Zen MCP

PAL MCP: Muitos Fluxos de Trabalho. Um Contexto.

🆕 Agora com Ponte CLI-para-CLI

A nova ferramenta clink (CLI + Link) conecta CLIs de IA externas diretamente ao seu fluxo de trabalho:

• Conecte CLIs externas como Gemini CLI, Codex CLI e Claude Code diretamente ao seu fluxo de trabalho
• Subagentes de CLI - Inicie instâncias de CLI isoladas de dentro da sua CLI atual! O Claude Code pode gerar subagentes Codex, o Codex pode gerar subagentes Gemini CLI, etc. Transfira tarefas pesadas (revisões de código, caça a bugs) para contextos novos enquanto a janela de contexto da sua sessão principal permanece limpa. Cada subagente retorna apenas os resultados finais.
• Isolamento de Contexto - Execute investigações separadas sem poluir seu espaço de trabalho principal
• Especialização de Papéis - Gere agentes planner, codereviewer ou de papéis personalizados com prompts de sistema especializados
• Recursos Completos de CLI - Pesquisa na web, inspeção de arquivos, acesso a ferramentas MCP, consultas à documentação mais recente
• Continuidade Perfeita - Sub-CLIs participam como membros de primeira classe com contexto completo de conversa entre ferramentas

# 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

👉 Saiba mais sobre clink

Por que PAL MCP?

Por que depender de um único modelo de IA quando você pode orquestrar todos eles?

Um servidor Model Context Protocol que potencializa ferramentas como Claude Code, Codex CLI e clientes de IDE como Cursor ou a extensão Claude Dev VS Code. O PAL MCP conecta sua ferramenta de IA favorita a múltiplos modelos de IA para análise de código aprimorada, resolução de problemas e desenvolvimento colaborativo.

Verdadeira Colaboração de IA com Continuidade de Conversa

O PAL suporta encadeamento de conversas para que sua CLI possa discutir ideias com múltiplos modelos de IA, trocar raciocínios, obter segundas opiniões e até mesmo realizar debates colaborativos entre modelos para ajudá-lo a alcançar insights mais profundos e melhores soluções.

Sua CLI permanece sempre no controle, mas obtém perspectivas da melhor IA para cada subtarefa. O contexto avança perfeitamente entre ferramentas e modelos, permitindo fluxos de trabalho complexos como: revisões de código com múltiplos modelos → planejamento automatizado → implementação → validação pré-commit.

Você está no controle. Sua CLI de escolha orquestra o time de IA, mas você decide o fluxo de trabalho. Crie prompts poderosos que trazem Gemini Pro, GPT 5, Flash ou modelos locais offline exatamente quando necessário.

Stack de IA Recomendada

Início Rápido (5 minutos)

Pré-requisitos: Python 3.10+, Git, uv instalado

1. Obtenha Chaves de API (escolha uma ou mais):

• OpenRouter - Acesse múltiplos modelos com uma única API
• Gemini - Os modelos mais recentes do Google
• OpenAI - Série O3, GPT-5
• Azure OpenAI - Implantações empresariais da família GPT-4o, GPT-4.1, GPT-5
• X.AI - Modelos Grok
• DIAL - Acesso a modelos independente de fornecedor
• Ollama - Modelos locais (gratuito)

2. Instale (escolha um):

Opção A: Clone e Configuração Automática (recomendado)

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  

Opção B: Configuração Instantânea com 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. Comece a Usar!

"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"

👉 Guia de Configuração Completo com instalação detalhada, configuração para Gemini / Codex / Qwen e solução de problemas 👉 Configuração do Cursor e VS Code para instruções de integração com IDE 📺 Veja as ferramentas em ação para ver exemplos do mundo real

Configuração de Provedor

O PAL ativa qualquer provedor que tenha credenciais no seu .env. Veja .env.example para personalização mais profunda.

Ferramentas Principais

Nota: Cada ferramenta vem com seu próprio fluxo de trabalho em várias etapas, parâmetros e descrições que consomem espaço valioso da janela de contexto mesmo quando não estão em uso. Para otimizar o desempenho, algumas ferramentas estão desabilitadas por padrão. Veja Configuração de Ferramentas abaixo para habilitá-las.

