DeepSeekをほかのAI・ツールにつなぐ手順（その2）：WorkBuddy／CodeBuddy、Qoder、そしてDeepSeek Harnessのモデル追加・メモリMCP・プラグイン市場・ネットワーク設定、検索との連携を、公式の順に並べる

この記事は、公式の資料を2026年10月25日に読んでまとめたものです。この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。運営者は DeepSeek を入れていますが、使い心地はこの記事には書いていません。設定の例は、「公式の例の写し」と書いたものだけが公式のページからの写しで、「この記事の案」「この記事の読み」と書いたものは、公式の記載を並べ替えたものです（動作は確かめていません）。公式のページは要約の形で取得したため、コマンドや設定ファイルの全文は、実行・保存する前に公式ページの原文で確かめてください。

先に結論

• ほかのAIをDeepSeek側から使う道（Harness）と、DeepSeekをほかのツールに向ける道（07とこの記事のツール別の節）は、向きが逆です。 前者は、Harness の入力が、選んだ提供元（Anthropic や OpenAI など）に直接届く。後者は、ツールの入力が api.deepseek.com に届く。
• Harness のカスタムモデルは、入出力が選んだ提供元に直接送られ、DeepSeekはサーバー側で保存も処理もしない、と公式のプライバシーポリシーにあります（04）。公式モデルのサービスを使う場合は、DeepSeekのサーバーで処理されます。
• MCPやプラグインは、第三者のものです。 Harness の規約は、それらのデータを第三者が直接収集・処理する、と書いています（04）。
• 外し方の記載は、一部だけ確認できました。 メモリMCPは --patch を付けずに起動すればオフ。プラグイン市場は、バンドルをオフにすると発見の画面が消える。個々のツールの外し方は、多くのページで書かれていません。
• Cursor は、公式の一覧では見つかりませんでした（07）。

前提：用語をそろえる

• プロバイダー（提供元）：モデルを提供する会社やサーバーです。Harness の画面では「模型提供商」と書かれます。
• プロトコル：APIの「話し方」です。Harness では OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses、Anthropic Messages の3つから選びます。
• MCP（Model Context Protocol）：AIに外のツールをつなぐ共通の決まりです。stdio は手元のプロセスを起動して話す形、streamable-http は URL に向かって話す形です。
• overlay（パッチ）／プロファイル／DSH_HOME：Harness の設定に重ねて足す小さな設定ファイル（--patch で渡す）／設定のまとまり（dsh web では web）／設定とキーを置く場所（既定は ~/.dsh。プロキシのガイドの記載から読み取れる）です。

連携8：WorkBuddy／CodeBuddy × DeepSeek（models.json を書く）

前提（公式の記載）： WorkBuddy／CodeBuddy を入れてログインしている。DeepSeekのAPIキー。プロジェクトのフォルダを一度開き、アプリに、ローカルの設定フォルダを作らせる。

手順

1. 設定ファイルの場所は2つ（ページの記載。Windowsの形で書かれていて、macOS／Linuxの場所は書かれていません）。
2. ユーザー全体：C:\Users\<あなたのユーザー名>\.codebuddy\models.json
3. そのプロジェクトだけ：<あなたのプロジェクト>\.codebuddy\models.json
4. キーを環境変数に置く（公式の例）。

setx DEEPSEEK_API_KEY "<your DeepSeek API Key>"

1. models.json に次を書く（公式の例の写し。取得した内容では、行末の空白を除いたと報告されています。実際に使うときは原文と照らしてください）。

{
  "models": [
    {
      "id": "deepseek-flash",
      "name": "DeepSeek Flash",
      "vendor": "DeepSeek",
      "url": "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions",
      "apiKey": "${DEEPSEEK_API_KEY}",
      "maxInputTokens": 128000,
      "maxOutputTokens": 8192,
      "supportsToolCall": true,
      "supportsImages": true
    }
  ],
  "availableModels": [
    "deepseek-flash"
  ]
}

