GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
パソコンでもクラウドでも
dsh-baton
概要
作者による説明（英語の原文）
Hand tasks from Claude Code, Codex or any MCP client to a local DeepSeek Harness.
PopNx MCPの3つの柱
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
- 利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
- 私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
- 利用状況i初期↓ 2063/週 · ★ –
できること
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
- 接続方法: パソコンで動く
- トランスポート: stdio
- カテゴリ: 開発者ツール
インストール
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
インストールの前に
- 基本チェック：1項目中1項目に合格
- あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
- レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。
必要なもの
- npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）
どのアプリを使っていますか？
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"dsh-baton": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"dsh-baton-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add dsh-baton -- npx -y dsh-baton-mcpまたは、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"dsh-baton": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"dsh-baton-mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
または、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"dsh-baton": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"dsh-baton-mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
できること
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
基本チェックi
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック
- ✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント JialaoLiu で確認済みです
- … 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- … 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- – 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
- – 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
- … 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
開発者ツールのほかのサーバーとの比較i
- このカテゴリのほかの4932件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの4932件のうち98%より最近レジストリに公開
- 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの4932件のうち100%と同じかそれ以上
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
よくある質問
dsh-batonは安全ですか？
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
どんなキーやコードが必要ですか？
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
パソコンで動きますか、それともクラウドですか？
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。
今もメンテナンスされていますか？
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（0.6.7）がレジストリに届いたのは昨日です。
どのアプリで使えますか？
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。
代わりに使えるものは？
同じカテゴリには：GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
代わりの候補
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方：↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i
作者のREADME
READMEを開く
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
English | 中文 · macOS · Windows ( guide ) · no Node.js needed · zero dependencies · MIT
Quick start · See it run · Token usage · How it works · Tools · Security
Hand coding tasks from Claude Code or Codex to DeepSeek Harness on your machine: the task runs live in the Harness window, the main agent hears back once when it ends, and it gets back the files that changed, the project's own test results and a requirement-by-requirement checklist.
- Cheaper on money and on quota: with Claude Code, the total cost, DeepSeek included, is 51–78% lower. On a long Codex job, the share of a ChatGPT Plus 5-hour window it uses goes from 86.01% to 16.01% with GPT-6 Astra, and from 13.71% to 2.67% with GPT-6.1 Sol.
- Nothing to watch or poll: Claude Code is woken once when the run ends; Codex waits out a run of up to an hour in a single call.
- A clear split of the work: Claude Code or Codex writes the request and checks the result; DeepSeek writes the code and runs the tests in Harness. The one who checks is not the one who wrote it.
Needs DeepSeek Harness ≥ 0.2.1-rc.2 (signed in) and Claude Code or Codex. Quick start →
What it is
dsh-baton is an MCP server plus a small Harness plugin. The main agent hands the task to an ordinary Harness session with one tool call: you watch it run in the Harness window and can step in at any time, and the main agent hears back once, without polling. Unlike a plain MCP bridge to another model, the work stays visible and the proof comes back with the result.
Why split the work
Beyond the savings, the split itself helps:
- A spec before the code. The main agent turns your request into concrete items before handing it over, so Harness gets a spec rather than a one-line "build me an X".
- Checked on evidence. The result carries the changed files, your project's own test output and a point-by-point check against the request; anything missing goes back for another round, instead of taking "done" on trust.
- The main conversation keeps the decisions. Hundreds of steps of reading files, editing and running tests stay in the Harness session; the main conversation holds your request and the conclusions.
- Visible and steerable. The work runs live in the Harness window. You can step in there at any time, and the main agent can steer a new requirement into the running turn.
Quick start
Nothing else to install: no Node.js, no terminal. The steps are the same on macOS and Windows.
1. Add the plugin in Harness: Plugins (插件) → Add plugin (添加插件) → type dsh-baton-host → Install (安装) → Enable now (立即启用).
Switched on, the plugin registers dsh-baton for Claude Code and Codex, for every folder, and Harness says so.
2. Open a new chat: in Claude Code or Codex, start a new conversation; one that was already open does not see dsh-baton yet. The steps are the same for both. Codex asks you to approve MCP tool calls: approve the dsh-baton tools (for unattended codex exec runs, add --approve-for-me).
3. Check: ask it to call dsh_list_workspaces. It lists your Harness workspaces.
That is all. To hand a task over, end the request with "hand it to DeepSeek Harness". Updating, removing, Windows, and registering by hand when the plugin could not, are further down.
New in 0.6.4: Codex waits in one dsh_wait call of up to 59 minutes, so a run that ends within the hour costs one model request to wait for, and the result arrives as an ordinary reply in the chat. Update the plugin in Harness and new Codex conversations have it, with no restart.
