/代码/购物/金融/新闻/百科。

985PythonMIT源码

安装

把 argo 装进 DeepSeek Harness

npm 方式

直接拉已发布的 tarball,不用克隆整个仓库,也不需要额外配置。如果你用的是别的 profile,把 `web` 换成对应的名字。

GitHub 方式 · npm 包

从 GitHub 装会执行项目自己的构建脚本,而 pnpm 默认拦着不让跑——先跑一次这条命令,pnpm 会打印出要加到 ~/.dsh/profiles/web/pnpm-workspace.yaml 里 `allowBuilds` 下面的那个 key。

我们跑过之后

装得上,但不是 profile layer

命令是好的。它的 package.json 里没写 dsh.bundle,所以 harness 把它当普通依赖收下,而不是叠一层到你的 profile 上——按它 README 说的方式用就行。以后哪个版本补上了,会自己生效。

这里每条命令都在一次性容器里、对着干净 profile 真跑过,结果取自 harness 自己的记录,不是读源码猜的。 最近一次 昨天.

安装前须知

装 argo 之前,先看这几条

  • 源码在这里: taxueseek/argo——已进入社区精选库,DSH 自带的插件市场就是从这儿装的。
  • 开源协议:MIT。
  • 自动识别到:终端执行。授权之前请先读一遍源码。
  • 被收录在这里不代表通过了安全审计。插件是带着你 agent 的权限在跑。

AI 锐评

是什么 — Argo 是 AI Agent 的多语言搜索基础设施,提供结构化证据 JSON 与可信度分解。

谁该装 — 使用 DeepSeek Harness 开发 Agent 处理财经、体育或影视查询的开发者适合安装 Argo,它能提供排序且可复核的证据材料。 如果你寻求的是模型自带搜索给人的拼合文本总结页,则不适合安装。

注意 — 安装命令可正常执行,实测能装上但 package.json 无 dsh.bundle,故作为普通依赖处理,不会增加 profile layer。 没发现明显的坑。

锐评 — 我会装,因为它提供 Agent 级证据管道能降低上下文膨胀和搜索成本,但作为普通依赖不会额外增加 profile layer,必须按其机制使用。

grok-4.6 写的,只当参考,不当结论。里面说装得上或装不上,是在干净 profile 里真跑过的;其余都是读仓库读出来的。以实际运行为准。

argo 是做什么的

Multilingual query streams route through search engines, converge, and condense into a cached evidence block.

argo 是一个 DeepSeek Harness 插件,为 agent 提供覆盖网页、学术、代码、购物、金融、新闻和百科的多语言搜索。它返回适合排序和复核的证据候选,而不是一段不可拆分的总结或未经整理的链接列表。

插件通过 MCP 暴露 10 个 mcp__argo__* 工具。查询会经过语言检测、领域路由、多引擎召回、RRF 融合和证据快评,输出统一 JSON,其中可包含 selectionabsorptionfreshnesscredibility_fastevidence_flagsengine_outcomesrecovery。它也提供 scripts/search.py 命令行入口、scripts/mcp_server.py 本地 MCP 入口和本机文件搜索;缓存使用内存加 SQLite,配置由 PyYAML 读取。

它适合需要跨语言检索、垂直数据源和事实核查的 agent。若只需要简单网页搜索,或需要截图、JS 渲染页、PDF 提取却不准备安装可选依赖,arlo 不一定合适。运行要求为 Python 3.10+;API key 可选,未配置时会跳过相应来源。检测到终端风险,插件会在 agent 权限下运行 Python 脚本、MCP 服务及可选本地搜索工具,因此也会接触终端和本地文件搜索能力。

argo 的文档

行为说明

argo 先检测语言,再依据领域规则、TF-IDF、预算和缓存热路径选择来源。多个引擎可并行召回,结果经 RRF 融合,并可进行精排和证据快评。无结果时会分阶恢复:放宽查询、切换同族或通用引擎,再尝试跨语言。输出为紧凑 JSON,可带 engine_outcomesrecovery

selection 表示来源权威性,absorption 表示证据密度,freshness 表示时效。README 建议高后果问题先 search,再对高排名结果执行 fetch。搜索结果页、跳转链和社交帖不应直接当作正文事实来源。

