Zen MCP

PAL MCP: Muchos Flujos de Trabajo. Un Solo Contexto.

🆕 Ahora con puente CLI-a-CLI

La nueva herramienta clink (CLI + Link) conecta CLIs de IA externas directamente a tu flujo de trabajo:

• Conecta CLIs externas como Gemini CLI, Codex CLI y Claude Code directamente a tu flujo de trabajo
• Subagentes CLI — Inicia instancias CLI aisladas desde dentro de tu CLI actual. Claude Code puede generar subagentes de Codex, Codex puede generar subagentes de Gemini CLI, etc. Descarga tareas pesadas (revisiones de código, caza de errores) a contextos nuevos mientras la ventana de contexto de tu sesión principal permanece limpia. Cada subagente devuelve solo los resultados finales.
• Aislamiento de Contexto — Ejecuta investigaciones por separado sin contaminar tu espacio de trabajo principal
• Especialización de Roles — Genera agentes planner, codereviewer o con roles personalizados usando prompts de sistema especializados
• Capacidades CLI Completas — Búsqueda web, inspección de archivos, acceso a herramientas MCP, consultas a la documentación más reciente
• Continuidad Sin Fisuras — Los sub-CLIs participan como miembros de primera clase con contexto completo de conversación entre herramientas

# Codex spawns Codex subagent for isolated code review in fresh context
clink with codex codereviewer to audit auth module for security issues
# Subagent reviews in isolation, returns final report without cluttering your context as codex reads each file and walks the directory structure

# Consensus from different AI models → Implementation handoff with full context preservation between tools
Use consensus with gpt-5 and gemini-pro to decide: dark mode or offline support next
Continue with clink gemini - implement the recommended feature
# Gemini receives full debate context and starts coding immediately

👉 Aprende más sobre clink

¿Por qué PAL MCP?

¿Por qué depender de un solo modelo de IA cuando puedes orquestarlos a todos?

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelos que potencia herramientas como Claude Code, Codex CLI y clientes IDE como Cursor o la extensión Claude Dev de VS Code. PAL MCP conecta tu herramienta de IA favorita a múltiples modelos de IA para mejorar el análisis de código, la resolución de problemas y el desarrollo colaborativo.

Verdadera Colaboración IA con Continuidad de Conversación

PAL admite hilos de conversación para que tu CLI pueda discutir ideas con múltiples modelos de IA, intercambiar razonamientos, obtener segundas opiniones e incluso realizar debates colaborativos entre modelos para ayudarte a alcanzar ideas más profundas y mejores soluciones.

Tu CLI siempre mantiene el control, pero obtiene perspectivas de la mejor IA para cada subtarea. El contexto se transfiere sin problemas entre herramientas y modelos, permitiendo flujos de trabajo complejos como: revisiones de código con múltiples modelos → planificación automatizada → implementación → validación previa al commit.

Tú tienes el control. La CLI que elijas orquesta el equipo de IA, pero tú decides el flujo de trabajo. Crea prompts potentes que incorporen Gemini Pro, GPT 5, Flash o modelos locales sin conexión exactamente cuando los necesites.

Pila de IA Recomendada

Inicio Rápido (5 minutos)

Requisitos previos: Python 3.10+, Git, uv instalado

1. Obtén Claves API (elige una o más):

• OpenRouter — Accede a múltiples modelos con una sola API
• Gemini — Los modelos más recientes de Google
• OpenAI — Series O3, GPT-5
• Azure OpenAI — Implementaciones empresariales de la familia GPT-4o, GPT-4.1, GPT-5
• X.AI — Modelos Grok
• DIAL — Acceso a modelos independiente del proveedor
• Ollama — Modelos locales (gratis)

2. Instalación (elige una):

Opción A: Clonar y Configuración Automática (recomendada)

git clone https://github.com/BeehiveInnovations/pal-mcp-server.git
cd pal-mcp-server

# Handles everything: setup, config, API keys from system environment. 
# Auto-configures Claude Desktop, Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, Qwen CLI
# Enable / disable additional settings in .env
./run-server.sh  

