DeepSeek Harness セットアップガイド
モデルは脳、harnessはその外側のすべて — コンテキスト、ツール、プラグイン、MCPサーバー、権限、メモリ。DeepSeek Harnessは約5分でインストールでき、向けた任意のモデルで動きます。GLMでも、Ollamaでも、Claudeさえも。このガイドは実際のインストールを1コマずつ追ったものです。
TL;DR — セットアップするもの
- モデルは脳。harnessはその周りのすべて：コンテキスト、ツール、プラグイン、MCPサーバー、権限、メモリ。DeepSeek Harnessはこれら全部を、決定も自分で選べる状態で提供します。
- インストールは約5分：ターミナルでコマンド1つ実行すれば、ローカルのWebダッシュボードが自動で開きます。
- DeepSeek公式APIを使う必要はありません。GLM、Geminiの無料枠、ローカルのOllamaモデル — さらにはAnthropicのキーを入れて、harnessの中でClaudeを動かすことも。
- すべての実行はツール呼び出し1件のpayloadまで追跡でき、タスクは途中で止めても、コンテキストを保ったまま再開できます。
DeepSeek Harness Setup: A Free Claude Code You Own In 10 Minutes
動画制作者：:Sharbel A.13 min
本ページのスクリーンショットは上の動画から取得したもので、著作権は制作者に帰属します。出典はここでクレジットし、各ステップのタイムスタンプからリンクしています。文章によるステップ解説は当サイトのオリジナルです。
クイックスタート：5分ほどでインストール
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サイトを開いてインストールコマンドを取得
DeepSeek Harnessの公式サイトには設計思想がそのまま書かれています：「Everything is a plugin」。トップページのボタンからGitHubリポジトリを開き、1行のインストールコマンドをコピーします。
プロジェクトのトップページには、GitHubリポジトリと開発者ドキュメントの両方がリンクされている。1:58 から視聴 - 2
ターミナルでインストールを実行
コマンドを貼り付けて実行 — 約5分。終わるとターミナルにローカルダッシュボードのURL（http://127.0.0.1:3880）が表示され、ブラウザが自動で開きます。自分で開きたい場合は --no-open を付けましょう。
インストール完了 — ダッシュボードはローカルのポート3880で起動中。2:37 から視聴 - 3
APIキーの入力はいったんスキップ
初回起動では公式DeepSeek APIキーを求められます。なくても大丈夫。「Configure later」を押して先へ進み、次のステップで実際に使うproviderを登録しましょう。
初回起動のダイアログ — 「Configure later」で公式providerをスキップできる。2:55 から視聴
好きなモデルをどれでも接続
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最初のモデルproviderを追加
Settings → Models → Add provider を開きます。動画では作者がGLMサブスクリプション（一覧ではZaiと表示）を接続していますが、同じダイアログでDeepSeek、OpenAI、Anthropic、Bedrock、Vertexなども受け付けます。
2つのproviderが有効に — モデルはプラグインであり、ロックインではない。3:15 から視聴 - 5
またはOllamaでローカルモデルを接続
「Add a custom provider」ではprovider ID、表示名、base URL、APIプロトコル（Ollamaならopenai-completionsが使えます）を入力します。ローカルの重みは、上限が本当に無い唯一の無料ルートです — ホスト型の無料枠にはすべて上限があります。
カスタムproviderのフォーム — Ollamaのbase URLを入れて作成。3:42 から視聴
すべてはプラグイン
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プラグインパネルを見て回る
Settings → Plugins にはharness内の全機能 — コマンド、UIコマンド、フィードバックループ — が一覧され、それぞれDefaultとEnabledの間で個別に切り替えられます。サイドバー自体もプラグインです。
プラグイン一覧 — 見えているものはすべてオフにできる。5:32 から視聴 - 7
creator modeをオンにする
creator modeはプリセットの1つで、プラグイン開発ツールを自動的にロードします。agentはプラグインを使うだけでなく、あなたのためにプラグインを作れるようになります。
creator modeはプラグイン開発ツールチェーンを事前にロードする。6:00 から視聴 - 8
最初のプラグインを平易な言葉で頼む
動画で作ったプラグインの依頼文：「Add a plugin that fires a desktop notification when a run finishes, and puts the token count and what it cost me into the notification」。普通のチャットメッセージとして送るだけです。
1文がそのまま仕様書 — プラグインはagentが書いてインストールまで済ませる。6:08 から視聴 - 9
次の実行でプラグインの発火を見る
実行が完了すると、トークン数と費用入りで通知が現れます。動画では初版が黒地に黒文字で読めませんでしたが、フォローアップの1文で色が直り、プラグインはそのまま動き続けました。
実行完了 — agentが統計付きの通知を確認。9:26 から視聴
Trajectory：全呼び出しを見て、どの実行も再開
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Trajectoryタブを開いて全部読む
すべての実行には完全なtrajectoryが残ります。逐語的なシステムプロンプト、注入されたコンテキスト、どのスキルがなぜロードされたか、そして各ツール呼び出しのpayload・結果・所要時間。要約ではなく、生のログそのものです。
ターンごとに色分けされ、全ツール呼び出しにpayloadと結果が付く。7:46 から視聴 - 11
タスクの途中で実行を止めて — そのまま再開
ハードコードされたものはないので、再起動は不要です。実行を途中で止めて再開すると、trajectoryの中のworkspaceクエリが、同じコンテキスト・ユーザー設定・ツール状態をそのまま呼び戻します。READMEは破壊的変更を警告しています（現状は開発者プレビュー）— これがそのセーフティネットです。
再開すると、停止した実行と同じコンテキストがそのまま戻る。8:02 から視聴