配置

配置文件由 PyYAML 读取。API key 不是必需项;未配置时使用免费引擎和本地 local_* 引擎,已配置的来源可提供更多覆盖。ARGO_PYTHON 仅供 npx 入口选择 Python 可执行文件。用户层的 cordis.patch.yml 可覆盖 mcp-argo 的来源。

命令

scripts/search.py "query" --json 执行 JSON 搜索,scripts/search.py --list-engines 列出引擎;scripts/mcp_server.py 启动本地 Python MCP 服务。GitHub MCP 入口为 npx -y github:taxueseek/argo。DSH bundle 位于 packages/dsh-plugin/,Python 中也可使用 from search import super_search

环境要求

必需 Python 3.10+PyYAML;使用 npx MCP 路径需要 Node.js 18+curl_cffiddgs CLIrealtime-index CLI、Chrome、pdfplumberPyMuPDFPlaywright 为可选依赖,分别用于反爬 TLS、本地搜索、实时索引、渲染、PDF 提取和截图。

已知限制

缺少可选依赖时,相应引擎或工具会禁用或回退。argo_pdf 需要 PDF 提取依赖,截图需要 Chrome 或 Playwright。README 未列出具体 API key 配置名。

根据项目自己的文档整理,会跟着上游更新。两边对不上时以源码仓库为准—— 去 GitHub 看原始 README

同一分类

argo 的同类插件

treg

superdesigndev

452

给 Agent 的工具目录:按「要做的事」检索约 2,600 个外部接口(SEO 与 SERP、外链、社交、人物与公司信息补全、广告库、抓取),查看参数与单次调用价格后直接调用,凭据由服务端注入。附带技能,MCP 行在未设置 TREG_TOKEN 前保持禁用。

我们跑过,装得上

GitHub 源码Python昨天

AI 锐评

treg

是什么 — treg plugin 为 DeepSeek Harness agent 提供工具目录搜索和调用支持,包含约 2600 个外部端点。

谁该装 — 在使用 DeepSeek Harness agent 处理需要外部端点支持的数据采集任务时,此 plugin 适合提供目录和调用能力。 开发者仅使用本地 CLI 或自有工具的用户可从另一个角度通过直接配置实现所需功能。

注意 — 沙箱实测通过:在全新 profile 里装上,并被 harness 注册进 profile。未发现明显的坑。从源码安装时需要手动放行构建脚本。首次运行会引导设置 TREG_TOKEN。

锐评 — 我会装它,因为它允许 agent 使用一个 token 访问外部工具并在服务器端注入凭证。

grok-4.6 写的,只当参考,不当结论。里面说装得上或装不上,是在干净 profile 里真跑过的;其余都是读仓库读出来的。以实际运行为准。去看源码
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252

Chrome 侧边栏扩展,让 DSH 直接操控你的浏览器,无需视觉能力。

我们跑过,装得上

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AI 锐评

dsh-browser

是什么 — 一个 Chrome 侧边栏扩展,让 DSH 直接操作浏览器,无需视觉能力。

谁该装 — 当你希望通过模型代理浏览器填写表单或导航时,可以使用这个插件。它让 DSH 注册进 web profile。 如果你只想在非浏览器环境中运行 DSH,可以不用这个插件。

