多站点 AI Chat 浏览器增强工具集。包含两个独立脚本，共享基础设施。
| 脚本 | 定位 | 按钮颜色 |
|---|---|---|
| ds-enhance | 对话管理增强（删除、Fork、分类、搜索、导出、重命名） | 蓝色 |
| ds-mcp-bridge | MCP 工具调用 + TTS 朗读 + 多站点适配（DeepSeek / ChatGPT） | 绿色 |
- 安装 Tampermonkey 浏览器扩展
- 在 Tampermonkey 中新建脚本，粘贴对应
.user.js文件内容并保存 - 打开 chat.deepseek.com 或 chatgpt.com，页面左下角出现悬浮按钮即安装成功
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 批量删除 | 勾选多个对话一键删除，支持清空全部 |
| Fork 对话 | 完整复制对话，或从指定消息节点开始分支 |
| 会话分类 | 创建自定义标签，给对话打分类（数据存本地，支持导入/导出） |
| 搜索 | 按标题实时搜索对话历史 |
| 导出 | 导出对话为 JSON 或 Markdown 文件 |
| 批量重命名 | 直接重命名、添加前缀/后缀、查找替换、序号命名 |
快捷键： Ctrl+Shift+D 切换面板
通过 Bearer Token（从 localStorage.userToken 读取）调用 DeepSeek 内部 API：
POST /api/v0/chat_session/delete— 删除对话POST /api/v0/chat_session/update_title— 重命名GET /api/v0/chat_session/fetch_page— 获取对话列表GET /api/v0/chat/history_messages— 获取消息历史POST /api/v0/share/create+POST /api/v0/share/fork— Fork 对话
让 AI Chat 具备调用本地工具的能力（执行 Shell 命令、读写文件、网络搜索等），并支持 TTS 语音朗读。
| 站点 | 状态 |
|---|---|
| chat.deepseek.com | ✅ 完整支持 |
| chatgpt.com / chat.openai.com | 🔧 基础适配（开发中） |
DeepSeek Chat (浏览器)
↓ SSE 流被油猴脚本拦截
↓ 检测到工具调用指令 (```mcp:tool_name```)
↓
MCP Server (localhost:8024) ← 本地 Python 服务
↓ JSON-RPC 2.0
↓
工具执行 → 结果返回 → 注入对话
- 安装油猴脚本
ds-mcp-bridge.user.js（同上） - 启动本地 MCP 服务器：
cd server
pip install -r requirements.txt
python server.py- 在 DeepSeek 页面点击绿色齿轮按钮，确认连接状态为"已连接"
快捷键： Ctrl+Shift+M 切换面板
| Tab | 说明 |
|---|---|
| 状态 | 连接状态、已注册工具列表，支持重试/刷新 |
| 测试 | 选择工具 → 自动显示参数表单 → 执行 → 查看结果 |
| MCP 服务器 | 预设工具市场、外部 MCP 服务器管理 |
| 设置 | MCP 地址、模块开关、TTS 配置（引擎/语音/自动朗读） |
| 工具 | 说明 |
|---|---|
execute_command |
执行 Shell 命令 |
get_cwd |
获取当前工作目录 |
list_directory |
列出目录内容 |
read_file |
读取文件 |
write_file |
写入文件 |
bing_search |
Bing 搜索（需配置 API Key） |
crawl_webpage |
抓取网页内容 |
除了内置工具，还可以接入任意外部 MCP 服务器。在 server/mcp.json 的 mcpServers 中配置即可：
{
"mcpServers": {
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": { "GITHUB_TOKEN": "ghp_xxx" }
},
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/home/user/docs"]
},
"my-remote": {
"url": "http://192.168.1.100:3000/mcp"
}
}
}支持两种传输方式：
| 传输方式 | 配置字段 | 说明 |
|---|---|---|
| stdio | command + args + env |
启动子进程，通过 stdin/stdout 通信（最常用） |
| HTTP | url + headers |
连接远程 MCP 服务器（支持 SSE） |
外部服务器的工具会自动合并到工具列表中，DeepSeek 可直接调用。
在 MCP 服务器 → 工具预设 中选择 百智工具包（Baizhi MCP），填写自己账号的 API Key，再点击 安装。选择卡片只打开配置表单；安装会立即连接 https://agent-toolkit.app.baizhi.cloud/mcp，通过 Authorization: Bearer <API Key> 鉴权。只填写 Key 本身，不要重复添加 Bearer 。
百智托管服务需要独立账号和额度，调用可能产生费用；使用前查看服务与账号说明。本项目的 GPL-3.0 许可证不覆盖托管后端或其服务条款。工具调用参数会发送给百智；返回结果会按现有桥接逻辑注入所选站点对话，可能进一步发送给 DeepSeek 或所选聊天服务。可用工具、参数和权限由连接时的服务目录及账号决定，预设不固定工具名或承诺结果。
