@alotop/dsh-matlab-bridge

在 DSH 会话里运行和交互式单步调试 MATLAB 代码，底层是一个常驻的 MATLAB Engine 会话。

English

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为什么需要它

MATLAB 在 DSH 默认的 workspace-write 文件沙箱下根本无法启动。它在启动时会写工作区之外的位置（偏好设置、许可缓存），然后直接崩掉：

Fatal Startup Error: System error: File system inconsistency

把偏好目录重定向到可写位置也没用。所以用 shell 去驱动 matlab -batch，代价是每一次调用都要一次沙箱提权。

本插件改为通过非受限的 ctx.subprocess 通道启动驱动进程，这笔代价只需付一次——而且它保持一个 MATLAB Engine 会话存活，这正是一切调试能力的前提。

为什么必须常驻会话，而不是 matlab -batch

matlab -batch 每次调用都要约 20 秒冷启动，而且什么都不保留：变量、打开的图形、断点全部丢失。更关键的是它无法单步调试——断点命中时 MATLAB 自己的命令循环被阻塞，要发出 dbstep 必须有带外求值器，而官方 MATLAB Engine API 提供的正是这个。

DSH 会话 ──ctx.subprocess.spawn──▶ python ml_driver.py
                                    │ matlab.engine
                                    ▼
                          常驻、可调试的 MATLAB

环境要求

MATLAB	R2020a 或更新（需要 exportgraphics）。任意标准安装即可，用的是它自带的 extern/engines/python。
Python	3.9 – 3.13，需在 PATH 上
Node.js	20 或更新

引擎自带的声明是支持 Python 3.9–3.12，但它附带的是**稳定 ABI（abi3）**扩展模块，实测在 3.13 上也能正常装载和运行。

安装

# 1. 把包装进你的 DSH profile
dsh plugin --profile <profile> add @alotop/dsh-matlab-bridge

# 2. 在「已安装的那份」里铺开 Engine 运行库
node "<profile>/node_modules/@alotop/dsh-matlab-bridge/scripts/setup-engine.mjs"

# 3. 重启 DSH，让新的 bundle 层被组装进去

第 2 步会从你已经装好的 MATLAB 里复制引擎，并生成引擎定位原生库所需的 _arch.txt。不下载任何东西，也不再分发任何 MathWorks 代码——详见 LICENSE。

第 2 步必须针对「已安装的那份」执行，不要跑仓库里的检出。 脚本会写到它自己旁边的 python/pylibs，而插件是从自己的安装位置加载运行库的——铺到别处，已安装的那份仍然是空的。同一份安装也提供 <profile>/node_modules/.bin/dsh-matlab-bridge-setup 这个命令。

为什么要声明 dsh.bundle

dsh plugin add 只有在包的 package.json 声明了 dsh.bundle 时，才会把它记为 profile layer。本包把它指向 cordis.patch.yml，由后者插入 matlab-bridge 这一行。没有它，安装照样成功但什么都不会注册，DSH 也会明确提示：declares no dsh.bundle — installed as a plain dependency, not a profile layer。

备选：写成 preset 行

同一个插件也可以不用 profile bundle，而是从 agent preset 组装。该行只注册工具、不发布服务，因此直接放在 preset 顶层即可，不需要 isolate realm。

- id: matlab-bridge
  name: '@alotop/dsh-matlab-bridge'

独立使用，或从检出安装

用于开发这个桥接本身，或者包还没发到 npm 之前：

npm pack                                                       # 得到 alotop-dsh-matlab-bridge-<版本>.tgz
npx ./alotop-dsh-matlab-bridge-<版本>.tgz                      # 直接从 tarball 跑安装命令
npm install -g ./alotop-dsh-matlab-bridge-<版本>.tgz           # 或全局安装
npm install --no-save ./alotop-dsh-matlab-bridge-<版本>.tgz    # 或装进某个工程

只想试一下 tarball 时记得加 --no-save；否则 npm 会在那个工程的 package.json 里记下一条指向 tarball 的 file: 依赖。

只有一个包。 dsh-matlab-bridge-setup 是它的一个 bin 入口，不是独立包——npx @alotop/dsh-matlab-bridge 之所以能跑起它，是因为它是该包唯一的可执行文件。

行配置

全部可选，正常机器上无需任何配置。

- id: matlab-bridge
  name: '@alotop/dsh-matlab-bridge'
  config:
    pythonPath: python3.12            # 默认：PATH 上第一个 python3 / python
    workDir: /path/to/project         # 默认：调用方会话的 cwd
    figureDir: /tmp/figures           # 默认：<workDir>/.matlab-figures
    timeoutMs: 180000                 # 默认：180000
    shutdownEngineOnExit: true        # 默认：true

工具

matlab_run

在常驻会话里运行 MATLAB 代码，返回命令窗口输出。变量、图形、数据跨调用保留。 用 disp/fprintf 打印，或者传入单个裸表达式让它显示值。失败时返回 MATLAB 错误信息与错误栈。

matlab_debug

驱动 MATLAB 调试器。动作：break、breakError、clearBreaks、run、status、stack、vars、get、eval、step、stepIn、stepOut、continue、quit、finish。

