PAL
PAL оркестрирует несколько ИИ-моделей для ускорения CLI-инструментов разработчиков. Улучшает анализ кода, решение проблем и совместную разработку благодаря непрерывности диалога, расширенному контексту и бесшовной интеграции CLI-to-CLI.
PAL — это сервер протокола Model Context Protocol, предназначенный для расширения возможностей ваших любимых AI CLI и IDE-клиентов, таких как Claude Code, Gemini CLI и Codex CLI. Он обеспечивает настоящую коллаборацию с ИИ, подключая выбранный вами AI-инструмент к нескольким большим языковым моделям (например, Gemini, OpenAI, Anthropic, Grok, Ollama) в рамках одного промпта. Это позволяет вести диалоговые цепочки, устраивать дебаты между моделями, получать глубокие инсайты и обеспечивать бесшовную преемственность контекста между различными AI-моделями и инструментами, упрощая сложные рабочие процессы — от ревью кода до автоматизированного планирования и реализации.
Ключевые особенности
Варианты использования
Your AI's PAL – a Provider Abstraction Layer
Formerly known as Zen MCP
Zen_CLink_web.mp4
Use the 🤖 CLI you love:
Claude Code · Gemini CLI · Codex CLI · Qwen Code CLI · Cursor · and more
With multiple models within a single prompt:
Gemini · OpenAI · Anthropic · Grok · Azure · Ollama · OpenRouter · DIAL · On-Device Model
The new clink (CLI + Link) tool connects external AI CLIs directly into your workflow:
- Connect external CLIs like Gemini CLI, Codex CLI, and Claude Code directly into your workflow
- CLI Subagents - Launch isolated CLI instances from within your current CLI! Claude Code can spawn Codex subagents, Codex can spawn Gemini CLI subagents, etc. Offload heavy tasks (code reviews, bug hunting) to fresh contexts while your main session's context window remains unpolluted. Each subagent returns only final results.
- Context Isolation - Run separate investigations without polluting your primary workspace
- Role Specialization - Spawn
planner,codereviewer, or custom role agents with specialized system prompts - Full CLI Capabilities - Web search, file inspection, MCP tool access, latest documentation lookups
- Seamless Continuity - Sub-CLIs participate as first-class members with full conversation context between tools
# 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 immediatelyWhy rely on one AI model when you can orchestrate them all?
A Model Context Protocol server that supercharges tools like Claude Code, Codex CLI, and IDE clients such as Cursor or the Claude Dev VS Code extension. PAL MCP connects your favorite AI tool to multiple AI models for enhanced code analysis, problem-solving, and collaborative development.
PAL supports conversation threading so your CLI can discuss ideas with multiple AI models, exchange reasoning, get second opinions, and even run collaborative debates between models to help you reach deeper insights and better solutions.
Your CLI always stays in control but gets perspectives from the best AI for each subtask. Context carries forward seamlessly across tools and models, enabling complex workflows like: code reviews with multiple models → automated planning → implementation → pre-commit validation.
You're in control. Your CLI of choice orchestrates the AI team, but you decide the workflow. Craft powerful prompts that bring in Gemini Pro, GPT 5, Flash, or local offline models exactly when needed.
Reasons to Use PAL MCP
A typical workflow with Claude Code as an example:
-
Multi-Model Orchestration - Claude coordinates with Gemini Pro, O3, GPT-5, and 50+ other models to get the best analysis for each task
-
Context Revival Magic - Even after Claude's context resets, continue conversations seamlessly by having other models "remind" Claude of the discussion
-
Guided Workflows - Enforces systematic investigation phases that prevent rushed analysis and ensure thorough code examination
-
Extended Context Windows - Break Claude's limits by delegating to Gemini (1M tokens) or O3 (200K tokens) for massive codebases
-
True Conversation Continuity - Full context flows across tools and models - Gemini remembers what O3 said 10 steps ago
-
Model-Specific Strengths - Extended thinking with Gemini Pro, blazing speed with Flash, strong reasoning with O3, privacy with local Ollama
-
Professional Code Reviews - Multi-pass analysis with severity levels, actionable feedback, and consensus from multiple AI experts
-
Smart Debugging Assistant - Systematic root cause analysis with hypothesis tracking and confidence levels
-
Automatic Model Selection - Claude intelligently picks the right model for each subtask (or you can specify)
-
Vision Capabilities - Analyze screenshots, diagrams, and visual content with vision-enabled models
-
Local Model Support - Run Llama, Mistral, or other models locally for complete privacy and zero API costs
-
Bypass MCP Token Limits - Automatically works around MCP's 25K limit for large prompts and responses
The Killer Feature: When Claude's context resets, just ask to "continue with O3" - the other model's response magically revives Claude's understanding without re-ingesting documents!
