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。

1. 安装 Tampermonkey 浏览器扩展
2. 在 Tampermonkey 中新建脚本，粘贴对应 .user.js 文件内容并保存
3. 打开 chat.deepseek.com 或 chatgpt.com，页面左下角出现悬浮按钮即安装成功

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。

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

1. 安装油猴脚本 ds-mcp-bridge.user.js（同上）
2. 启动本地 MCP 服务器：

cd server
pip install -r requirements.txt
python server.py

3. 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

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：

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。

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：

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

GPL-3.0

• 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

Linuxdo