Skip to main content
Glama

pi-delegate

Делегируйте реализацию и тесты локальному агенту pi с хуками, которые обеспечивают дисциплину диспетчеризации.

Claude выступает в роли технического лидера: он создаёт пробу, книгу задач, сценарий приёмки и вердикт. pi пишет исходный код.

Архитектура: Claude вызывает инструменты MCP, MCP-сервер держит stdio каждого дочернего процесса pi открытым, дочерние процессы pi обращаются к собственному провайдеру пользователя

Claude никогда не говорит напрямую по протоколу RPC — MCP-сервер держит канал, что делает возможными pi_steer и pi_abort во время выполнения.

Установка

/plugin marketplace add LarryStanley/pi-delegate
/plugin install pi-delegate@pi-delegate

Запустите обе команды внутри Claude Code. Первая команда регистрирует этот репозиторий как маркетплейс плагинов; вторая устанавливает плагин из него. Если в сводке установки сказано Run /reload-plugins to activate., выполните и её.

Требуется Node ≥ 22 и уже настроенная установка pi. Зависимости устанавливаются автоматически из зафиксированного lockfile — вам не нужно ничего npm install самостоятельно.

Чтобы обновить позже:

/plugin marketplace update pi-delegate

Чтобы запустить рабочую копию вместо опубликованной версии:

claude --plugin-dir /path/to/pi-delegate

Копия --plugin-dir имеет приоритет над установленной для этой сессии, так что вы можете тестировать изменения без удаления.

Затем запустите /pi-delegate:setup для пошагового прохождения при первом запуске: он проверяет pi и его провайдера, объясняет режимы дисциплины и спрашивает, какой вы хотите, предлагает исправить всё, что можно исправить, и предлагает проверочную диспетчеризацию перед тем, как вы начнёте использовать инструменты по-настоящему.

Related MCP server: Claude Code Manager WAN

Конфигурация: по умолчанию ничего не требуется

pi_dispatch не указывает ни провайдера, ни модель, поэтому pi использует ваши собственные настройки по умолчанию (defaultProvider / defaultModel в ~/.pi/agent/settings.json). Другими словами: какая бы модель ни была у pi по умолчанию, диспетчеризация идёт туда же — anthropic, openai, litellm, ollama, LM Studio или локальный сервер, совместимый с OpenAI (например, omlx), работают одинаково, и для этого плагина ничего настраивать не нужно.

Если вы хотите закрепить другую модель на длительный срок (например, дешёвую локальную модель для диспетчеризации, пока интерактивный pi использует что-то другое), напишите ~/.claude/pi-delegate/config.json:

{
  "provider": "ollama",
  "model": "qwen3:8b",
  "timeout_s": 1500,
  "thinking": "off",
  "tools": "read,write,edit",
  "no_context_files": true,
  "drafter_patterns": ["-draft", "_assistant", "-assistant"]
}

Каждое поле необязательно. Порядок разрешения: аргументы вызова pi_dispatch → этот файл → собственные настройки pi по умолчанию.

/pi-delegate:doctor сообщает, до какой модели на самом деле дойдёт диспетчеризация, и поднимает проблему только при условиях, которые действительно выполняются.

Приведённые ниже значения по умолчанию были измерены, а не угаданы

Параметр

По умолчанию

Почему

thinking

off

Небольшие локальные модели тратят весь свой бюджет на размышления и никогда не совершают ни одного вызова инструмента. Мощные размещённые модели выигрывают от размышлений над сложными задачами, поэтому это можно переопределить.

tools

read,write,edit

Предоставление bash заставляло модель бесконечно бродить с ls / cat вместо того, чтобы что-то писать.

no_context_files

true

Измерено: без него 43 чтения / 0 записей / тайм-аут; с ним завершилось за 93 секунды.

Чтобы переопределить, укажите это напрямую в вызове pi_dispatch (thinking, tools, no_context_files, append_system_prompt, provider, model, timeout_s).

--mode rpc, --session-id, --no-skills и --no-extensions являются структурными и не переопределяются; --no-session намеренно никогда не передаётся (его отсутствие позволяет сессии сохраняться на диск, что даёт pi_transcript что-то для чтения).

