Codex DSH MCP

Экономичный MCP-мост, который позволяет Codex делегировать рутинную работу с большим контекстом в DeepSeek Harness, сохраняя за Codex архитектуру, ревью и финальную проверку.

Codex DSH MCP запускает каждого рабочего DeepSeek в изолированном Git-worktree, созданном из закоммиченного HEAD. Он никогда не применяет изменения к основному рабочему пространству автоматически: Codex и человек-ревьюер получают компактный результат, Markdown-отчёт и патч для проверки в первую очередь.

Зачем это нужно?

• Выгрузите исследование репозитория, рутинную реализацию, рефакторинг, тесты и обычные исправления в DeepSeek.

• Оставьте за Codex высокорискованную архитектуру, безопасность, финальное ревью и приёмку.

• Повторите неудачную делегацию максимум один раз, затем верните ESCALATED_TO_CODEX, не тратя вызовы впустую.

• Отслеживайте вызовы, длительность, процент успеха и чётко помеченные оценочные/фактические затраты токенов по проектам.

• Держите основной checkout защищённым: рабочие процессы действуют только в изолированных worktree.

Быстрый старт

1. Склонируйте этот репозиторий и откройте его папку в Проводнике Windows.

2. Дважды щёлкните install-windows.bat (или запустите install-windows.ps1 в PowerShell).

3. Внесите config.toml.example в %USERPROFILE%\.codex\config.toml и обновите путь к мосту.

4. Внесите AGENTS.md в ваши глобальные или проектные инструкции Codex.

5. Перезапустите Codex и убедитесь, что MCP-сервер deepseek предоставляет пять инструментов.

Что он предоставляет

• deepseek_explore — read-only исследование/поиск по репозиторию.

• deepseek_task — обычная реализация/рефакторинг/тестирование в изолированном worktree.

• deepseek_fix — цикл диагностика-исправление-тест для багов/падающих тестов в изолированном worktree.

• deepseek_review — read-only целенаправленное ревью.

• deepseek_stats — read-only статистика моста (итоги, количество вызовов инструментов, процент успеха, средняя длительность, метаданные последних 10 задач).

Как работает маршрутизация

AGENTS.md предписывает Codex выбирать DIRECT_CODEX для небольших, критических, архитектурных, чувствительных к безопасности, деструктивных или уже переданных на эскалацию задач. Он выбирает DELEGATE_DEEPSEEK для широкого исследования и рутинной работы — особенно когда нужно прочитать более трёх файлов, изменить более двух файлов или вероятен цикл правка/тест/исправление. Codex не сканирует репозиторий заранее только ради этого выбора.

User
 ↓
Codex Router
 ├── Small / Critical ──→ Codex
 │
 └── Delegatable
       ↓
    DeepSeek
       ↓
 ┌─────┴─────┐
Success     Failure
 ↓             ↓
Review      Retry once
               ↓
          Failure again
               ↓
             Codex

Повторная попытка — это целенаправленное исправление бага с тем же ID задачи. При второй неудаче возвращается ESCALATED_TO_CODEX; Codex берёт задачу на себя и не должен делегировать ту же проблему в третий раз.

Требования

• Windows 10/11 (у моста также есть вариант для POSIX).

• Node.js 20+.

• Codex с поддержкой MCP.

• DeepSeek Harness, доступный как dsh и уже настроенный/авторизованный для модели/сервиса DeepSeek, который вы собираетесь использовать.

Установка на Windows

Откройте PowerShell в этой папке:

Set-ExecutionPolicy -Scope Process Bypass
.\install-windows.ps1

Или дважды щёлкните install-windows.bat; это тонкая обёртка Windows вокруг того же установщика.

Затем проверьте DeepSeek Harness отдельно, прежде чем подключать Codex:

dsh --profile headless "Reply with exactly READY"

Если это не работает, сначала исправьте dsh. MCP-мост намеренно не управляет учётными данными DeepSeek самостоятельно.

