DeepSeek Harness 插件

dsh-vector-memory

DSH-Plugin: durable agent memory core — mem_save / mem_search / mem_health tools backed by the DSH storageDomain (durable, survives restarts), plus a 記憶 view tab.（英文原文）

自动化与任务

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GitHub 仓库: Bryan-cmf/dsh-vector-memory
最近更新: 2026年8月17日
分类: 自动化与任务
GitHub stars: 0
载体类型: plugin
目录来源: dshworks/awesome-dsh-plugins
目录证据: 上游声明已找到 dsh.bundle
证据路径: package.json#dsh.bundle
核对版本: 0.1.0-rc.8
上游核对日期: 2026-08-20

该证据由上游目录提供。本站没有安装、运行或安全审核这个插件。

安装

默认先复制一段 Prompt，让 Agent 读 GitHub 仓库和源码；需要自己装时再切到命令。

复制这段 Prompt，发给 DSH、Codex 或其他 Agent，让它先读 GitHub 仓库和源码。

请先不要安装或执行任何命令。阅读这个插件的 GitHub 仓库、README 和关键源码，然后用清楚、直接的方式回答以下问题，帮助我判断它是否适合我的需求：

1. 这个插件是什么，解决什么问题；
2. 适合哪些用户和典型使用场景；
3. 安装后如何使用，并给出一个最小使用示例；
4. 有哪些已知限制，以及隐私、安全、兼容性或维护风险；
5. 给出“推荐 / 有条件推荐 / 不推荐”的明确建议和理由。

请区分仓库明确说明、根据源码推断和未知信息。证据不足时请明确说明，不要猜测或照抄 README。

GitHub：https://github.com/Bryan-cmf/dsh-vector-memory
插件名：dsh-vector-memory
作者：Bryan-cmf

检查来源文件

安装前先看这个插件目录里的 README 和其他文件。

文件资源管理器3 个文件

README.md来源说明 · 只读预览

> ⚠️ 此套件已併入 @bryan-cmf/dsh-insights(2026-08-17)。此 repo 僅保留作合併前歷史,後續迭代請到 dsh-insights。

🧠 Vector Memory — DSH-Plugin

> 可持久化的 Agent 記憶核心——mem_save / mem_search / mem_health,跨 session、跨重啟,零外部依賴。

![npm](https://www.npmjs.com/package/@bryan-cmf/dsh-vector-memory) ![License: MIT](LICENSE) ![DSH](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness)

A DeepSeek Harness plugin that gives your agents durable, cross-session memory — the same mem_save / mem_search contract as the original Bryan-cmf/vector-memory MCP server, but natively on DSH.

Why a native rewrite (and what changed)

The 2026 memory landscape made self-hosting a Qdrant + BGE-m3 stack a commodity (Zep / Mem0 / Letta / LangMem all offer managed embeddings + graph memory). This package keeps the agent-facing contract and drops the infrastructure:

Aspect	Old (MCP server)	This plugin
Storage	Qdrant (Docker) + BGE-m3 (~2GB)	DSH `storageDomain` — durable JSON backend, zero setup
Retrieval	Vector similarity	v1: deterministic keyword scoring + recency; embeddings pluggable in v2
Interface	MCP stdio (Claude/Cursor/…)	Native tools (`mem_save` / `mem_search` / `mem_health`) + `vectorMemory` service
Persistence	Manual install script	Bundle row — it just works

Tools

Tool	Effect
`mem_save`	`{ content, tags?, ttlDays? }` → durable memory, returns id
`mem_search`	`{ query, limit? }` → ranked hits (score, content, tags, created)
`mem_health`	record count, expired count, domain status, TTL policy

Other plugins can inject: ['vectorMemory'] and call save / search / health directly.

Dashboard

The client half registers a 「記憶」view tab (order 30, right of chat / 軌跡 / 觀測) listing this session's saved/searched items live.

Install

"dsh": { "profile": { "bundles": ["@bryan-cmf/dsh-vector-memory"] } }

> ⚠️ This row publishes the vectorMemory service — it must live in the > host composition (process-global). If you mount it from an agent preset > instead, wrap it in a group with an isolate realm (see the DSH > composition docs).

Requirements

DSH >= 0.1.0-rc.6 — services: tools, storageDomain (domain layer +

a storage backend, e.g. dsh-storage-json, are part of the shipped dsh-base bundle)

Configuration

Key	Default	Meaning
`ttlDays`	`90`	Default memory TTL; `0` = forever
`maxResults`	`10`	Default `mem_search` result count

Roadmap

v2: pluggable embedding backends (hosted embedders or Qdrant REST)
v2: MCP stdio dual-exit so the same store serves Claude Desktop / Cursor
v2: memory curation (merge/dedupe/forget jobs)

Development

pnpm install --store-dir .pnpm-store
pnpm build

License

MIT

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