DSH Origin Plugin · DeepSeek Harness × Origin 一键画图

让 DeepSeek Harness (DSH) 的 AI 对话直接驱动本机 Origin（科学绘图软件）自动画图并导出 PNG / SVG。

• 🤖 对话触发：「用 Origin 画 y=x² 折线图并导出 PNG」 → 模型自动调用工具 → 图片落盘
• 🔌 官方 MCP 桥接：通过 DSH 内置的 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 注册为原生工具 mcp__origin__*
• 🧪 2D 图：line / scatter / line_symbol / column，多列数据、批量 Y 序列
• 🧬 进阶：删除/裁剪数据点、线性/非线性拟合（拟合曲线上图）、3D 表面图 / 3D 散点图
• 🔒 多会话并发安全：专用 COM 线程 + 单实例语义，实测 8 线程并发 8/8 通过
• 🛡 不崩溃：所有错误返回结构化 JSON + 中文排查提示

DSH 对话（多会话并发）
   │  mcp__origin__origin_plot_file / origin_write_data / ...
   ▼
@deepseek-ai/dsh-mcp-client（DSH 官方 MCP 桥接）
   │  stdio 子进程
   ▼
origin_mcp_server.py（MCP 服务器，Python mcp SDK）
   │  专用 COM 线程（串行化）
   ▼
origin_engine.py（originpro → OriginExt → comtypes → COM）
   ▼
Origin64.exe（单实例 COM 自动化服务器）

快速开始

🚀 模型快速上手：本插件自带 DSH 原生 origin-plotting skill（安装后自动注册， 见下方「skill 速查」），模型画图前加载 skill 或调用 origin_help 即可秒懂用法， 无需阅读本 README。

1. 环境要求

• Windows + 已安装 Origin（实测 OriginPro 2026b；2018+ 一般均可）
• Python 3.10+（本插件自带独立 venv，不污染系统环境）
• DeepSeek Harness（DSH Desktop 或 dsh CLI，需含 @deepseek-ai/dsh-mcp-client）

2. 安装

git clone https://github.com/Fantasality/dsh-origin-plugin.git "%USERPROFILE%\dsh_origin_plugin"
cd "%USERPROFILE%\dsh_origin_plugin"

:: 创建独立 venv 并安装依赖
python -m venv .venv
.venv\Scripts\python.exe -m pip install mcp originpro pywin32 numpy

:: 冒烟验证 Origin COM 链路（需已安装 Origin；未运行会自动启动）
.venv\Scripts\python.exe -X utf8 smoke\origin_com_smoke_test.py
:: 预期结尾: RESULT: OK  files={'comtest.png': ..., 'comtest.svg': ...}

3. 注册到 DSH

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File "%USERPROFILE%\dsh_origin_plugin\register_to_dsh.ps1"

脚本会把以下条目追加到 %APPDATA%\dsh-desktop\harness\profiles\web\cordis.patch.yml （自动备份、UTF-8 安全、幂等）：

- insert:
    - id: mcp-origin
      name: '@deepseek-ai/dsh-mcp-client'
      config:
        serverName: origin
        transport: stdio
        command: 'C:/Users/<你>/dsh_origin_plugin/.venv/Scripts/python.exe'
        args: ['-X', 'utf8', 'C:/Users/<你>/dsh_origin_plugin/origin_mcp_server.py']
        toolCallTimeoutMs: 120000

然后 重启 Harness（DSH Desktop 菜单 Harness → Restart Harness，或 Ctrl+Shift+R）。 可选校验：dsh --profile web --dump-config 能看到 mcp-origin 条目。

机制说明：DSH 的插件生态是 Cordis 插件树 + cordis.patch.yml patch 层；MCP 服务器是官方 一等公民——dsh-mcp-client 会自动把外部 MCP 工具桥接为原生工具 （名称 mcp__<serverName>__<rawName>），无需编写 TypeScript 插件即可接入 Python 能力。

4. 对话触发示例

你说	模型会调用
「用 Origin 画 y=x²（x=1..10）的折线图，导出 PNG」	mcp__origin__origin_plot_file
「把这两列数据画成散点图导出 SVG：x=[1,2,3,4,5], y=[3.1,4.9,7.2,8.8,11.3]」	mcp__origin__origin_plot_file
「先写数据再分步画图、导出」	origin_write_data → origin_plot → origin_export

