GPT↔DSH Bridge
ChatGPT 网页驱动 DeepSeek Harness(DSH)自动化执行任务的桥梁。
GPT 是指挥者,DSH 是执行者。一条 MCP 协议把它们串起来。
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快速开始
git clone https://github.com/baochaofan0404/gpt-dsh-bridge.git
cd gpt-dsh-bridge
pnpm install
pnpm build
pnpm start
然后通过 ChatGPT 开发者模式(Connectors → 添加 MCP)连接暴露的 https://<tunnel>/mcp 端点,即可在对话中用 dsh_task_submit 等工具驱动 DSH 执行任务。
架构
┌─────────────────┐ 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 │
核心设计原则:
- DSH 不动:复用现有 ACP 服务器,零侵入
- Bridge 是薄层:只做任务编排、状态管理和协议适配
- ChatGPT 侧通过原生开发者模式 MCP 接入(已在
E:\mcpgpt验证过通道)
MCP 工具契约(当前 13 个)
| 工具 | 用途 |
|---|---|
dsh_task_submit |
提交新任务,返回 taskId |
dsh_task_status |
查询任务状态 |
dsh_task_result |
获取任务最终结果 |
dsh_task_cancel |
取消运行中任务 |
dsh_task_revise |
基于当前结果修订并重新执行 |
dsh_task_approve |
人工审批 HUMAN_REQUIRED 任务 |
dsh_task_review |
人工评审任务结果 |
dsh_task_list |
列出项目下所有任务 |
dsh_project_create |
创建/切换工作区项目 |
dsh_project_status |
查看项目状态 |
dsh_session_list |
列出 DSH sessions |
dsh_session_archive |
归档完成 session |
dsh_session_rotate |
轮换 DSH session(上下文过长时) |
任务状态机
CREATED → SUBMITTED → RUNNING → SUCCESS → COMPLETED
↘ FAILED
↘ TIMEOUT
↘ CRASHED
↘ CANCELLED
↘ HUMAN_REQUIRED → (approve) → RUNNING
→ (reject) → CANCELLED
完整状态机定义见 designs/state-machine.md。
目录结构
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)
依赖
- Node.js ≥ 22
- DeepSeek Harness(DSH)已安装并运行(
pnpm dsh --profile web) - OpenAI MCP Tunnel 或 cloudflared(HTTPS 隧道)
- ChatGPT Developer Mode(Pro/Plus/Enterprise)
License
MIT © 2026 baochaofan0404