Opción B: Configuración Instantánea con uvx

// Add to ~/.claude/settings.json or .mcp.json
// Don't forget to add your API keys under env
{
  "mcpServers": {
    "pal": {
      "command": "bash",
      "args": ["-c", "for p in $(which uvx 2>/dev/null) $HOME/.local/bin/uvx /opt/homebrew/bin/uvx /usr/local/bin/uvx uvx; do [ -x \"$p\" ] && exec \"$p\" --from git+https://github.com/BeehiveInnovations/pal-mcp-server.git pal-mcp-server; done; echo 'uvx not found' >&2; exit 1"],
      "env": {
        "PATH": "/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/opt/homebrew/bin:~/.local/bin",
        "GEMINI_API_KEY": "your-key-here",
        "DISABLED_TOOLS": "analyze,refactor,testgen,secaudit,docgen,tracer",
        "DEFAULT_MODEL": "auto"
      }
    }
  }
}

3. ¡Empieza a Usarlo!

"Use pal to analyze this code for security issues with gemini pro"
"Debug this error with o3 and then get flash to suggest optimizations"
"Plan the migration strategy with pal, get consensus from multiple models"
"clink with cli_name=\"gemini\" role=\"planner\" to draft a phased rollout plan"

👉 Guía de Configuración Completa con instalación detallada, configuración para Gemini / Codex / Qwen y solución de problemas 👉 Configuración de Cursor y VS Code para instrucciones de integración con IDE 📺 Ve las herramientas en acción para ver ejemplos del mundo real

Configuración de Proveedores

PAL activa cualquier proveedor que tenga credenciales en tu .env. Consulta .env.example para una personalización más profunda.

Herramientas Principales

Nota: Cada herramienta incluye su propio flujo de trabajo de múltiples pasos, parámetros y descripciones que consumen espacio valioso de la ventana de contexto incluso cuando no se usan. Para optimizar el rendimiento, algunas herramientas están deshabilitadas por defecto. Consulta Configuración de Herramientas a continuación para habilitarlas.

Colaboración y Planificación (Habilitadas por defecto)

• clink — Enlaza solicitudes a CLIs de IA externas (planificador de Gemini, revisor de código, etc.)
• chat — Lluvia de ideas, obtén segundas opiniones, valida enfoques. Con modelos capaces (GPT-5.2 Pro, Gemini 3.0 Pro), genera código / implementación completa
• thinkdeep — Razonamiento extendido, análisis de casos límite, perspectivas alternativas
• planner — Desglosa proyectos complejos en planes estructurados y accionables
• consensus — Obtén opiniones de expertos de múltiples modelos de IA con dirección de postura

Análisis y Calidad de Código

• debug — Investigación sistemática y análisis de causa raíz
• precommit — Valida los cambios antes de confirmarlos, previene regresiones
• codereview — Revisiones profesionales con niveles de severidad y comentarios accionables
• analyze (deshabilitada por defecto - habilitar) — Comprende arquitectura, patrones y dependencias en bases de código completas

Herramientas de Desarrollo (Deshabilitadas por defecto - habilitar)

• refactor — Refactorización inteligente de código con enfoque en descomposición
• testgen — Generación integral de pruebas con casos límite
• secaudit — Auditorías de seguridad con análisis de OWASP Top 10
• docgen — Genera documentación con análisis de complejidad

Utilidades

• apilookup — Fuerza consultas de documentación de API/SDK del año actual en un subproceso (ahorra tokens dentro de la ventana de contexto actual), evita respuestas basadas en datos de entrenamiento desactualizados
• challenge — Evita respuestas de "¡Tienes toda la razón!" con análisis crítico
• tracer (deshabilitada por defecto - habilitar) — Prompts de análisis estático para mapeo de flujo de llamadas

# Default configuration (from .env.example)
DISABLED_TOOLS=analyze,refactor,testgen,secaudit,docgen,tracer

# To enable specific tools, remove them from the list
# Example: Enable analyze tool
DISABLED_TOOLS=refactor,testgen,secaudit,docgen,tracer