1. アプリを完全に終了してから開き直し、モデル選択欄で「DeepSeek Flash」を選ぶ。
2. （任意）05のB-5のPowerShellの例でキーとモデル名を確かめる。

うまくいかないとき（公式の記載）

ページは、setx で設定した変数は新しいターミナルで有効になる、とは書いておらず、故障対応の節で、変数を設定した窓から起動する、とだけ書いています。

渡るデータ・権限・外し方

• 送り先は、url の https://api.deepseek.com/v1/chat/completions（OpenAI形式）。
• 設定ファイルに、キーを直接書く案がページにあります。その場合、ファイルにキーが平文で残ります（僕らの注意）。
• 外し方は、ページに書かれていません。models.json の models と availableModels から項目を消す、という読み方はできますが、ページはそう書いていません。

連携9：Qoder × DeepSeek（画面で足すカスタムモデル）

前提（公式の記載）： カスタムのDeepSeekモデルは個人版向け、という趣旨の記載がページにあります（対応するプランの詳細は書かれていません）。使い方の選択肢は、内蔵のモデルか、カスタムのDeepSeekモデルか。内蔵モデルは Qoder Credits を使い、カスタムモデルはDeepSeekのAPIのアカウントを使い、Qoder Credits を消費しない、とページにあります（ページはカスタムの手順を扱います）。DeepSeekのAPIキー。Qoder のアカウントでのサインイン。Node.js 20 以上は npm 版CLIの場合だけ。JetBrains IDE 2020.3 以降はプラグインの場合だけ。

導入（3つのうち使うもの）

1. Qoder IDE。 qoder.com/zh/ide からダウンロードする（macOS、Windows、Linux）。起動してサインインする。
2. Qoder CLI。 macOS／Linux は curl -fsSL https://qoder.com/install | bash、Windows（PowerShell）は irm https://qoder.com/install.ps1 | iex、または Node.js 20 以上で npm install -g @qoder-ai/qodercli。qodercli --version でバージョンが出れば成功、とページにあります（取得した内容の写し。原文と照らしてから実行する）。
3. JetBrains プラグイン。 設定（Mac は ⌘ ,、Windows／Linux は Ctrl+Alt+S）の Plugins で Qoder を探して Install、IDEを再起動し、右側のバーの Qoder のアイコンを押して Sign in。

設定（ページの記載。画面の表記はページのまま）

ページは、CLIのカスタムモデルは /model の Custom のウィザードで設定し、settings.json を手で編集しないように、と書いています。

使う

• Qoder IDE：プロジェクトを開き、チャット入力欄のモデル選択で、足したDeepSeekのモデルを選ぶ。
• Qoder CLI：プロジェクトのフォルダで qodercli を起動し、/model の Custom タブで選ぶ。
• JetBrains：プロジェクトを開き、右側のQoderのアイコン（または ⌘ ⇧ L／Ctrl+Shift+L）でチャットを開き、モデル選択で選ぶ。

ページは、DeepSeek V4のモデルは1Mのコンテキストと最大の思考の強さに対応し、モデル選択欄で、コンテキストの大きさと思考の強さを設定できる、と書いています。

うまくいかないとき・データ・外し方

Qoder側のカスタムモデルの文書（docs.qoder.com の2ページ）へのリンクがありますが、この記事では読めていません。

連携10：Harness × ほかのAI（モデルの提供元を足す）

何が起きるか。 Harness の「モデル」の設定に、DeepSeek以外の提供元や、自前のエンドポイントを足します。足したモデルは、モデルの選択欄に並び、選ぶと新しい会話の既定になります。公式のモデル設定ガイドの順に並べます。変更は次のリクエストから有効で、サーバーの再起動は要りません。

