Автор проекта, не имевший до начала работы никаких знаний о протоколе MCP, агентных архитектурах и способах подключения моделей к прикладным программам, сумел за десять дней собрать на своём компьютере полноценную среду, которая видит файлы и программы пользователя и умеет в них писать. Результатом стал репозиторий на GitHub с пошаговой инструкцией из 19 шагов, разделом о проблемах и решениях, а также отдельным блоком «Что пробовал и отверг». Лицензия MIT позволяет свободно использовать и модифицировать материалы. Ключевая идея проекта — не столько демонстрация работающей конфигурации, сколько документирование тупиковых веток, которые обычно остаются за кадром в большинстве обучающих материалов.

Среда построена на трёх слоях. Первый — DSH (DeepSeek Harness), открытая оболочка, в которой функционирует агент. Второй — каталог моделей OpenCode Zen, предоставляющий бесплатный доступ без ключей и регистрации; часть каталога при обращении из России выдаёт RegionError, но рабочая модель big-pickle остаётся доступной. Третий слой отвечает за доступ к прикладным программам: агент может взаимодействовать с Word либо через MCP-мост word-mcp-live, либо напрямую через COM-команды. Автор подчёркивает, что Word выбран исключительно как витрина: результат виден на экране, что служит наглядным доказательством работоспособности среды. Тот же механизм доступа открывает Excel, файловую систему, браузер и любые другие приложения.

Техническая реализация опирается на несколько нетривиальных решений. Проверка всех источников установки — nodejs.org, registry.npmjs.org, astral.sh, git-scm.com, github.com — прямыми запросами с машины в России показала HTTP 200, то есть VPN не требуется ни на одном этапе. Ни на одном шаге не нужно вводить банковскую карту, API-ключ или создавать аккаунт. Опыт программирования также не обязателен: достаточно уметь открывать PowerShell и вводить готовые строки. Среди девяти задокументированных проблем автор особо выделяет три. PowerShell по умолчанию блокирует запуск npm-скриптов, что выглядит как поломка установки, но лечится одной командой Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser. Плагин моделей может «упасть и встать» молча: установка проходит, экран выглядит нормально, а источника моделей в списке нет — причина в том, что pnpm блокирует установочные скрипты, и требуется вручную прописать allowBuilds в pnpm-workspace.yaml и добавить плагин в bundles в package.json. Третья проблема — невидимость открытого документа Word: приложение может работать несколькими параллельными экземплярами, и агент видит только тот, к которому подключён мост.

Раздел с отвергнутыми подходами занимает в репозитории едва ли не центральное место. Из четырёх готовых плагинов OpenCode Zen из npm рабочим оказался только @opencode2dsh/dsh-plugin: остальные либо не поднимают сервер, либо не регистрируют провайдера, либо требуют несовместимую версию dsh-llm. Docker и веб-прокси к DeepSeek и Qwen не подошли: DeepSeek блокирует запросы из Docker с ошибкой 403 CloudFront, а Qwen через бесплатный прокси даёт лимит порядка 16 тысяч токенов в сутки, чего не хватает даже на тесты. Kimi как провайдер тоже отпал — через веб-прокси у него нет tool calling, а через NVIDIA NIM первый токен не приходил дольше пяти минут. Наконец, MCP не стал единственным способом доступа: после первых тестов автор перешёл на прямые COM-команды, а позже вернулся к MCP, но уже с другим пакетом, признав оба пути жизнеспособными.

Контекст появления подобных проектов связан с ростом интереса к локальным агентным средам, которые не зависят от облачных подписок и геополитических ограничений. Большинство существующих руководств описывают только успешный маршрут, умалчивая о несовместимостях версий, блокировках со стороны провайдеров и особенностях работы в российских условиях. Публикация автора заполняет этот пробел, предлагая воспроизводимый сценарий с фиксацией всех отказов. Для российского рынка это особенно значимо: доступность инструментов разработки здесь часто ограничена, а платные подписки на зарубежные сервисы затруднены. Открытая инструкция, не требующая ни оплаты, ни регистрации, ни обхода блокировок, снижает порог входа для новичков и малых команд, которые хотят экспериментировать с агентами без инфраструктурных затрат.

По сравнению с альтернативами — облачными агентными платформами, требующими подписки и стабильного доступа к зарубежным API, или самостоятельной сборкой на базе Docker с проксированием — предложенный вариант выигрывает в простоте и автономности. Однако у него есть ограничения: рабочая модель big-pickle может быть нестабильной, каталог моделей способен меняться, а часть функциональности зависит от конкретных версий пакетов. Тем не менее комбинация DSH, OpenCode Zen и COM-доступа образует минимально достаточный стек для локальной автоматизации документов и файловых операций.

Автор приглашает читателей пройти кейс и сообщить о результатах, особенно о местах, где возникнут затруднения: каталог моделей может меняться, и обратная связь поможет обновить инструкцию. Открытыми остаются вопросы долгосрочной стабильности бесплатных источников моделей, совместимости с будущими версиями DSH и возможности масштабирования подхода на другие приложения помимо Word. Репозиторий доступен по адресу github.com/alreadyexistalreadyexist-afk/dsh-free-agent-case и распространяется под лицензией MIT.