Perform a codereview using gemini pro and o3 and use planner to generate a detailed plan, implement the fixes and do a final precommit check by continuing from the previous codereview- This triggers a
codereviewworkflow where Claude walks the code, looking for all kinds of issues - After multiple passes, collects relevant code and makes note of issues along the way
- Maintains a
confidencelevel betweenexploring,low,medium,highandcertainto track how confidently it's been able to find and identify issues - Generates a detailed list of critical -> low issues
- Shares the relevant files, findings, etc with Gemini Pro to perform a deep dive for a second
codereview - Comes back with a response and next does the same with o3, adding to the prompt if a new discovery comes to light
- When done, Claude takes in all the feedback and combines a single list of all critical -> low issues, including good patterns in your code. The final list includes new findings or revisions in case Claude misunderstood or missed something crucial and one of the other models pointed this out
- It then uses the
plannerworkflow to break the work down into simpler steps if a major refactor is required - Claude then performs the actual work of fixing highlighted issues
- When done, Claude returns to Gemini Pro for a
precommitreview
All within a single conversation thread! Gemini Pro in step 11 knows what was recommended by O3 in step 7! Taking that context and review into consideration to aid with its final pre-commit review.
Think of it as Claude Code for Claude Code. This MCP isn't magic. It's just super-glue.
Remember: Claude stays in full control — but YOU call the shots. PAL is designed to have Claude engage other models only when needed — and to follow through with meaningful back-and-forth. You're the one who crafts the powerful prompt that makes Claude bring in Gemini, Flash, O3 — or fly solo. You're the guide. The prompter. The puppeteer.
For Claude Code Users
For best results when using Claude Code:
- Sonnet 4.5 - All agentic work and orchestration
- Gemini 3.0 Pro OR GPT-5-Pro - Deep thinking, additional code reviews, debugging and validations, pre-commit analysis
For Codex Users
For best results when using Codex CLI:
- GPT-5 Codex Medium - All agentic work and orchestration
- Gemini 3.0 Pro OR GPT-5-Pro - Deep thinking, additional code reviews, debugging and validations, pre-commit analysis
Prerequisites: Python 3.10+, Git, uv installed
1. Get API Keys (choose one or more):
- OpenRouter - Access multiple models with one API
- Gemini - Google's latest models
- OpenAI - O3, GPT-5 series
- Azure OpenAI - Enterprise deployments of GPT-4o, GPT-4.1, GPT-5 family
- X.AI - Grok models
- DIAL - Vendor-agnostic model access
- Ollama - Local models (free)
2. Install (choose one):
Option A: Clone and Automatic Setup (recommended)
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 Option B: Instant Setup with 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. Start Using!
"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"
👉 Complete Setup Guide with detailed installation, configuration for Gemini / Codex / Qwen, and troubleshooting 👉 Cursor & VS Code Setup for IDE integration instructions 📺 Watch tools in action to see real-world examples
PAL activates any provider that has credentials in your .env. See .env.example for deeper customization.
Note: Each tool comes with its own multi-step workflow, parameters, and descriptions that consume valuable context window space even when not in use. To optimize performance, some tools are disabled by default. See Tool Configuration below to enable them.