See it run
One Codex chat starts a task, queues a follow-up, steers the running turn, and waits for all three:
Codex and Claude take turns in the same Harness session, and every message is labelled with who sent it:
More demos →
Token usage
In short: hand over the big, long jobs. With Claude Code the total cost, DeepSeek included, is 51–78% lower. With Codex on GPT-6 Astra it is 47–81% lower, and the long kanban app takes 16.01% of a ChatGPT Plus 5-hour window instead of 86.01%.
Hand it over: big jobs, long jobs, and whenever the 5-hour window is running low. The main agent's own spend drops 61–87% on every task and model.
Do it yourself: small tasks on Codex with GPT-6.1 Sol. Sol is cheap enough that DeepSeek's part of a hand-over, two thirds or more, outweighs what Sol saves.
The three test tasks, asked the way a user would (the requests are in Chinese, linked as written):
- Task 1 · CLI tool: a command-line task manager in Node, no dependencies, split into modules, with tests. Request
- Task 2 · Web app: a task manager with a Node server and a page, REST API, stats, tests and a README. Request
- Task 3 · Kanban app (phased): a kanban board in plain Node and a plain front end, in three phases given one after another in the same conversation: ① the core (REST API, storage, drag and drop); ② labels, due dates, search syntax, archive, undo and redo, activity log, import and export; ③ version conflicts, WIP limits, bulk actions, live sync over SSE, stats. 55 acceptance tests written beforehand, the same for both arms. Requests: phase 1 · phase 2 · phase 3
| Task 3 | Alone | Handed over |
|---|---|---|
| Opus 5.5 high | 55/55, 39 min | 55/55, 93 min |
| GPT-6.1 Sol high | 55/55, 18 min | 55/55, 101 min |
| GPT-6 Astra high | 55/55, about 31 min | 55/55, about 87 min |
Cost per task at list price, DeepSeek V4.1 Flash 1017 at its peak price. Opus 5.5 runs in Claude Code, GPT-6.1 Sol and GPT-6 Astra in Codex, all at high effort:
| Task | Model | Alone | Handed over: main agent | Handed over: DeepSeek | Handed over: total | Total | Main agent | 5-hour window, alone → handed over |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Task 1 · CLI tool | Opus 5.5 high | $1.07 | $0.42 | $0.10 | $0.52 | −51.2% | −60.8% | — |
| GPT-6.1 Sol high | $0.17 | $0.06 | $0.13 | $0.20 | +15.3% | −62.9% | 2.08% → 0.77% | |
| GPT-6 Astra high | $0.79 | $0.30 | $0.12 | $0.42 | −47.4% | −62.0% | 7.83% → 2.98% | |
| Task 2 · Web app | Opus 5.5 high | $2.13 | $0.47 | $0.13 | $0.60 | −71.7% | −77.7% | — |
| GPT-6.1 Sol high | $0.41 | $0.06 | $0.18 | $0.25 | −40.2% | −84.5% | 5.08% → 0.79% | |
| GPT-6 Astra high | $2.27 | $0.30 | $0.13 | $0.42 | −81.4% | −86.9% | 22.43% → 2.94% | |
| Task 3 · Kanban app (phased) | Opus 5.5 high | $14.18 | $2.32 | $0.84 | $3.16 | −77.7% | −83.6% | — |
| GPT-6.1 Sol high | $1.12 | $0.22 | $0.81 | $1.03 | −8.1% | −80.5% | 13.71% → 2.67% | |
| GPT-6 Astra high | $8.69 | $1.62 | $0.74 | $2.35 | −72.9% | −81.4% | 86.01% → 16.01% |
What was tested, and how
- The only difference in the hand-over runs is one line added at the end of the request: 交给 DeepSeek Harness 去做。 ("Hand it to DeepSeek Harness.")
- Same model and effort in both arms, and every run judged by the same acceptance check, which the model never sees.
- Tasks 1 and 2: the mean of three runs per cell. Task 3: one run per cell. Every run passed its acceptance check, with no rework.
- Prices are list prices. DeepSeek is counted at its peak price; the real DeepSeek bill came to about 58% of that.
- The 5-hour window share is worked out from each run's cost: 12.27 points per $1 for GPT-6.1 Sol, 9.90 for GPT-6 Astra.
- 0.6.2 cuts the MCP instructions to one sentence, so Codex reads a few thousand to over ten thousand fewer new input tokens per hand-over. The Codex runs were measured with 0.6.1 to 0.6.3, where a Stop hook did the waiting; from 0.6.4 one
dsh_waitcall does it, also in one model request for every 59 minutes of a run.
How it works
<img src="./assets/readme/en/architecture.gif" width="100%" alt="MCP clients call dsh-baton-mcp over stdio; it reaches the dsh-baton-host plugin inside Harness through an owner-only local socket; the
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