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Descripción general

El bundle de TokenLab para DeepSeek Harness añade dos superficies de integración:
  • tres rutas de modelos exclusivas para OpenAI Responses, Anthropic Messages y OpenAI Chat Completions;
  • el perfil TokenLab MCP full para descubrir modelos y usar imágenes, vídeo, música, 3D, audio, archivos, embeddings, rerank, traducción y tareas asíncronas.
El paquete es @tokenlabai/dsh-provider y está dirigido a DeepSeek Harness 0.1.1-rc.2 y contratos de plugin 0.1.x compatibles.
Esta página es documentación preparada para el lanzamiento. Publica y comprueba primero el paquete npm antes de desplegar la página o enviar su ficha al mercado.

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Instalación

Guarda la key en el archivo .env del proyecto o del Harness home:
Instala el bundle en el profile que utilizas y reinícialo:
Para tareas puntuales puedes usar el profile headless:

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Enrutamiento de endpoints nativos

Harness selecciona el wire protocol en el nivel de provider route. Por ello, el bundle registra tres proveedores y asigna cada modelo chat público a uno solo. La instantánea se genera desde GET /v1/models y GET /v1/models/{id}. No se deduce el protocolo por substrings del nombre ni por rutas internas.
Los custom providers actuales de Harness admiten openai-responses, anthropic-messages y openai-completions, pero no un protocolo Gemini native configurable. En Harness, Gemini usa su Chat fallback público. Si una aplicación necesita Gemini generateContent, debe llamar a /v1beta/models/{model}:generateContent desde un cliente compatible.

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Herramientas multimedia y de desarrollo

El bundle inicia localmente una versión fijada de @tokenlabai/mcp-server mediante stdio y la MCP bridge oficial. El perfil full registra 80 herramientas bajo mcp__tokenlab__... para catalog/pricing, cuatro API LLM, imágenes, vídeo, música, 3D, audio, archivos, response lifecycle, batches, embeddings, rerank, traducción, worlds y recursos multimedia. El modelo recibe portable schemas, mientras que el MCP server valida las llamadas con el contrato OpenAPI completo.

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Medios asíncronos

La creación de vídeo, música y 3D es asíncrona. Según el modelo, una imagen puede devolver un resultado inmediato o una tarea.
  1. Lee delivery.mode.
  2. Con sync, consume el resultado directamente.
  3. Con async, pasa delivery.task_id a tokenlab_wait_task.
  4. Usa status, la response completa y result_urls.
  5. Un timeout devuelve el último estado no terminal para poder reanudar el polling.
tokenlab_wait_task es de solo lectura. Propaga la cancelación a solicitudes y delays, limita los reintentos transitorios y usa status, no un progress opcional, para decidir el estado terminal.

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Ajustes

Usa core si prefieres reducir el coste recurrente de tool schemas frente a disponer de toda la superficie de desarrollo.

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Verificación y seguridad

Tras reiniciar, comprueba los tres proveedores TokenLab, la asignación única de modelos y un resultado no vacío de mcp__tokenlab__list_models. Con una key de prueba, ejecuta una llamada Responses, Messages y Chat, confirma el endpoint en los logs y espera la URL terminal de una tarea multimedia asíncrona de bajo coste. Conserva la key en un entorno fiable o secret store. El MCP server se ejecuta localmente sobre stdio con el mismo Node que Harness, sin shell ni intermediario MCP alojado. Mantén las aprobaciones para herramientas facturables o destructivas y trata textos, URL, archivos y medios como contenido externo no confiable. Una sección llm-pi-ai guardada tiene prioridad sobre los valores del bundle. Si ya existe, fusiona las tres rutas tokenlab-* de cordis.patch.yml en su map providers.

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Desinstalación

Reinicia el profile. No se eliminan la cuenta TokenLab ni la key.

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