手順A：同梱の提供元（anthropic、openai など）を足す

1. Web UI で「设置 → 模型」を開く。
2. 「添加模型提供商」（モデル提供元を追加）を押す。カードは、既定で「第三方模型提供商」（第三者の提供元）になっている。
3. dsh が同梱している提供元から選ぶ。リストには提供元のidが出る。例として、anthropic、openai、Kimi は moonshotai、GLM は zai が挙げられています。
4. APIキーを入れて保存する。エンドポイント、プロトコル、モデルの一覧は、インストールされているカタログから決まる、とあります。

認証状態の表示。 キーを空欄にすると、保存済みの資格情報か、画面に挙がった環境変数を使おうとします。緑は環境変数を検出、黄色は見つからない、「状态未确认」は読み取り失敗の意味で、検出は資格情報の正しさも接続も確かめない、と書かれています。

手順B：自前のエンドポイントを足す（「自定义模型 API」）

中継サービス、社内のゲートウェイ、自前のサーバー、カタログにない提供元に使う、と書かれています。

1. 「添加模型提供商」のカードを「自定义模型 API」に切り替える。
2. 次の項目を入れる。

1. プロトコルは、次の3つから1つ。1つの提供元に使えるのは1つだけです。同じゲートウェイが2つに対応しているなら、提供元を2つ作ります。

1. 「模型目录」で「获取可用模型」を押すと、フォームの宛先、プロトコル、キーを使ってモデルの一覧を取りにいく。出てきた選択欄でチェックして「添加所选」。保存や作成の前には、何も保存されない。一般的な OpenAI 互換の GET /models の形式を読むため、すべての宛先で使えるわけではなく、失敗したり空だったりしたら、モデルIDを手で入れても同じ、と書かれています。
2. モデルの欄は、ID、表示名、コンテキストウィンドウ、最大の出力トークン数、入力の種類。自前のAPIは、思考の強さも設定できる。
3. モデルの選択欄で選ぶ。すでに送ったことがある会話は、ログに残るモデルのままです。保存済みの既定が削除済みの提供元を指しているときは、入力欄に「选择模型」と出て、選ぶまで入力できません。

手順C：設定ファイルで細かく決める

• 場所は $DSH_HOME/profiles/<profile>/cordis.patch.yml。dsh web で起動したときのプロファイルは web なので、$DSH_HOME/profiles/web/cordis.patch.yml です。同じ場所を、設定ページの上の「打开配置文件」（ブラウザとサーバーが同じマシンのとき）でも開けます。次のリクエストで再読込されます。
• 公式の例の写し（取得した内容。全文は原文で確かめてください）。ゲートウェイを足す例:

- id: llm-pi-ai
  config:
    providers:
      my-gateway:
        apiKeyEnv: GATEWAY_API_KEY
        api: openai-completions
        baseURL: https://gateway.example/v1
        models:
          - id: legacy-chat
          - id: vision-preview
            input: [text, image]

• 宛先が要求をすべて断るときの compat（supportsDeveloperRole、maxTokensField など）、思考の強さ（reasoningEfforts）、modelOverrides の書き方は、公式のガイドに例があります。この記事では、書き方の全文は写しません。
• DeepSeekのアカウントのモデルは、一覧がアカウントのサービスから来るので、モデルの設定ページに編集欄はありません。個別の調整は modelOverrides で、例は deepseek-flash の contextWindow と maxTokens を書き換える形です。更新版が必要なモデルは、CLIENT_UPGRADE_REQUIRED で失敗し、必要な版が示されます。

渡るデータ・権限

外し方

• 提供元を削除する画面の手順は、読んだページに書かれていません（Provider ID を変えるときに「古いものを消す」と書かれているので、削除の操作は存在すると読めます）。
• モデルのカタログの上書きを消すには「恢复默认模型」。ほかの編集も一緒に消える、と書かれています。
• 保存したキーを消す手順は、読んだページには書かれていませんでした。