# To enable ALL tools
DISABLED_TOOLS=

// In ~/.claude/settings.json or .mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "pal": {
      "env": {
        // Tool configuration
        "DISABLED_TOOLS": "refactor,testgen,secaudit,docgen,tracer",
        "DEFAULT_MODEL": "pro",
        "DEFAULT_THINKING_MODE_THINKDEEP": "high",
        
        // API configuration
        "GEMINI_API_KEY": "your-gemini-key",
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-key",
        "OPENROUTER_API_KEY": "your-openrouter-key",
        
        // Logging and performance
        "LOG_LEVEL": "INFO",
        "CONVERSATION_TIMEOUT_HOURS": "6",
        "MAX_CONVERSATION_TURNS": "50"
      }
    }
  }
}

// Remove or empty the DISABLED_TOOLS to enable everything
{
  "mcpServers": {
    "pal": {
      "env": {
        "DISABLED_TOOLS": ""
      }
    }
  }
}

📺 Ver las herramientas en acción

PreCommit Tool - Validación integral de cambios

Flujo de trabajo de validación previa al commit:

Características clave

Orquestación de IA

• Selección automática de modelo - Claude elige la IA adecuada para cada tarea
• Flujos de trabajo multi-modelo - Encadena diferentes modelos en una sola conversación
• Continuidad de la conversación - Contexto preservado entre herramientas y modelos
• Reactivación de contexto - Continúa conversaciones incluso después de reinicios de contexto

Soporte de modelos

• Múltiples proveedores - Gemini, OpenAI, Azure, X.AI, OpenRouter, DIAL, Ollama
• Modelos más recientes - GPT-5, Gemini 3.0 Pro, O3, Grok-4, Llama local
• Modos de razonamiento - Controla la profundidad del razonamiento vs el costo
• Soporte de visión - Analiza imágenes, diagramas, capturas de pantalla

Experiencia de desarrollo

• Flujos de trabajo guiados - La investigación sistemática evita análisis apresurados
• Manejo inteligente de archivos - Expande directorios automáticamente, gestiona límites de tokens
• Integración de búsqueda web - Accede a documentación actual y mejores prácticas
• Soporte de prompts grandes - Evade el límite de 25K tokens de MCP

Ejemplos de flujos de trabajo

Revisión de código multi-modelo:

"Perform a codereview using gemini pro and o3, then use planner to create a fix strategy"

→ Claude revisa el código sistemáticamente → Consulta a Gemini Pro → Obtiene la perspectiva de O3 → Crea un plan de acción unificado

Depuración colaborativa:

"Debug this race condition with max thinking mode, then validate the fix with precommit"

→ Investigación profunda → Análisis experto → Implementación de solución → Validación previa al commit

Planificación de arquitectura:

"Plan our microservices migration, get consensus from pro and o3 on the approach"

→ Planificación estructurada → Múltiples opiniones de expertos → Construcción de consenso → Hoja de ruta de implementación

👉 Guía de uso avanzado para flujos de trabajo complejos, configuración de modelos y funciones de usuario avanzado

Enlaces rápidos

📖 Documentación

• Resumen de documentos - Mapa de alto nivel de las guías principales
• Primeros pasos - Guía de configuración completa
• Referencia de herramientas - Todas las herramientas con ejemplos
• Uso avanzado - Funciones para usuarios avanzados
• Configuración - Variables de entorno, restricciones
• Añadir proveedores - Configuración específica por proveedor (OpenAI, Azure, pasarelas personalizadas)
• Guía de clasificación de modelos - Cómo las puntuaciones de inteligencia impulsan las sugerencias de modo automático

🔧 Configuración y soporte

• Configuración de WSL - Usuarios de Windows
• Solución de problemas - Problemas comunes
• Contribuciones - Estándares de código, proceso de PR

Licencia

Licencia Apache 2.0 - consulta el archivo LICENSE para más detalles.

Agradecimientos

Construido con el poder de la colaboración Multi-Modelo de IA 🤝

• Inteligencia Actual de Humanos reales
• MCP (Model Context Protocol)
• Codex CLI
• Claude Code
• Gemini
• OpenAI
• Azure OpenAI

Historial de estrellas