快速上手（skill + origin_help）

模型在对话中遇到 Origin 画图/分析任务时，有两种秒级上手通道：

1. origin-plotting skill（DSH 原生机制）：安装时自动写入 %APPDATA%\dsh-desktop\harness\skills\origin-plotting\SKILL.md 与 ~/.dsh\skills\origin-plotting\SKILL.md。模型目录可见该 skill，按需加载后 直接获得：数据格式、16 工具速查表、10 个任务模板——不用再读 README；
2. mcp__origin__origin_help 工具：不连接 Origin、约 1ms 返回同一份速查 （JSON 格式，含 usage/tools/templates/tips），任何时刻可调用。

两者内容一致、互为备份；工具 description 中也已内嵌快速用法提示。

工具清单

MCP 工具	作用	关键参数
origin_status	连接状态 / Origin 进程数 / 环境	无
origin_write_data	多列数据写入工作表（dict 或二维列表）	columns, worksheet?
origin_plot	画图：line/scatter/line_symbol/column/histogram/box/bar + 误差棒	worksheet, plot_type, yerr_column, title
origin_export	导出 PNG/SVG	graph, fmt, file_path, width
origin_plot_file	一键：写数据→画图→导出	columns, plot_type, fmt, file_path, width
origin_filter_data	删除/裁剪数据点（按行索引或 x 范围）	worksheet, drop_rows, x_min/x_max
origin_fit	线性/非线性拟合（Origin 内置函数），拟合曲线上图	worksheet, kind(linear/ExpDec1/Gauss/...), plot_curve
origin_plot3d	3D 表面图 / 3D 散点图	data, plot_type(surface/scatter)
origin_stats	描述统计：count/mean/std/min/p25/median/p75/max/skew	worksheet, columns
origin_transform	平滑/归一化/微分/插值（写回新列）	worksheet, op, method, window, new_x
origin_integrate	数值积分 AUC（梯形法）	worksheet, x_column, y_column
origin_fft	FFT 频谱：主频提取 + 频谱图	worksheet, plot_spectrum, top
origin_correlate	Pearson 相关矩阵	worksheet, columns
origin_peak_find	峰值检测（峰高/间距过滤）	worksheet, min_height, min_distance
origin_histogram	直方图统计（可画图导出）	worksheet, bins, plot
origin_plot_contour	等高线 / 填充等高线 / 3D 线框	data, plot_type

进阶能力

删除/裁剪数据点（origin_filter_data）

# 删除第 2/5/9 行（0 起始索引）
origin_filter_data(worksheet="[Book1]Sheet1", drop_rows=[2, 5, 9])
# 只保留 x ∈ [0, 15] 的数据（x 列自动裁剪，NaN 填充尾部，图上不显示）
origin_filter_data(worksheet="[Book1]Sheet1", x_min=0, x_max=15)

拟合（origin_fit）

• kind="linear"：线性拟合，返回 slope / intercept 及误差；
• kind="ExpDec1" / "Gauss" / "Polynomial" / "Lorentz" / "Sigmoid" 等： Origin 内置拟合函数名（非线性最小二乘，返回全部参数 + cod/R² 等统计量）；
• plot_curve=True：自动生成「原始散点 + 拟合曲线」图。

实测参数还原精度：线性 slope=2.035（真值 2.0）；ExpDec1 A1=5.08（真值 5.0）、k=0.518（真值 0.5）、cod=0.997。

3D 图（origin_plot3d）

# 3D 表面：z 为 2D 网格（自动生成 X/Y 索引网格，或提供 x/y 向量）
origin_plot3d(data={"z": [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]}, plot_type="surface")
# 3D 散点：x/y/z 三个等长列表
origin_plot3d(data={"x": [...], "y": [...], "z": [...]}, plot_type="scatter")

表面图走 Origin 原生 GLparafunc 模板（matrix Z/X/Y 三对象），散点走 plotxy plot:=310。

科学分析（origin_stats / origin_transform / origin_fft 等）

能力	工具	说明
描述统计	origin_stats	count/mean/std/min/p25/median/p75/max/skew
平滑	origin_transform(op="smooth")	移动平均 / 中值滤波，窗口可调
归一化	origin_transform(op="normalize")	minmax / zscore / sum
数值微分	origin_transform(op="derivative")	基于 x 步长的梯度
插值	origin_transform(op="interpolate")	任意新 x 网格线性插值
积分/AUC	origin_integrate	梯形法曲线下面积
频谱分析	origin_fft	幅度谱 + 主频提取 + 频谱图
相关性	origin_correlate	Pearson 相关矩阵
峰值检测	origin_peak_find	局部极大值 + 峰高/间距过滤
直方图	origin_histogram	bin 频数 + 柱状图