うまくいかないとき（公式の排错の要点）

連携11：Harness × メモリMCP（第三者の記憶の仕組み）

何か。 公式のガイドが、メモリの仕組みをつなぐ、初めはオフの参考設定を3つ用意しています。@deepseek-ai/dsh-mcp-client を通してつなぎます。公式は、これらを推薦も提携もせず、サポートも約束しない、と書いています。

手順

1. 上の表の前提のコマンドで、選んだ仕組みを入れる（コマンドは公式の原文で確かめて写す。グローバルに入れる操作です）。
2. 参考設定（overlay）を --patch で渡して起動する。公式の例（Memorixの場合。取得した内容の写し）:

dsh web --patch "$PWD/apps/cli/config/examples/mcp-memory/memorix.cordis.yml"

ほかの2つは、同じ場所の mcp-reference-memory.cordis.yml、engram.cordis.yml です（apps/cli/config/examples/mcp-memory/）。overlay は、ディスク上のほかの場所にあるコピーでもよい、とあります。3つのYAMLの中身は、ガイドに載っていませんでした。 ソースの取得（README参照）が前提の相対パスの書き方に見えます。 3. 続けて使うには、overlay の insert を、ユーザーのパッチ層にマージする。1つのプロファイルなら $DSH_HOME/profiles/<name>/cordis.patch.yml、そのマシンの全プロファイルなら $DSH_HOME/cordis.patch.yml。すでにあるファイルを上書きしない（無関係な設定が入っていることがある）、と注意されています。 4. 確かめる：新しい会話を始め、mcp__... のツールが現れるのを待ってから、最初の依頼を送る（発見は非同期）。ホストの再起動は要りません。

自分のサーバーを足す場合の、公式の一般的な書き方。

- insert:
    - id: memory-my-server
      name: '@deepseek-ai/dsh-mcp-client'
      config:
        serverName: my-memory
        transport: stdio
        command: my-memory-mcp
        args: []
        env: {}
        cwd: !!js process.cwd()

遠隔のサーバーは、transport: streamable-http と url、headers を使う、と書かれています。

渡るデータ・権限・外し方

MCP Reference Memory の検索は、名前、種類、観測内容に対する大文字小文字を区別しない部分一致で、意味検索や要約の機能はない、と書かれています。Memorix は、LLMや埋め込みのサービスなしでも、簡易のモードで動く、とあります。

連携12：Harness × プラグイン市場（実験的）

何か。 プラグイン市場は、インストールできるバンドルの題名、アイコン、作者、版を並べた、JSONの索引です。実験的な機能で、DeepSeekは索引を同梱しません。

手順（公式のガイドの順）

1. 「插件」（Plugins）を開く。
2. 「实验性插件」（Experimental plugins）の横の「更多」を押す。
3. 「自定义插件市场」（Custom plugin marketplace）をオンにする。「已安装」の隣に「发现」（Discover）のタブが現れる。
4. 「发现」で「添加索引源」を押し、索引のURLを入れる。URLは http: か https: で、ユーザー名、パスワード、# を含めない。索引源は、いまのプロファイルのものになる。
5. カードを選んで版を見る。「安装」（Install）を押すと確認のダイアログが出て、入手元（npmのパッケージとレジストリ、または Git のリポジトリ、コミット、ディレクトリ）が表示される。確認すると、通常のプラグインのインストールが走る。確認なしにはインストールされない、と書かれています。

渡るデータ・権限・外し方

• 公式は、市場は第三者の内容で、題名、説明、アイコン、作者、入手元は市場の申告であり、DeepSeekは形式を確かめるが内容の主張は確かめない、と書いています。信頼できる索引源だけを足し、インストール前の確認で入手元を見るよう案内しています。http: の索引は、通信経路上の人が、索引に載るインストール指定ごと書き換えられるので、自分で管理できない回線では https: を使う、とあります。
• 索引の作り方（JSON、format は 1）は、公式のガイドにあります。この記事では扱いません。
• 外し方： 公式のガイドは、アンインストールの手順を書いていません。書かれている取り外しは、「自定义插件市场」のバンドルをオフにすると、「发现」のタブと読み取り専用の plugin_market のツールが消える、というものだけです。市場のメニューの「管理索引源…」は、各索引源と直近のエラーを見せる画面で、個々の索引源の削除のしかたはページに書かれていません。市場から入れた既存のプラグインが消えるかは、書かれていません。