Collaboration & Planning (Enabled by default)
clink- Bridge requests to external AI CLIs (Gemini planner, codereviewer, etc.)chat- Brainstorm ideas, get second opinions, validate approaches. With capable models (GPT-5 Pro, Gemini 3.0 Pro), generates complete code / implementationthinkdeep- Extended reasoning, edge case analysis, alternative perspectivesplanner- Break down complex projects into structured, actionable plansconsensus- Get expert opinions from multiple AI models with stance steering
Code Analysis & Quality
debug- Systematic investigation and root cause analysisprecommit- Validate changes before committing, prevent regressionscodereview- Professional reviews with severity levels and actionable feedbackanalyze(disabled by default - enable) - Understand architecture, patterns, dependencies across entire codebases
Development Tools (Disabled by default - enable)
refactor- Intelligent code refactoring with decomposition focustestgen- Comprehensive test generation with edge casessecaudit- Security audits with OWASP Top 10 analysisdocgen- Generate documentation with complexity analysis
Utilities
apilookup- Forces current-year API/SDK documentation lookups in a sub-process (saves tokens within the current context window), prevents outdated training data responseschallenge- Prevent "You're absolutely right!" responses with critical analysistracer(disabled by default - enable) - Static analysis prompts for call-flow mapping
👉 Tool Configuration
To optimize context window usage, only essential tools are enabled by default:
Enabled by default:
chat,thinkdeep,planner,consensus- Core collaboration toolscodereview,precommit,debug- Essential code quality toolsapilookup- Rapid API/SDK information lookupchallenge- Critical thinking utility
Disabled by default:
analyze,refactor,testgen,secaudit,docgen,tracer
To enable additional tools, remove them from the DISABLED_TOOLS list:
Option 1: Edit your .env file
# 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=Option 2: Configure in MCP settings
// 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"
}
}
}
}Option 3: Enable all tools
// Remove or empty the DISABLED_TOOLS to enable everything
{
"mcpServers": {
"pal": {
"env": {
"DISABLED_TOOLS": ""
}
}
}
}Note:
- Essential tools (
version,listmodels) cannot be disabled - After changing tool configuration, restart your Claude session for changes to take effect
- Each tool adds to context window usage, so only enable what you need
Chat Tool - Collaborative decision making and multi-turn conversations
Picking Redis vs Memcached:
Chat.Redis.or.Memcached_web.webm
Multi-turn conversation with continuation:
Chat.With.Gemini_web.webm
Consensus Tool - Multi-model debate and decision making
Multi-model consensus debate:
Zen.Debate_web.webm
PreCommit Tool - Comprehensive change validation
Pre-commit validation workflow:
API Lookup Tool - Current vs outdated API documentation
Without PAL - outdated APIs:
API_without_zen_web.mp4
With PAL - current APIs:
API_with_zen.mp4
Challenge Tool - Critical thinking vs reflexive agreement
Without PAL:
With PAL:
AI Orchestration
- Auto model selection - Claude picks the right AI for each task
- Multi-model workflows - Chain different models in single conversations
- Conversation continuity - Context preserved across tools and models
- Context revival - Continue conversations even after context resets
Model Support
- Multiple providers - Gemini, OpenAI, Azure, X.AI, OpenRouter, DIAL, Ollama
- Latest models - GPT-5, Gemini 3.0 Pro, O3, Grok-4, local Llama
- Thinking modes - Control reasoning depth vs cost
- Vision support - Analyze images, diagrams, screenshots
Developer Experience
- Guided workflows - Systematic investigation prevents rushed analysis
- Smart file handling - Auto-expand directories, manage token limits
- Web search integration - Access current documentation and best practices
- Large prompt support - Bypass MCP's 25K token limit
Multi-model Code Review:
"Perform a codereview using gemini pro and o3, then use planner to create a fix strategy"
→ Claude reviews code systematically → Consults Gemini Pro → Gets O3's perspective → Creates unified action plan
Collaborative Debugging:
"Debug this race condition with max thinking mode, then validate the fix with precommit"
→ Deep investigation → Expert analysis → Solution implementation → Pre-commit validation
Architecture Planning:
"Plan our microservices migration, get consensus from pro and o3 on the approach"
→ Structured planning → Multiple expert opinions → Consensus building → Implementation roadmap
👉 Advanced Usage Guide for complex workflows, model configuration, and power-user features
📖 Documentation
- Docs Overview - High-level map of major guides
- Getting Started - Complete setup guide
- Tools Reference - All tools with examples
- Advanced Usage - Power user features
- Configuration - Environment variables, restrictions
- Adding Providers - Provider-specific setup (OpenAI, Azure, custom gateways)
- Model Ranking Guide - How intelligence scores drive auto-mode suggestions
🔧 Setup & Support
- WSL Setup - Windows users
- Troubleshooting - Common issues
- Contributing - Code standards, PR process
Apache 2.0 License - see LICENSE file for details.
Built with the power of Multi-Model AI collaboration 🤝
- Actual Intelligence by real Humans
- MCP (Model Context Protocol)
- Codex CLI
- Claude Code
- Gemini
- OpenAI
- Azure OpenAI
PAL (Provider Abstraction Layer) — MCP-сервер для мультимодельной оркестрации
PAL (ранее Zen MCP) — это MCP-сервер, который позволяет вашему любимому AI-клиенту (Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Cursor и др.) работать одновременно с несколькими моделями. Вы получаете «команду AI-ассистентов» в одном сеансе: Gemini, GPT, Claude, Grok, локальные Ollama и другие.
Возможности
- Оркестрация множества моделей — клиент вызывает нужную модель под каждую задачу (анализ, ревью, генерацию), сохраняя контекст между вызовами.