注意 — 安装需从源码进行,需要手动允许构建脚本执行。沙箱实测通过,在全新 profile 中被 harness 注册进 profile。

锐评 — 我会装它,因为它让模型在真实浏览器会话中保留状态操作页面。

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notes

zhaoolee

144

将 DSH 对话导出为锤子便签风格 PNG,或在配置的账号工作区中新建和更新 Markdown 便签。

我们跑过,装得上

GitHub 源码TypeScript昨天

AI 锐评

notes

是什么 — 将 DSH 对话导出为锤子便签风格 PNG,或创建更新账号作用域 Markdown 笔记。

谁该装 — 在使用 DeepSeek Harness 整理对话记录并导出便签分享时适合安装此插件。 如果你主要处理静态文档而非对话记录, 则可以不安装此插件。

注意 — 安装后在 profile 中成功注册。没发现明显的坑。

锐评 — 我会装,因为它允许在对话中直接说把对话导出成便签来生成笔记。

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modsearch

liustack

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纯文本 agent 的联网搜索桥:搜索网页与 X,返回结构化 JSON 证据(search/fetch/引用)。

我们跑过,装得上

npm 包TypeScript2 天前

AI 锐评

modsearch

是什么 — ModSearch 为 DeepSeek Harness 的文本模型提供网页搜索、X 搜索和页面抓取功能。

谁该装 — 使用 DeepSeek-V4-Flash 模型处理需要最新信息的任务时,它能补充网页搜索能力。 如果使用支持原生网页访问的模型,就不需要它。

注意 — 安装时默认引擎需要浏览器登录,备选方案提供免费额度。沙箱测试通过:在全新 profile 里装上并被 harness 注册进 profile。插件会执行 shell 命令。没发现明显的坑。

锐评 — 我会装它,因为它默认免费且支持自动引擎切换。

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70

DSH 撤销/回退系统:配置变更自动存档,一键撤销/恢复/回退到任意版本,支持 WebUI 与离线 CLI/GUI 工具(DSH 启动失败也能救)。

我们跑过,装得上

GitHub 源码JavaScript昨天

AI 锐评

dsh-undo-plugin

是什么 — 提供 DeepSeek Harness 配置与插件代码的快照撤销功能,支持 WebUI、CLI 和离线 GUI 一键回滚到任意版本。

谁该装 — 当你在 DeepSeek Harness WebUI 上频繁调整 profile 设置或安装插件代码时,需要随时恢复的情况适合装它。它不适合只在本地运行单次脚本的用户,因为这个插件专门针对 DeepSeek Harness 生态的配置管理。

注意 — 实测在全新 profile 里安装并被 harness 注册。静态检查显示会执行 shell 命令。没发现明显的坑。

锐评 — 我会装它,因为它能在 DeepSeek Harness 无法启动时用离线工具恢复配置,而不需要额外依赖。

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ru-marketplace-mcp

Vladimir-Human

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面向俄罗斯十家电商平台的技能与可选 MCP 行:跨 Wildberries、Detsky Mir、Yandex Market 比价,以及各平台的搜索、商品卡与评论。安装后 13 个技能立即可用;两行 MCP 默认关闭,需将 RU_MARKETPLACE_MCP_DIR 指向本地克隆,该克隆需要 Python 3.12+ 与 uv。

没有一行式安装命令——这个插件在一个大仓库的子目录里,也没发 npm 包。

GitHub 源码Python昨天

AI 锐评

ru-marketplace-mcp

是什么 — ru-marketplace-mcp 为 DeepSeek Harness 提供俄罗斯市场插件。

谁该装 — 如果你需要在 DeepSeek Harness 中获取俄罗斯市场商品信息,使用此插件。 如果你更喜欢完全离线的插件,则不需要安装此插件。

注意 — 此插件需要 Python 3.12+ 和 uv。部分功能依赖 Chrome 会话。没发现明显的坑。

锐评 — 我会装它,因为它提供了市场数据但沙箱未实测。

grok-4.6 写的,只当参考,不当结论。里面说装得上或装不上,是在干净 profile 里真跑过的;其余都是读仓库读出来的。以实际运行为准。去看源码
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