連携13：Harness の通信（プロキシ、テレメトリ、別の端末からの利用）

05のC-4に、プロキシの基本を書きました。連携の観点で、公式のガイドが書く点を足します。

• 引き継ぐもの。 Harness が起動する bash のコマンド、git、gh、サブプロセスのMCPサーバーは、プロキシの設定を引き継ぐ。Node のサブプロセスは Node 22.21 以降だけ従う。プロキシの認証情報は環境変数なので、モデルが書いたものを含め、Harness が実行するコマンドから読め、環境を出力するコマンドは漏らしうる、と注意されています。
• 直接つながるもの。 ループバックのアドレス、モデルが書いたコードのワーカー、テレメトリ（OTLPのエクスポーター。DSH_TELEMETRY_MODE=DISABLED でオフにできる）。
• 確かめ方。 エージェントにページの取得を頼み、プロキシのアプリの接続ログを見る。公式の例は dsh --profile headless "fetch https://example.com and tell me the page title"。

Web UI を、ほかの端末から開く場合。 公式の公開配備のガイドは、逆プロキシ越しに公開する例として、次の形を挙げています（app.example はガイドの例の名前）。

dsh --profile web --public-url https://app.example/ui/ --trusted-host app.example

--public-url はアドレスを知らせるだけで、許可するのは --trusted-host です。違う名前でアクセスすると、API呼び出しは403になります。ガイドの警告： 待ち受けのポートは、この仕組みでは守られないので、信頼できるプロキシかネットワークに限ること。表示されるURLには起動トークンが入るので、意図した相手とだけ共有すること。http:// のままだと、起動トークンが平文で通ります。リスナー自身のTLSは --tls-cert と --tls-key、既定のポートは3080です。

連携14：検索（Search／Fetch）を、ほかのツールから使う

06に、Search／Fetch API を直接呼ぶ手順があります。ガイドによると、Claude Code、Codex、Harness からDeepSeekのAPIを使うと、サーバー側のツール呼び出しとして Search／Fetch に届きます。ガイドは、これらのツールでの設定のしかたを書いていません（07の Claude Code と Codex のページに、検索の扱いがあります）。課金は、現在は無しで、2026年11月1日の北京時間0時から1回ごと（確認日 2026-10-25）。渡るデータは、Search が query、任意の ori_question、任意の localization（IPアドレス）、need_content、Fetch が送ったURLで、保管期間は書かれていません。

この記事の案：ローカルで動かしたモデルを、Harnessにつなぐ（確かめていません）

位置づけ。 公式の記載を組み合わせた、この記事の案です。公式のページに、この組み合わせの手順は書かれていません。動作は確かめていません。

公式の記載の部品。

• 05のD：Hugging Face のモデルカードは、vllm serve "deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash" で、OpenAI互換のエンドポイントが http://localhost:8000/v1/chat/completions にできる、と書く。ハードウェアの条件は書かれていない。
• 連携10：Harness は、自前のエンドポイントを「自定义模型 API」で足せ、プロトコルに OpenAI Chat Completions を選べる。
• 連携13：Harness は、ループバックのアドレスには、プロキシを通さず直接つなぐ。

案の手順。

1. 05のDで、vLLM を起動する（モデルを動かせる環境があれば）。
2. Harness の「设置 → 模型」→「添加模型提供商」→「自定义模型 API」。
3. Provider ID（小文字。例：local-vllm）、基础 URL は http://localhost:8000/v1、API 协议は OpenAI Chat Completions、モデルは「获取可用模型」で探すか、IDを手で入れる（モデルカードの起動例が使う名前：deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash）。資格情報の欄に何を入れるかは、公式のページには書かれていません。
4. うまくいかないときは、連携10の排错の表（compat.supportsDeveloperRole、compat.thinkingFormat）を試す。