Режимы

Режим

Поведение

off

Никакого вмешательства

soft

Подталкивает, когда затрагивается существующий код продукта (по умолчанию)

strict

Блокирует правки существующего кода продукта

Переключайте режимы с помощью /pi-delegate:mode <mode>; состояние хранится в ~/.claude/pi-delegate/modes.json и запоминается для каждого проекта. «Существующий код продукта» означает исходный файл, который уже существует в src/ корня проекта; tasks/, scripts/, docs/, markdown, конфигурационные файлы и совершенно новые файлы пропускаются.

strict — это дисциплинарное ограждение, а не принуждение: хук подключён только к Write|Edit, поэтому редактирование того же файла с помощью Bash (sed -i, heredoc, python - <<EOF, …) никогда не перехватывается. Всегда есть способ обойти это — он блокирует редактирование файла по привычке, а не намеренный обход.

Чтобы сделать одну ручную правку (пробу), сначала запустите /pi-delegate:probe для одноразового обхода.

Инструменты MCP

Инструмент

Назначение

pi_dispatch

Отправить книгу задач. mode=sync ожидает результат, mode=async запускает её в фоне

pi_status

Проверить прогресс

pi_steer

Вмешаться во время выполнения, когда оно идёт не туда

pi_abort

Прервать. Повторно отправьте прерванную задачу без изменений; переписывайте книгу задач только после реального сбоя

pi_result

Собрать вердикт асинхронной диспетчеризации

pi_transcript

Углубляться только тогда, когда вердикта недостаточно

pi_stats

Проверить использование токенов

Как работает диспетчеризация

Диаграмма последовательности одного вызова pi_dispatch с последующим pi_steer во время выполнения, показывающая Claude, MCP-сервер, дочерний процесс pi и провайдера

Активация MCP-сервера охватывает всю сессию; именно поэтому он может доставить steer в stdin дочернего процесса pi во время выполнения, и именно он — а не дочерний процесс — решает, когда запуск завершён.

Известные пробелы

pi_stats возвращает только tokens и duration_s, уже присутствующие в вердикте. Проброс get_session_stats из спецификации §5 (включая использование cost / context) ещё не реализован.

Документация

Файл

Содержимое

docs/publish-prep-report.md

Изменения и заметки о проверке из предрелизного прохода

docs/superpowers/specs/2026-08-22-pi-delegate-plugin-design.md

Спецификация дизайна (историческая)

docs/superpowers/plans/2026-08-22-pi-delegate-plugin.md

План реализации (исторический)

skills/delegating-to-pi/

Сама дисциплина диспетчеризации: разделение на четыре части, книги задач, приёмка, выбор модели

Разработка

npm test                    # node --test, no external dependencies
claude plugin validate .

fixtures/fake-pi.mjs заменяет pi --mode rpc. Он намеренно находится вне test/node --test обрабатывает любой файл в **/test/**/*.{cjs,mjs,js} как тестовый файл, и размещение его в test/ добавило бы один постоянно проходящий фантомный тест.

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enables MCP clients to spawn and control Codex CLI and Claude Code sessions on the host machine, with session management and filesystem access.
    4
    MIT
  • F
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enables ISLI agents and MCP clients to dispatch natural-language coding and terminal tasks to a locally-installed Claude Code CLI, supporting both one-shot execution and persistent sessions with workspace and security controls.
  • F
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables Claude Code to delegate work to persistent oh-my-pi (omp) subagents via an MCP server with 7 tools (spawn, send, output, status, list, stop, prune), wrapping omp RPC mode with enforcement hooks for descriptive agent naming, model configuration, denylists, write-scope ownership, and cooperative locking.
  • F
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Delegates coding tasks to the local Claude Code CLI via MCP, offering run, review, and status tools for MCP-compatible agents.
    21

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • A paid remote MCP for OpenAI Codex agent coordination MCP, built to return verdicts, receipts, usage

  • OCR, transcription, file extraction, and image generation for AI agents via MCP.

  • Project management MCP for AI agents with safe task reads and writes.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/LarryStanley/pi-delegate'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server