dsh-baton

Name: dsh-baton
Author: JialaoLiu

제작자: JialaoLiu버전 0.6.7i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.JialaoLiu/dsh-baton

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Hand tasks from Claude Code, Codex or any MCP client to a local DeepSeek Harness.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 개발자 도구

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "dsh-baton": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dsh-baton-mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add dsh-baton -- npx -y dsh-baton-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "dsh-baton": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dsh-baton-mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "dsh-baton": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dsh-baton-mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 JialaoLiu 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 4923개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 4923개 중 99%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 4923개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

dsh-baton, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.6.7)은 오늘 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

GitHub

제작자: github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

컴퓨터 또는 클라우드★ 34,245MIT5일 전 업데이트

설치

Desktop Commander

제작자: wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

내 컴퓨터에서 실행★ 10,225MIT17일 전 업데이트

설치

Cloudflare MCP

제작자: cloudflare

Cloudflare MCP servers

클라우드에서 실행★ 4,446Apache-2.014개월 전 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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_wait call 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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

dsh-baton

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

제작자의 README

What it is

Why split the work

Quick start

See it run

Token usage

How it works