この案で、公式の資料から言えること・言えないこと。 言えるのは、Harness のカスタムモデルの入出力が、入力した基础 URL に送られ、DeepSeekのサーバーを通らない（04）こと。言えないのは、vLLM のエンドポイントが Harness の想定する形式にそのまま合うか、思考の設定（thinkingFormat）が必要か、その手順で通るか、です。

データの流れ（まとめ）

07の表に続けて、残りの連携の分を並べます。

組み合わせの早見表（AI同士）

気をつけること

• この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。運営者は DeepSeek を入れていますが、使い心地はこの記事には書いていません。コマンドと設定の例は、公式のページからの写しか、記載を並べ替えた案で、動作は確かめていません。
• 読めなかったページ。 Web版（chat.deepseek.com）、platform.deepseek.com、Harness の利用者ガイドの目次は取得に失敗しました。Harness のプライバシーポリシー（カスタムモデルの入出力をDeepSeekが保存・処理しない、という記載）の原文は、この検査では見つけられず、確認できていません（04の読みによる）。各ツール側の文書（WorkBuddy／CodeBuddy、Qoder）、メモリMCPの3つの参考設定のYAML、プラグイン市場の索引の完全な仕様、Harness の SAFETY.md は、この記事では読んでいません。
• システムに何かを入れる操作（curl ... | bash、irm ... | iex、npm install -g、go install）は、公式ページの原文を見て写し、実行前にスクリプトの中身を確かめてください。取得は要約の形のため、記号や行末が崩れていることがあります。
• MCPサーバー、プラグイン、スキル、フックは、第三者のものです。Harness の規約は、DeepSeekは責任を負わない、と書いています。信頼できる入手元のものだけを足してください（公式の案内に沿った注意です）。
• Harness は、公式が「プレビュー版」と書き、互換性を壊す変更がありうるとしています。エージェントがやったこと（コマンドの実行、ファイルの変更、通信）は、利用者自身の行為として責任を負う、と規約にあります（02）。
• 「この記事の案」は、公式に書かれていない組み合わせです。通るかどうかは、確かめていません。
• 公式のページ同士で書き方が違う箇所があります。たとえば、プラグイン市場のページは、DeepSeekは索引を同梱しないと書き、メモリMCPのページは、同梱のバンドルにメモリのサーバーは入っていないと書きます。どちらも公式の記載で、決めつけていません。
• 画面の表記は変わります。手元の画面と照らして読んでください。

出典

• 首次调用 API（DeepSeek API Docs、確認日 2026-10-25）
• WorkBuddy/CodeBuddy 接入（DeepSeek API Docs、確認日 2026-10-25）
• Qoder 接入（DeepSeek API Docs、確認日 2026-10-25）
• 网页搜索与抓取 Search/Fetch（DeepSeek API Docs、確認日 2026-10-25）
• 模型与定价（DeepSeek API Docs、確認日 2026-10-25）
• Harness クイックスタート（DeepSeek Harness docs、確認日 2026-10-25）
• deepseek-harness README.zh（GitHub、DeepSeek、確認日 2026-10-25）
• 配置模型与提供商（DeepSeek Harness docs、確認日 2026-10-25）
• 记忆 MCP（DeepSeek Harness docs、確認日 2026-10-25）
• 插件市场（DeepSeek Harness docs、確認日 2026-10-25）
• 网络代理（DeepSeek Harness docs、確認日 2026-10-25）
• 在反向代理之后发布 Web UI（DeepSeek Harness docs、確認日 2026-10-25）
• DeepSeek-V4.1-Flash（Hugging Face、DeepSeek、確認日 2026-10-25）
• 01〜04、05、07（この site 内の既存記事。Harness のプライバシーポリシーと規約は、04で読んだ内容による）