Настройка Codex

Внесите config.toml.example в %USERPROFILE%\.codex\config.toml и замените пример пути:

[mcp_servers.deepseek]
command = "node"
args = ["C:/tools/codex-deepseek-bridge/src/index.mjs"]
startup_timeout_sec = 20
tool_timeout_sec = 7200

[mcp_servers.deepseek.env]
DSH_BATCH_CONTROLLER = "C:/Users/Administrator/.codex/skills/dsh-batch-subagents/scripts/dsh-batch-agents.mjs"
DSH_COMMAND = "dsh"
DSH_TIMEOUT_MS = "1800000"
DSH_MAX_OUTPUT_CHARS = "6000"
DSH_AUTO_RETRY = "true"
DSH_MAX_RETRIES = "1"
DSH_STATS_ENABLED = "true"
DSH_TOKEN_STATS = "true"
DEEPSEEK_ALLOWED_ROOT = "D:/Projects"

Перезапустите Codex. В TUI Codex команда /mcp должна показать MCP-сервер deepseek и пять инструментов.

Установка промпта делегирования

Для одного репозитория поместите AGENTS.md в корень репозитория (или встройте раздел о делегировании DeepSeek в существующий AGENTS.md).

Для глобальной личной политики внесите содержимое в %USERPROFILE%\.codex\AGENTS.md. Проектные инструкции по-прежнему могут его переопределять.

Рекомендуемый первый тест

В одноразовом Git-репозитории спросите Codex:

Найди, где разбираются аргументы CLI. Используй DeepSeek для исследования репозитория и сообщи о соответствующих файлах. Ничего не изменяй.

Затем попробуйте безвредную задачу на запись:

Добавь небольшой модульный тест для существующей чистой функции-помощника. Поручи реализацию DeepSeek, затем сам проверь diff и запусти целевой тест, прежде чем сообщать об успехе.

Затем проверьте статистику:

Запусти deepseek_stats, чтобы проверить использование моста и экономию токенов.

Переменные окружения

Основные

Автоповтор

Статистика

Формат результата

Каждый инструмент делегирования возвращает компактный структурированный JSON-объект:

Процесс эскалации

Tool call → attempt 1 (fails) → retry → attempt 2 (fails) → return escalated_to_codex

Когда делегирование возвращает status: "escalated_to_codex", Codex должен разобраться в первопричине и решить, что делать дальше. Мост никогда не вызывает API Codex.

Статистика токенов

Расход токенов извлекается из вывода DeepSeek/Harness, когда доступен JSON-блок использования (source: "reported", estimated: false). В противном случае он приблизительно оценивается по количеству символов в промпте/результате из расчёта примерно один токен на четыре символа (source: "estimated", estimated: true). Сообщённый расход — это данные провайдера; оценочный расход — лишь запасное приближение.

Файл .codex-deepseek/stats.json на уровне проекта хранит ограниченные метаданные не более чем для 100 попыток и записывается через временный файл с последующим переименованием. Он никогда не сохраняет полный промпт задачи, сводку результата, diff, пути изменённых файлов или пути артефактов. deepseek_stats возвращает итоги, процент успеха, среднюю длительность, количество вызовов по инструментам и 10 последних записей метаданных.

estimated_codex_tokens_avoided использует объём контекста, обработанного DeepSeek, как грубую оценку контекста, который Codex не пришлось обрабатывать. Он всегда помечен estimate_only: true. Это не измерение квоты OpenAI или Codex, и его следует использовать только для оценки того, оправдана ли делегация в принципе.

Модель безопасности

deepseek_task и deepseek_fix позволяют DeepSeek Harness редактировать только изолированный Git-worktree. Отчёты и патчи хранятся вне репозитория для ревью Codex и человеком. Ничего не сливается и не применяется автоматически.

deepseek_explore и deepseek_review также работают в изолированных worktree. Их read-only поведение остаётся политикой уровня промпта, но случайные записи не могут затронуть основное рабочее пространство.

deepseek_stats доступен только для чтения и обращается лишь к файлу статистики.

Почему это экономит использование Codex

Дорогой цикл обычно таков: поиск по репозиторию → чтение множества файлов → реализация → тесты → анализ сбоев → повтор. Мост переносит этот цикл в отдельную сессию DeepSeek Harness. В Codex возвращается только компактный структурированный результат DeepSeek; затем Codex может изучить полученный diff и выполнить точечную проверку.

Автор

Создано и поддерживается @sakurameishi.

Лицензия

MIT © 2026 sakurameishi.