نظرة عامة
تضيف حزمة TokenLab الخاصة بـ DeepSeek Harness مستويين من التكامل:- ثلاثة مسارات نماذج منفصلة لـ OpenAI Responses وAnthropic Messages وOpenAI Chat Completions؛
- ملف TokenLab MCP من النوع
fullلاكتشاف النماذج والصور والفيديو والموسيقى و3D والصوت والملفات وembeddings وrerank والترجمة والمهام غير المتزامنة.
@tokenlabai/dsh-provider، وهي تستهدف DeepSeek Harness 0.1.1-rc.2 وعقود الإضافات المتوافقة من سلسلة 0.1.x.
هذه وثائق جاهزة للإصدار. انشر حزمة npm واقرأها للتحقق أولاً قبل نشر هذه الصفحة أو إرسال إدراجها إلى السوق.
التثبيت
احفظ key في ملف.env للمشروع أو Harness home:
توجيه نقاط النهاية الأصلية
يختار Harness البروتوكول على مستوى provider route؛ لذلك تسجّل الحزمة ثلاثة مزودين وتضع كل نموذج chat عام في مسار واحد فقط.
تُنشأ اللقطة من
GET /v1/models وGET /v1/models/{id}، ولا يُستنتج البروتوكول من جزء في اسم النموذج أو من مسار داخلي.
تدعم custom providers الحالية في Harness القيم
openai-responses وanthropic-messages وopenai-completions، لكنها لا تتيح Gemini native قابلاً للضبط. تستخدم نماذج Gemini في Harness مسار Chat fallback المعلن. عند الحاجة إلى Gemini generateContent يجب استدعاء /v1beta/models/{model}:generateContent من عميل متوافق.أدوات الوسائط والتطوير
تشغّل الحزمة إصداراً مثبتاً من@tokenlabai/mcp-server محلياً عبر stdio وباستخدام MCP bridge الرسمية. يسجّل profile الافتراضي full عدد 80 أداة تحت mcp__tokenlab__... تغطي catalog/pricing وأربع واجهات LLM والصور والفيديو والموسيقى و3D والصوت والملفات وresponse lifecycle وbatches وembeddings وrerank والترجمة وworlds ومواد الوسائط.
يتلقى النموذج portable schemas، بينما يتحقق MCP server من كل استدعاء وفق عقد OpenAPI الكامل.
الوسائط غير المتزامنة
إنشاء الفيديو والموسيقى و3D غير متزامن. قد تعيد الصور نتيجة مباشرة أو مهمة وفق النموذج.- اقرأ
delivery.mode. - عند
syncاستخدم النتيجة مباشرة. - عند
asyncمرّرdelivery.task_idإلىtokenlab_wait_task. - استخدم
statusوresponseالكاملة وresult_urls. - يعيد timeout أحدث حالة غير نهائية كي يمكن متابعة polling بأمان.
tokenlab_wait_task للقراءة فقط؛ تمرر الإلغاء إلى الطلبات وdelays، وتحد من إعادة المحاولات المؤقتة، وتعتمد status بدلاً من progress الاختياري لتحديد النهاية.
الإعداد
استخدم
core عندما يكون تقليل تكلفة tool schemas المتكررة أهم من كامل سطح التطوير.
التحقق والأمان
بعد إعادة التشغيل، تحقق من ظهور مزودي TokenLab الثلاثة، وعدم تكرار النموذج، ومن نتيجة غير فارغة للأداةmcp__tokenlab__list_models. باستخدام key اختبار، نفّذ طلباً لكل من Responses وMessages وChat، وطابق endpoint في السجلات، ثم انتظر URL نهائياً لمهمة وسائط غير متزامنة منخفضة التكلفة.
احتفظ بالـ key في بيئة موثوقة أو secret store. يعمل MCP server محلياً عبر stdio وبنفس Node المستخدم في Harness، من دون shell أو وسيط MCP مستضاف. أبقِ موافقات Harness للأدوات المدفوعة أو المدمرة، وتعامل مع النصوص والروابط والملفات والوسائط كمحتوى خارجي غير موثوق.
تتقدم settings section محفوظة باسم llm-pi-ai على قيم الحزمة. إذا كانت موجودة، ادمج مسارات tokenlab-* الثلاثة من cordis.patch.yml في map المسماة providers.