本系列文章基于 Codex CLI 源码深度分析，带你从安装到架构，彻底搞懂这个 OpenAI 开源的本地 AI 编程代理。

你（网页界面）──> DSH ──MCP协议──> 记忆服务器（Memorix / Reference Memory / Engram）││ 以 mcp__reference_memory__xxx 形式把工具暴露给 AI▼AI 学会了"记住"和"回忆"DSH：插座，负责管理和启动插件。MCP：统一的插头标准。mcp-memory：官方给的"怎么接记忆"的示例配置。记忆服务器：真正干活的第三方案件

摘要：DeepSeek Harness（DSH）是DeepSeek AI开源的Agent运行框架，支持大模型读写本地文件、执行命令。安装需Node.js v22.19+，通过npx @deepseek-ai/dsh web启动服务，访问http://127.0.0.1:3080配置API Key和工作区即可使用。支持Windows/macOS，推荐用nvm/fnm管理Node.js版本。首次使用需

特性说明多会话管理支持创建、查询、删除多个独立会话上下文记忆自动携带历史消息，支持多轮对话上下文截断智能控制历史消息数量，防止 Token 超限双模式输出支持同步响应（非流式）和 SSE 流式输出响应式架构全面使用 WebFlux + R2DBC，高并发友好配置外部化系统提示词、上下文长度等参数可配置-- 创建会话表-- 创建消息表role VARCHAR(50) NOT NULL, -- 'us

本项目最大的亮点是数据库驱动的动态角色配置系统特性传统方式本项目方案配置方式硬编码在Java文件中数据库存储，支持热更新角色切换需要重启服务实时切换，即时生效模板支持固定文本支持变量替换{roleName}多租户难以支持天然支持，可按租户隔离管理界面无提供完整CRUD API👨‍💻技术专家- 专注于技术问题，提供代码示例和最佳实践✍️创意写作- 富有想象力，擅长故事创作和文案撰写🌐语言翻译-

技术版本说明3.5.10基础框架Spring AIAI 开发框架Java25编程语言Maven构建工具WebFlux响应式 Web 框架// 传统方式：手动解析字符串String response = chatClient.prompt("列出周杰伦的5部电影").call().content();// 需要手动解析 JSON 字符串，容易出错// 响应格式不稳定，可能需要复杂的正则表达式/**

工具调用（Tool Calling / Function Calling）是一种让大语言模型（LLM）能够调用外部函数或 API 的技术。获取实时信息：查询当前时间、天气、股票价格等执行具体操作：发送邮件、设置提醒、操作数据库进行复杂计算：解决数学问题、数据分析与外部系统集成：调用第三方 API、操作硬件设备│ │ └── ToolController.java # REST API 控制器│ │

MCP 采用客户端-服务器架构│ AI 应用 │◄───────►│ MCP 客户端 │◄───────►│ MCP 服务器 ││▼│ 工具/资源/提示 │无状态 MCP 服务器适合云原生部署，通过启用代码方式配置比注解方式更灵活，适合复杂业务场景提供了全响应式技术栈三大能力覆盖 AI 交互全场景。

Service/*** 文档切割策略枚举*//** 递归字符切割 - 保持语义完整性 */RECURSIVE,/** Markdown 结构切割 - 保留文档结构 */MARKDOWN,/** Token 感知切割 - 适配 LLM 限制 */TOKEN,/** 语义切割 - 基于 Embedding 相似度 */SEMANTIC,/** 智能段落切割 - 段落+字符混合 *//** 固定字符切割

在 RAG（检索增强生成）系统中，文档切割（Document Splitting）是最关键的前置步骤✅影响检索精度：切割得当，检索更准确✅影响上下文完整性：保持语义连贯性✅影响 Token 利用率：避免浪费 LLM 的上下文窗口✅影响响应质量：好的切割 = 更好的回答策略类型核心优势RECURSIVE基础语义完整性MARKDOWN基础结构保留TOKEN基础Token 精确控制SEMANTIC基础语