Colaboração e Planejamento (Habilitado por padrão)

• clink - Faça a ponte de solicitações para CLIs de IA externas (planejador Gemini, revisor de código, etc.)
• chat - Faça brainstorming de ideias, obtenha segundas opiniões, valide abordagens. Com modelos capazes (GPT-5.2 Pro, Gemini 3.0 Pro), gera código / implementação completa
• thinkdeep - Raciocínio estendido, análise de casos extremos, perspectivas alternativas
• planner - Divida projetos complexos em planos estruturados e acionáveis
• consensus - Obtenha opiniões de especialistas de múltiplos modelos de IA com direcionamento de posicionamento

Análise e Qualidade de Código

• debug - Investigação sistemática e análise de causa raiz
• precommit - Valide alterações antes de commitar, previna regressões
• codereview - Revisões profissionais com níveis de severidade e feedback acionável
• analyze (desabilitado por padrão - habilitar) - Entenda arquitetura, padrões, dependências em bases de código inteiras

Ferramentas de Desenvolvimento (Desabilitadas por padrão - habilitar)

• refactor - Refatoração inteligente de código com foco em decomposição
• testgen - Geração abrangente de testes com casos extremos
• secaudit - Auditorias de segurança com análise OWASP Top 10
• docgen - Gere documentação com análise de complexidade

Utilitários

• apilookup - Força consultas à documentação de API/SDK do ano atual em um subprocesso (economiza tokens na janela de contexto atual), evita respostas de dados de treinamento desatualizados
• challenge - Evite respostas "Você está absolutamente certo!" com análise crítica
• tracer (desabilitado por padrão - habilitar) - Prompts de análise estática para mapeamento de fluxo de chamadas

# 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": ""
      }
    }
  }
}

📺 Veja as Ferramentas em Ação

Ferramenta PreCommit - Validação abrangente de alterações

Fluxo de validação pré-commit:

Principais Recursos

Orquestração de IA

• Seleção automática de modelo - O Claude escolhe a IA certa para cada tarefa
• Fluxos de trabalho com múltiplos modelos - Encadeie diferentes modelos em conversas únicas
• Continuidade de conversa - Contexto preservado entre ferramentas e modelos
• Revitalização de contexto - Continue conversas mesmo após redefinições de contexto

Suporte a Modelos

• Múltiplos provedores - Gemini, OpenAI, Azure, X.AI, OpenRouter, DIAL, Ollama
• Modelos mais recentes - GPT-5, Gemini 3.0 Pro, O3, Grok-4, Llama local
• Modos de raciocínio - Controle a profundidade do raciocínio vs. custo
• Suporte a visão - Analise imagens, diagramas, capturas de tela

Experiência do Desenvolvedor

• Fluxos de trabalho guiados - Investigação sistemática evita análises apressadas
• Manipulação inteligente de arquivos - Expanda diretórios automaticamente, gerencie limites de tokens
• Integração de busca na web - Acesse documentação atual e melhores práticas
• Suporte a prompts grandes - Contorne o limite de 25K tokens do MCP

Exemplos de Fluxos de Trabalho

Revisão de código com múltiplos modelos:

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

→ Claude revisa código sistematicamente → Consulta o Gemini Pro → Obtém a perspectiva do O3 → Cria um plano de ação unificado

Depuração colaborativa:

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

→ Investigação profunda → Análise de especialistas → Implementação da solução → Validação pré-commit

Planejamento de arquitetura:

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

→ Planejamento estruturado → Múltiplas opiniões de especialistas → Construção de consenso → Roteiro de implementação

👉 Guia de Uso Avançado para fluxos de trabalho complexos, configuração de modelos e recursos para usuários avançados

Links Rápidos

📖 Documentação

• Visão Geral da Documentação - Mapa de alto nível dos principais guias
• Começando - Guia completo de configuração
• Referência de Ferramentas - Todas as ferramentas com exemplos
• Uso Avançado - Recursos para usuários avançados
• Configuração - Variáveis de ambiente, restrições
• Adicionando Provedores - Configuração específica de provedores (OpenAI, Azure, gateways personalizados)
• Guia de Classificação de Modelos - Como as pontuações de inteligência impulsionam sugestões no modo automático

🔧 Configuração & Suporte

• Configuração WSL - Usuários Windows
• Solução de Problemas - Problemas comuns
• Contribuindo - Padrões de código, processo de PR

Licença

Licença Apache 2.0 - consulte o arquivo LICENSE para detalhes.

Agradecimentos

Construído com o poder da colaboração Multi-Model AI 🤝

• Inteligência Atual de Humanos reais
• MCP (Model Context Protocol)
• Codex CLI
• Claude Code
• Gemini
• OpenAI
• Azure OpenAI

Histórico de Estrelas