实测：FFT 对 2Hz 正弦（256 点、0.05s 采样）主频检出 2.031Hz；AUC 梯形法精度良好； 峰值检测对高斯峰（σ=0.5）在 x=6.0 处检出多个候选峰（配合 min_height/min_distance 收敛）。

画图类型速查（origin_plot）

plot_type	实现	说明
line / scatter / line_symbol / column	add_plot	基础 2D
histogram	numpy 分箱 + 柱状图	稳定可控
box	Origin 原生 box 模板	箱线图
bar	plotxy 215	条形图
+ yerr_column	add_plot colyerr	误差棒

排坑记录：LabTalk plotxy 的列范围必须用 [Book]1!B 短名形式（(n) 索引形式对 部分图型静默失败）；box chart 无可靠 plotxy 代码，改用 Origin box 模板。

并发 / 多会话稳定性设计

Origin 是单实例 COM 自动化服务器，且 comtypes 的 COM 接口指针有线程亲和性 （实测跨线程调用报「对象没有连接到服务器」）。本插件的对策：

1. 专用 COM 线程：所有 Origin 操作投递到唯一工作线程串行执行（任务队列）， 同时解决线程亲和性与并发互踩；
2. 单实例语义：连接前强制 OriginExt.ApplicationSI（复用已运行主实例）， 杜绝多 Origin 进程导致的 COM 连错实例（实测多实例会让 LT_execute 报异常）；
3. 唯一命名空间：每次调用新建 DSH_<8hex> 工作表/图，互不覆盖；
4. 多进程加固：设置环境变量 ORIGIN_IPC_LOCK=1 可启用 Windows 命名互斥体， 覆盖多 DSH 实例同时操作同一 Origin 的极端场景；
5. 实测：8 线程并发各画一张图 8/8 通过，单张耗时约 1~2 秒。

目录结构

dsh-origin-plugin/
├── origin_engine.py          # 核心引擎：连接/写数/画图/导出/锁/错误处理
├── origin_mcp_server.py      # MCP 服务器（DSH 对话入口），自带自测模式
├── demo_call.py              # 最小可运行示例（不依赖 MCP）
├── register_to_dsh.ps1       # 注册脚本（幂等/UTF-8 安全/自动备份）
├── unregister_from_dsh.ps1   # 卸载脚本
├── smoke/
│   ├── origin_com_smoke_test.py   # COM 链路冒烟测试
│   └── mcp_handshake_test.mjs     # 用 DSH 同款 Node SDK 验证 MCP 握手
└── docs/example.png          # 示例输出图

自测

:: 引擎级全链路（写数→画图→PNG→SVG）
.venv\Scripts\python.exe -X utf8 origin_mcp_server.py --selftest

:: 8 线程并发稳定性
.venv\Scripts\python.exe -X utf8 origin_mcp_server.py --concurrency-test

:: MCP 协议级（模拟 DSH 客户端，验证 8 个工具）
.venv\Scripts\python.exe -X utf8 origin_mcp_server.py --mcp-test

:: 进阶能力（删点/拟合/3D）
.venv\Scripts\python.exe -X utf8 smoke\advanced_test.py

:: 用 DSH 自带 Node MCP SDK 握手（与 dsh-mcp-client 同款）
node smoke\mcp_handshake_test.mjs

:: 最小调用示例
.venv\Scripts\python.exe -X utf8 demo_call.py

端到端验证清单

• smoke 测试输出 RESULT: OK，output\comtest.png 存在
• --selftest 输出 SELFTEST OK
• --concurrency-test 输出 CONCURRENCY-TEST OK（8/8）
• --mcp-test 输出 MCP-TEST OK（5 个工具可见）
• mcp_handshake_test.mjs 输出 HANDSHAKE-TEST OK
• register_to_dsh.ps1 执行成功，dsh --profile web --dump-config 可见 mcp-origin
• 重启 Harness 后新对话触发画图，返回 PNG 路径且图片内容正确
• 同时开 2~3 个对话各画不同图，互不干扰

常见问题

现象	处理
对话里没有 mcp__origin__* 工具	Harness 未重启；或 --dump-config 无 mcp-origin（检查 patch 编码/语法）
origin_status 报 LT_execute 异常	存在多个 Origin64 进程：关闭多余 Origin 窗口只保留主实例后重试
Origin 弹模态对话框导致调用卡住	自动化期间不要手动操作 Origin；关闭对话框重试
中文乱码	不要用 Add-Content 等 ANSI 方式追加 YAML；脚本已内置 UTF-8 写入
换机器	改 register_to_dsh.ps1 中的路径或直接编辑 patch 条目

License

MIT © Fantasality