一次真实会话：

matlab_debug action=break file=myfunc line=12   → ok
matlab_debug action=run   code="myfunc(data)"   → state: paused
matlab_debug action=vars                        → 暂停帧的局部变量
matlab_debug action=get   name=startIndex       → 7
matlab_debug action=eval  code="n - k + 1"      → 8
matlab_debug action=step                        → state: paused（下一行）
matlab_debug action=continue                    → state: completed

eval 在暂停帧内部求值，所以可以在不改文件的前提下验证对某个活变量的推断。断点打在注释或空行上会绑定到下一个可执行行，与 MATLAB 编辑器行为一致。

matlab_figure

检查与导出图形。list 列出打开的 figure，save 把每张图导出为 150 DPI 的 PNG 并返回路径，close 关闭一张或全部。

先用 matlab_run 画图，再导出——figure 留在会话里。拿到路径后要用 read_image 把 PNG 读回来；只拿路径等于没看图。

matlab_session

start、status、stop。MATLAB 启动要几十秒，所以会话保持热态并复用。

status 会报告包路径、驱动实际使用的 Python 解释器、驱动是否在跑、引擎运行库是否已铺开、以及退出 DSH 时是否关闭 MATLAB。解释器值得显示出来——在有多个 Python 的机器上，PATH 上先解析到的那个不一定是 setup 验证过的那个，两者不一致时 pythonPath 就是解药。

命令

四个人工入口，用于那些不该出现在模型工具面上的操作：

命令	作用
/matlab-status	与 matlab_session status 同一份报告
/matlab-start	启动常驻引擎会话
/matlab-stop	关闭 MATLAB 并停止驱动
/matlab-setup	从本地 MATLAB 铺开引擎运行库

/matlab-setup 走的是与其它操作相同的非受限 subprocess 通道，因此它能写入已安装的包目录（位于任何会话工作区之外），不需要你另开终端。

DSH 退出时是否关闭 MATLAB

shutdownEngineOnExit（默认 true）决定关闭 DSH 时是否一并关闭 MATLAB。默认开启，因为驱动是子进程：直接杀掉它会留下一个无人认领的 MATLAB 引擎。

两条机制覆盖 DSH 两种退出方式：

• 正常的插件卸载会写入关闭请求并关闭驱动的 stdin，驱动自己跑完 engine.quit() 后退出；
• 如果 DSH 根本没卸载插件就退出，那条管道关闭会以 EOF 形式到达驱动，驱动同样退出 MATLAB 后再结束。

设为 false 可让 DSH 退出时保留 MATLAB。但在没有 shared engine 会话的前提下，没有任何东西能重接上去，它只会变成一个孤儿进程——适合临时查看一个活会话，不是"保留会话"的办法。

工作原理

文件	作用
src/plugin.mjs	Cordis 插件：定位自身文件、持有驱动进程、注册工具
python/ml_driver.py	常驻驱动。stdin/stdout 上是行分隔 JSON，持有一个 MATLAB Engine 会话
python/mfiles/dsh_evalbase.m	在 base 工作区求值，复现命令窗口的回显语义
python/mfiles/dsh_figure_*.m	以 JSON 形式列举与导出 figure
scripts/setup-engine.mjs	从本地 MATLAB 铺开引擎运行库
python/selftest.py	对真实 MATLAB 的端到端自检

为什么协议要带 @@DSH: 前缀

MATLAB Engine 会把 MATLAB 命令窗口输出转发到驱动的 stdout，裸 JSON 协议会和这些输出抢同一个流。因此每一行协议都带 @@DSH: 前缀，不带前缀的行一律视为 MATLAB 输出（诊断信息），而不是去解析它。

命令窗口回显语义

dsh_evalbase.m 调用 evalc('evalin(''base'', code)')，并且刻意不给 evalin 输出参数。这才让捕获行为与命令窗口一致：赋值回显 x = 41，裸表达式回显 ans = 42，无值语句不输出。反过来，去要输出参数会把这三者全部抑制；而靠源码文本猜"是不是表达式"则会误判命令语法（如 dbstop in f at 4）和无输出参数的调用（如 disp('hi')）。

开发

git clone https://github.com/alotop/dsh-matlab.git
cd dsh-matlab
npm run setup      # 从本地 MATLAB 铺开引擎运行库
npm run selftest   # 对真实 MATLAB 的端到端检查（会启动一个）
npm run check      # 语法检查插件与脚本

npm run selftest 覆盖协议、输出捕获、错误上报、图形导出，以及完整的断点单步链路。它失败 = 驱动有问题，而不是插件或传输层的问题，故障域因此很小。

已知限制

• 图形以文件交付，不是内联图像。 matlab_figure 返回 PNG 路径。工具结果理论上可以携带内联图像块，但那要走附件服务换取引用；路径加 read_image 已经能让图可见，且不依赖任何服务契约。
• 驱动被强杀可能遗留 MATLAB 进程。 驱动在 atexit 里退出引擎，但被硬终止时 atexit 不会执行。用 matlab_session 的 action="stop" 正常收尾。
• MATLAB 忙时查询会排队。 引擎在单线程上串行处理请求，所以后台运行未命中时发出的 dbstack 探测会阻塞到该调用让出控制权。run 已改为先查完成状态再探栈，规避了最糟的情况。
• 单步调试目前只在 Windows 上验证过。 引擎铺开逻辑支持 glnxa64 与 maca64/maci64，但只有 Windows 跑过完整的端到端。欢迎其他平台的反馈。

许可

MIT。本包不再分发任何 MathWorks 代码；见许可文件末尾的说明。