- CLI-to-CLI Bridge (
clink) — запускайте изолированные CLI-субагенты (например, Claude Code → Codex или Gemini). Subagent работает в отдельном контексте и возвращает только итог — не забивает окно основного сеанса. - Контекстная непрерывность — после сброса контекста Claude можно попросить «continue with O3», и O3 восстановит понимание, пересказав предыдущее обсуждение.
- Работа с большими контекстами — делегируйте объёмные файлы Gemini (1M токенов) или O3 (200K), экономя контекст Claude.
- Автоматический обход лимита MCP в 25K — PAL сам разбивает большие запросы.
- Поддержка Vision — анализируйте скриншоты и диаграммы через модели с компьютерным зрением.
- Локальные модели — Ollama, Llama, Mistral для приватной работы без API.
Быстрый старт (5 минут)
Предварительные требования
- Python 3.10+
- Git
uv(установка)
1. Получите API-ключи (хотя бы один)
- OpenRouter — доступ к десяткам моделей по одному ключу
- Gemini — Google-модели
- OpenAI — O3, GPT-5
- Azure OpenAI — корпоративный GPT-4o, GPT-4.1, GPT-5
- X.AI — Grok
- DIAL — вендоронезависимый доступ
- Ollama — локальные модели (бесплатно)
2. Установка
Вариант A: Клонирование и автоматическая настройка (рекомендуется)
git clone https://github.com/BeehiveInnovations/pal-mcp-server.git
cd pal-mcp-server
./run-server.sh
Скрипт настроит всё сам: установит зависимости, создаст .env, сконфигурирует Claude Desktop, Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, Qwen CLI.
Вариант B: Через uvx
Добавьте в ~/.claude/settings.json или .mcp.json:
{
"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"
}
}
}
}
Не забудьте заменить ключи и при необходимости раскомментировать нужные провайдеры.
3. Используйте!
Примеры запросов (в Claude Code, Codex CLI и т.п.):
Use pal to analyze this code for security issues with gemini proDebug this error with o3 and then get flash to suggest optimizationsPlan the migration strategy with pal, get consensus from multiple modelsclink with cli_name="gemini" role="planner" to draft a phased rollout plan
Конфигурация провайдеров
PAL активирует любого провайдера, чей ключ указан в .env. Пример файла .env.example содержит полный список опций. Основные переменные:
GEMINI_API_KEY,OPENAI_API_KEY,OPENROUTER_API_KEY,AZURE_OPENAI_API_KEY,XAI_API_KEY,OLLAMA_HOSTи т.д.DEFAULT_MODEL— модель по умолчанию, напримерauto(PAL выбирает сам).DISABLED_TOOLS— список инструментов, отключаемых для экономии контекста (по умолчаниюanalyze,refactor,testgen,secaudit,docgen,tracer).
Основные инструменты (включены по умолчанию)
clink— запуск внешнего AI-CLI как субагента. Пример:clink with codex codereviewer to audit auth module for security issues.chat— мозговой штурм, второе мнение, генерация кода с мощными моделями.thinkdeep— глубокое рассуждение, анализ крайних случаев, альтернативные перспективы.planner— разбивка сложных проектов на структурированные шаги.consensus— получение согласованного мнения от нескольких моделей (со сдвигом позиции по вашему желанию).debug— систематическое расследование и анализ первопричин.precommit— проверка изменений перед коммитом, предотвращение регрессий.codereview— профессиональное ревью кода с уровнями серьёзности и рекомендациями.
Остальные инструменты (analyze, refactor, testgen, secaudit, docgen, tracer) отключены по умолчанию. Чтобы включить, уберите их из DISABLED_TOOLS.
Пример полного рабочего процесса
Запрос: Perform a codereview using gemini pro and o3 and use planner to generate a detailed plan, implement the fixes and do a final precommit check by continuing from the previous codereview
- Claude запускает
codereview— ходит по коду, ищет проблемы, собирает замечания с уровнями уверенности. - Передаёт результаты Gemini Pro — вторая рецензия.
- Затем O3 — третья рецензия, учитывающая предыдущие находки.
- Claude объединяет все списки проблем (critical → low) и хорошие паттерны.
plannerразбивает исправления на шаги.- Claude реализует исправления.
precommitс Gemini Pro финально проверяет изменения — и Gemini знает всё, что было до этого.
Все шаги — в одном сеансе, контекст между моделями сохраняется.
Рекомендованный стек моделей
- Claude Code: Sonnet 4.5 (агентная работа) + Gemini 3.0 Pro или GPT-5-Pro (глубокое мышление, ревью, отладка).