- Key 输入框以密码形式显示，但安装后的 Header 会明文保存在
server/mcp.json。不要共享该文件，或将 Key 放入 Git、聊天、日志或截图。 - 现有 HTTP Header 会展开服务器进程中的
$VAR/${VAR}；未定义变量可能原样发送，不保证缺失环境变量时阻止连接。 - 点击 停止 只影响当前进程，配置仍保留；重启本地服务器会重新连接。要持久移除，请在已安装列表中 删除。停止或删除不代表远端任务取消、费用停止或 Key 撤销，撤销应通过服务账号完成。
- 本次仅验证本地合成 HTTP 流程，未验证真实百智调用、费用、浏览器界面或 ChatGPT 适配。
在 MCP 服务器 → 工具预设 中选择 deed.page 网页发布，直接点击 安装 即可，无需填写 Key。安装会连接 https://deed.page/mcp（Streamable HTTP），让模型把生成的 HTML 页面或整个文件夹发布为公开网址 https://<slug>.deed.page/。文档：https://deed.page/docs
- 发布的内容任何人都能通过网址访问，不要发布含有密钥、个人信息或内部资料的文件。
- 首次发布会返回该站点的 owner token，后续更新、删除站点需要它；预设本身不保存 token。
- 本次仅验证本地预设安装流程（pytest），未在 DeepSeek 网页端实际调用发布工具。
在对话中让 DeepSeek 输出特定格式即可触发工具调用：
请帮我执行以下工具：
```mcp:execute_command
{"command": "ls -la"}
```
或开启"自动执行"模式后，直接用自然语言描述需求，由 DeepSeek 决定调用哪个工具。
AI 回复旁显示 🔊 按钮，支持手动朗读和自动朗读。
| TTS 引擎 | 说明 | 配置 |
|---|---|---|
| Edge TTS | 免费，无需 API Key，中文质量好 | 直接可用 |
| OpenAI 兼容 | 支持 OpenAI、SiliconFlow 等任何兼容 API | 需配置 API Key / Base URL / 模型 |
| 自定义 HTTP | 接入任意 TTS API | 需配置 URL / 请求模板 |
设置页支持语音筛选（按语言、性别），内置 21 个常用语音，连通 server 后加载完整 322 个语音列表。
所有功能模块可独立开关：
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| 🔧 MCP 工具调用 | 拦截 AI 回复并执行本地工具 |
| 🔊 TTS 朗读 | 显示朗读按钮 |
| 🔊 自动朗读 | AI 回复完成后自动播放（等待文本稳定后触发） |
当 AI 调用 read_file 或 list_directory 时，结果不会直接填满聊天窗口，而是作为文件上下文自动注入到下次对话请求中。
ds-enhance/
├── ds-enhance.user.js # 油猴脚本 — 对话管理增强 (~1064 行)
├── ds-mcp-bridge.user.js # 油猴脚本 — MCP + TTS + 多站点适配 (~1680 行)
├── shared/
│ └── shared-header.js # 共享基础设施（FAB、面板、toast、工具函数）
├── server/ # MCP 服务器端
│ ├── server.py # FastAPI 服务 (HTTP → JSON-RPC 2.0 → 工具)
│ ├── requirements.txt # Python 依赖
│ ├── mcp.json # 工具配置
│ └── tools/
│ ├── shell.py # 本地文件和命令操作工具
│ ├── search.py # 网络搜索和网页抓取工具
│ ├── mcp_external.py # 外部 MCP 服务器代理
│ ├── tts.py # TTS 语音合成（Edge/OpenAI/HTTP）
│ └── file_processor.py # 文件处理（PDF/文本/图片）
├── README.md
├── CHANGELOG.md
└── LICENSE
shared/shared-header.js是共享基础设施的参考源，两个脚本各自内联所需部分server/可独立运行和测试：python server.py启动后访问http://localhost:8024/health- 编辑
.user.js后在 Tampermonkey 中刷新脚本即可
- Fork 选择起点时增加助手回复预览
- 搜索支持日期范围过滤
- 导出 Markdown 支持树形分支结构
- 批量操作失败重试机制
- SSE 拦截（DeepSeek 原生 SSE 格式 + OpenAI 兼容格式）
- 工具调用检测（正则 + flex match 双策略）
- 工具调用结果自动注入对话
- TTS 朗读（Edge / OpenAI 兼容 / 自定义 HTTP）
- 自动朗读（文本稳定后自动播放）
- 适配器架构（DeepSeek + ChatGPT 样板）
- 模块开关（MCP / TTS / 自动朗读）
- 工具结果文件化（read_file 结果自动注入上下文）
- 工具白名单/黑名单
- 支持外部 MCP 服务器（stdio/HTTP 传输）
- 完善 ChatGPT 适配器选择器
- MCP Bridge — 本项目的 SSE 解析、请求拦截、工具注入等核心思路参考了 WongJingGitt 的 MCP Bridge 浏览器扩展，特此感谢
- 吾爱破解 — DeepSeek 结合 MCP 让 AI 操控你的电脑 — 参考帖子，提供了宝贵的思路