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baochaofan0404

gpt-dsh-bridge

by baochaofan0404
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TypeScript
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GPT↔DSH Bridge

Eine Brücke, mit der die ChatGPT-Weboberfläche DeepSeek Harness (DSH) zur automatisierten Ausführung von Tasks antreibt.

GPT ist der Dirigent, DSH der Ausführende. Ein MCP-Protokoll verbindet sie.

English · 中文 | MIT License

Schnellstart

git clone https://github.com/baochaofan0404/gpt-dsh-bridge.git
cd gpt-dsh-bridge
pnpm install
pnpm build
pnpm start

Stellen Sie über den ChatGPT-Entwicklermodus (Connectors → MCP hinzufügen) eine Verbindung zum bereitgestellten Endpunkt https://<tunnel>/mcp her. Anschließend können Sie im Chat mit Tools wie dsh_task_submit DSH zur Ausführung von Tasks ansteuern.

Related MCP server: dsh-chatgpt-bridge

Architektur

┌─────────────────┐     HTTPS MCP       ┌──────────────────────────┐     ACP      ┌──────────┐
│  ChatGPT Web    │ ─────────────────►  │  Bridge Orchestrator      │ ───────────► │  DSH     │
│  (MCP Host)     │                     │  (Node · Windows/WSL)     │   stdio RPC  │ (WSL)    │
└─────────────────┘                     │                           │              └──────────┘
     ▲                                   │  · 13 MCP 工具            │
     │ 结果回投（模型自然写入对话）         │  · 任务状态机             │
     │                                   │  · conversation↔session   │
     └───────────────────────────────────┘    映射 + 持久化           │

Zentrale Designprinzipien:

  • DSH bleibt unverändert: Wiederverwendung des bestehenden ACP-Servers, kein Eingriff nötig

  • Bridge ist eine dünne Schicht: sie übernimmt nur Task-Orchestrierung, Statusverwaltung und Protokollanpassung

  • ChatGPT-Seite wird über das MCP des nativen Entwicklermodus angebunden (Kanal wurde bereits unter E:\mcpgpt verifiziert)

MCP-Toolvertrag (aktuell 13)

Tool

Verwendung

dsh_task_submit

Neuen Task einreichen (gibt taskId zurück)

dsh_task_status

Taskstatus abfragen

dsh_task_result

Endergebnis des Tasks abrufen

dsh_task_cancel

Laufenden Task abbrechen

dsh_task_revise

Task auf Basis des aktuellen Ergebnisses überarbeiten und erneut ausführen

dsh_task_approve

HUMAN_REQUIRED-Tasks manuell genehmigen

dsh_task_review

Taskergebnisse manuell überprüfen

dsh_task_list

Alle Tasks des Projekts auflisten

dsh_project_create

Workspace-Projekt erstellen/wechseln

dsh_project_status

Projektstatus anzeigen

dsh_session_list

DSH-Sessions auflisten

dsh_session_archive

Abgeschlossene Session archivieren

dsh_session_rotate

DSH-Session rotieren (wenn der Kontext zu lang wird)

Task-Zustandsmaschine

CREATED → SUBMITTED → RUNNING → SUCCESS → COMPLETED
                           ↘ FAILED
                           ↘ TIMEOUT
                           ↘ CRASHED
                           ↘ CANCELLED
                           ↘ HUMAN_REQUIRED → (approve) → RUNNING
                                            → (reject) → CANCELLED

Die vollständige Definition der Zustandsmaschine findest du in designs/state-machine.md.

Verzeichnisstruktur

gpt-dsh-bridge/
├── src/
│   ├── mcp/           # MCP server + 13 个工具实现
│   ├── task/          # TaskManager + TaskStore（SQLite）
│   ├── workspace/     # 项目/工作区管理
│   ├── errors.ts      # BridgeError + error codes
│   └── config.ts      # 配置加载
├── designs/           # 架构设计文档
├── docs/              # 用户文档
├── scripts/           # 启动/隧道脚本
└── recon/             # 侦察报告（原始研究材料）

Abhängigkeiten

  • Node.js ≥ 22

  • DeepSeek Harness (DSH) installiert und ausgeführt (pnpm dsh --profile web)

  • OpenAI MCP Tunnel oder cloudflared (HTTPS-Tunnel)

  • ChatGPT-Entwicklermodus (Pro/Plus/Enterprise)

Lizenz

MIT © 2026 baochaofan0404

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Resources

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