dsh-map-tools
地图与路径规划工具：驾车/公交/步行/骑行路线、地理编码与 POI 搜索。默认零 key 使用 OSM/OSRM 免费数据，可选配置高德 key 获得更优的国内覆盖。
- 形态
- Plugin 插件
- 安装
- npm 包安装
- 需要密钥
- 是
- 近月下载
- 1,936
- 最近推送
- 13 天前更新
项目说明
From README
dsh-map-tools English 中文 给 DeepSeek Harness 的 地图与路径规划原生工具 ：驾车 / 公交 / 步行 / 骑行路线、地理编码、逆地理编码、POI 搜索。模型直接调用， 不需要 MCP ；算出来的路线会画成 真地图卡片 ，出现在最终回答的下方。= 20" --- 目录 - 这是什么 - 效果长什么样 - 安装 - 快速开始 - 工具参考 - 配置 - 数据源与降级 - 已知限制 - 架构 - FAQ - 开发 - 发布（完整流程见 RELEASING.
md） - 安全 - 贡献 - 许可 这是什么 一句话： 把「路怎么走」变成模型能直接调用的 7 个工具，并把结果画成看得见的地图。- 7 个原生工具 （ map ）：路线规划（驾车 / 公交 / 步行 / 骑行）、地理编码、逆地理编码、POI 搜索。走 DSH 的 ctx.tools 注册， 不是 MCP ，没有额外进程。- 路线画在真地图上 ：每轮回答的收尾正文之后会出现一张真地图——高德底图 + 高德绘制的路线折线 + 起终标注，配距离、耗时、步数与「在高德打开」深链。一轮里算了几条就画几条 （每条标注「第 k/N 条」），不会再出现「正文讲 A、地图画 B」。
- 零 key 也能用 ：不配置 key 时，驾车 / 步行 / 骑行走免费 OSM/OSRM；中文地址解析不可靠时给出明确引导；配置高德 key 后无缝升级到全能力。- key 不出服务端 ：静态地图由 宿主 携带 key 去取，浏览器只加载一张本地图片；key 永不回显到页面或日志。- 卡片数据不占 token ：路线几何等卡片专用数据不进模型上下文。- 开箱即用的配置卡片 ：侧边栏 「插件」页 → dsh-map-tools ，bundle 详情页里就是配置区——选数据源、填 key（脱敏）、改超时，保存即生效， 无需重启 。
（更老的宿主没有这个座位，卡片仍出现在 设置 → 插件 → dsh-map-tools 。） - 与模型 / 提供方无关 ：插件只提供工具与卡片，不读模型名、不分模型版本，换任
Original description
给 DeepSeek Harness 的原生地图工具：驾车/公交/步行/骑行路线、地理编码、逆地理编码、POI 搜索。 Map & routing tools for DeepSeek Harness — native tools (no MCP) with a real map card in every answer, via Amap (高德) or free OSM/OSRM.
安装方式
npm 包安装 · 需要额外配置密钥
dsh plugin --profile web add dsh-map-tools # Web / CLI 版dsh plugin --profile desktop add dsh-map-tools # 桌面版（profile 名 desktop）dsh plugin --profile web add github:HorusJiang/dsh-map-tools安全能力
静态扫描源码得到的权限画像 —— 回答的是「它要动什么」，而不是「它好不好」
- 执行命令
- 写入文件
- 读取文件
- 访问网络
- 读取环境变量
未发现已知红线（明文传输、安装期执行代码、凭据外传等）。
能力与红线来自 awesome-dsh-plugin 的静态扫描结果（CC0 公有领域），本站未逐行复核源码； 它只覆盖能被静态识别的模式，不等于安全审计结论。
为什么是这个分数
近 14 天内有提交；README 给出了可直接复制的安装命令；运行前需要准备 API Key 或环境变量；近月 npm 下载 1936 次，star 不多但真在被使用。
- 维护活跃
- 86
- 实用度
- 100
- 生态热度
- 66
- 上手便捷
- 74
- 信号质量
- 100
- 数据置信度
- 100%
相关插件
archify
tt-a1i/archify
从仓库或系统描述生成经过校验的自包含交互式架构图、流程图、时序图、数据流图和生命周期图。
openpets
OpenPetsHQ/openpets
将 DeepSeek Harness 的生命周期状态、错误与审批请求，桥接到本地运行的 OpenPets 桌面伙伴。
flameox
morluto/flameox
Runtime evidence that helps agents trace, profile, and burn down hotspots in application and native code, GPU kernels, and inference stacks.