Skip to main content
Glama
RiasJ1Dar

glm-orchestrator

by RiasJ1Dar

Server Configuration

Describes the environment variables required to run the server.

NameRequiredDescriptionDefault
GLM_UINoSet to '0' to disable automatic web UI startup.1
UI_PORTNoPort for the web UI.9751
GLM_MODELYesDefault model name to use (e.g. glm-5.2).
GLM_API_KEYNoAPI key for the endpoint. Optional for local endpoints without authorization.
GLM_BASE_URLYesThe base URL of the OpenAI-compatible endpoint (e.g. https://your-endpoint.example).
GLM_WRITE_ROOTSNoAdditional filesystem write allowed roots, separated by the system path delimiter.

Instructions

Guidance the server publishes about itself, which clients place ahead of the tool catalog so the model reads it before choosing anything.

This server publishes no instructions, or was last inspected before Glama recorded them.

Capabilities

Features and capabilities supported by this server

Protocol revision2025-11-25

CapabilityDetails
tools
{
  "listChanged": true
}
prompts
{
  "listChanged": true
}
resources
{
  "listChanged": true
}

Tools

Functions exposed to the LLM to take actions

NameDescription
glm_modelsB

Моделі, які повертає налаштований OpenAI-compatible endpoint.

glm_build_promptA

Складає промпт під конкретний інструмент за правилами скіла prompt-master. Складає glm-5.2. Для випадків, коли оркестратор не має власного скіла. Інші моделі шлюзу платні — не підставляти без потреби.

glm_runB

Виконує готовий промпт. Промпт MUST бути складений викликаючою стороною за скілом prompt-master — сира постановка дає помітно гірший результат. За замовчуванням чекає результат; з background: true повертає run_id одразу.

glm_statusB

Статус запуску за run_id, без повного тексту результату.

glm_resultC

Повний результат разом із промптом, яким його отримано.

glm_cancelB

Обриває запуск, що виконується.

glm_waitA

Чекає завершення фонового запуску і віддає результат. Поки чекає — шле клієнту progress-нотифікації, щоб оркестратор бачив хід, а не смикав glm_status наосліп. На таймауті запуск НЕ обривається: повертає стан, а робота йде далі.

glm_list_runsC

Перелік запусків, найновіші згори.

memory_readA

Факти проєкту, що пережили сесію. Ті самі факти автоматично йдуть у system кожного запуску, тож окремо вкладати їх у промпт не треба.

memory_addA

Дописує факт у пам'ять проєкту. Годиться для того, що має пережити сесію: рішення, обмеження середовища, домовленості. Не для того, що видно з коду.

memory_forgetA

Прибирає з пам'яті рядки, що містять указаний текст. Факт, що став неправдою, шкідливіший за його відсутність.

mcp_statusA

Які сервери з mcp.json піднялись, які їхні інструменти доступні моделі і що не піднялось — з причиною.

debug_tailA

Сирий обмін зі шлюзом: тіла запитів, відповіді, виклики інструментів. Пишеться лише коли сервер запущено з GLM_DEBUG=1. Тут видно те, чого немає у звичайному журналі: биті arguments, роздуті промпти, справжній текст відповіді шлюзу.

skills_listA

Скіли, доступні на цій машині: свої (Claude) і Grok-івські. Назву звідси можна передати у glm_run параметром skill.

skill_readB

Повний текст скіла за назвою.

plan_readB

PLAN.md — стан проєкту і наступні кроки.

plan_appendA

Додає розділ у кінець PLAN.md. Наявний текст не переписує.

glm_applyA

Бере результат запуску (типово останній done) і записує блоки FILE: шлях. Секрети й шляхи поза GLM_WRITE_ROOTS відхиляє.

git_statusA

Гілка, останній коміт, незакомічені зміни.

git_commitA

Комітить зміни в D:/GLM-5.2. Файли, схожі на креденшели, відхиляє. Push не робить — це окреме рішення людини.

Prompts

Interactive templates invoked by user choice

NameDescription
delegateКаркас промпту за prompt-master: роль, межі, формат, критерій готовності
schemeПромпт для архітектурної схеми за карткою стану — перевірено на семи проєктах

Resources

Contextual data attached and managed by the client

NameDescription
planPLAN.md — стан і наступні кроки
architectureARCHITECTURE.md — будова сервера
memoryФакти, що пережили сесію
runsСтан останніх запусків моделі
logХвіст logs/server.log

TDQS

B3.3/5.0

Scored across 20 tools

Disambiguation4/5

Most tools are clearly separated by resource and action (plan, memory, git, skills, GLM runs). The only mild ambiguity is among glm_status, glm_result, and glm_wait, but their descriptions make the distinction reasonably explicit.

Naming Consistency4/5

The snake_case verb_noun pattern is dominant and recognizable across all tool groups. Minor deviations like glm_models (noun-only) and the skills_list vs skill_read singular/plural mismatch prevent a perfect score.

Tool Count3/5

Twenty tools is on the heavy side for a single server, even though the grouping into GLM lifecycle, memory, plan, git, and skills makes the set navigable. It falls into the 16–25 range where the tool count starts to feel like a burden rather than a curated surface.

Completeness4/5

Core workflows are well covered: GLM runs have create/status/result/cancel/wait/list/apply, memory has full lifecycle, skills are readable, and plan/git basics exist. Minor gaps include no plan editing/removal and no git diff/log, but these are workable or intentionally left to the user.

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessNo issues