- Codex CLI: GPT-5 Codex Medium (агентная работа) + Gemini 3.0 Pro или GPT-5-Pro (дополнительные проверки).
Замечания
- PAL не «магия» — это прослойка, передающая контекст между моделями. Claude остаётся главным оркестратором.
- Инструменты занимают место в контексте. Часть из них отключена по умолчанию — включайте только нужные.
- При проблемах с контекстом Claude используйте
continue with <модель>— другая модель восстановит обсуждение.
Ссылки
Как PAL обеспечивает «Истинную непрерывность диалога»?
PAL сохраняет контекст разговора при работе с разными AI-инструментами и моделями. Это означает, что ваша CLI может обсуждать идеи, обмениваться рассуждениями и получать второе мнение от различных ИИ, при этом весь контекст передаётся без потерь, даже если внутренний контекст модели сбрасывается.
Какие модели ИИ поддерживает PAL?
PAL поддерживает широкий спектр AI-моделей от различных провайдеров, включая OpenAI (GPT-5, O3), Google (Gemini), Anthropic (Claude), Grok, Azure, DIAL, OpenRouter, а также локальные модели через Ollama, что даёт вам гибкость в выборе лучшего ИИ для каждой подзадачи.
Что такое PAL и как он улучшает рабочие процессы разработки?
PAL (Provider Abstraction Layer) — это сервер протокола Model Context Protocol, который оркестрирует несколько AI-моделей для расширения существующих CLI-инструментов. Он позволяет разработчикам интегрировать различные возможности ИИ для продвинутого анализа кода, решения проблем и совместной разработки в едином непрерывном контексте.
Может ли PAL работать с несколькими AI-моделями одновременно для сложных задач?
Да, ключевая особенность PAL — это мультимодельная оркестрация. Он позволяет вашей CLI использовать сильные стороны разных AI-провайдеров (например, Gemini, OpenAI, Anthropic, Ollama) в рамках одного запроса, обеспечивая сложные рабочие процессы, такие как многомодельное ревью кода, автоматическое планирование и отладка.
Что такое функция «мост CLI-to-CLI» (clink)?
Функция 'clink' позволяет PAL подключать внешние AI CLI (например, Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI) напрямую к вашему рабочему процессу. Она также позволяет запускать изолированные «субагенты» для специализированных задач, обеспечивая изоляцию контекста для целенаправленных исследований при сохранении бесшовной непрерывности с основной сессией.
Chat
General chat and collaborative thinking partner for brainstorming, development discussion, getting second opinions, and exploring ideas. Use for ideas, validations, questions, and thoughtful explanati...
Parameters
8Clink
Link a request to an external AI CLI (Gemini CLI, Qwen CLI, etc.) through PAL MCP to reuse their capabilities inside existing workflows.
Parameters
6Thinkdeep
Performs multi-stage investigation and reasoning for complex problem analysis. Use for architecture decisions, complex bugs, performance challenges, and security analysis. Provides systematic hypothes...
Parameters
19Planner
Breaks down complex tasks through interactive, sequential planning with revision and branching capabilities. Use for complex project planning, system design, migration strategies, and architectural de...
Parameters
13Consensus
Builds multi-model consensus through systematic analysis and structured debate. Use for complex decisions, architectural choices, feature proposals, and technology evaluations. Consults multiple model...
Parameters
12Codereview
Performs systematic, step-by-step code review with expert validation. Use for comprehensive analysis covering quality, security, performance, and architecture. Guides through structured investigation ...
Parameters
22Precommit
Validates git changes and repository state before committing with systematic analysis. Use for multi-repository validation, security review, change impact assessment, and completeness verification. Gu...
Parameters
24Debug
Performs systematic debugging and root cause analysis for any type of issue. Use for complex bugs, mysterious errors, performance issues, race conditions, memory leaks, and integration problems. Guide...
Parameters
17Challenge
Prevents reflexive agreement by forcing critical thinking and reasoned analysis when a statement is challenged. Trigger automatically when a user critically questions, disagrees or appears to push bac...
Parameters
1Apilookup
Use this tool automatically when you need current API/SDK documentation, latest version info, breaking changes, deprecations, migration guides, or official release notes. This tool searches authoritat...
Parameters
1Listmodels
Shows which AI model providers are configured, available model names, their aliases and capabilities.
Version
Get server version, configuration details, and list of available tools.
Источник: https://mcpmarket.com/server/pal
Комментарии
Комментариев пока нет. Будьте первым.