pi-bridge

把 Pi 执行节点暴露成 MCP 工具，让任意 MCP 客户端（Claude Code / Codex / ZCode / Cursor / Windsurf …）能给本地或云端模型派活、查状态、取消。

一句话定位：让主会话当调度者，把干活的活外包出去——用命令行验收兜底，不靠模型自述。

你的 MCP 客户端（编排者）
   │  MCP：pi_execute / pi_status / pi_cancel
   ▼
pi-bridge（本包，MCP stdio server）
   │  spawn `pi --mode rpc`（常驻子进程）
   ▼
Pi（执行节点）
   │
   ├─► 本地模型引擎（llama.cpp / NInfer / AtomicBot / 任何 OpenAI 兼容服务）
   └─► 云端/网关模型（OpenAI 兼容中转）

为什么需要它

问题一：主会话的上下文很贵。让它亲自读 50 个文件、跑 20 条命令，token 烧得飞快。 问题二：弱模型会说谎。"我做完了"是最不可靠的完成信号——尤其量化小模型，工具调用可能退化成纯文本，它仍然报"完成"。

pi-bridge 的答案：

1. 分发——把子任务派给另一个模型；它读文件、跑命令的 token 不算在主会话头上。传路径而不是内容，让它自己按需读。

2. 验收——派活时给一条命令，桥接层真实执行它，退出码 0 才算完成。验收本身零 token。

3. 证据链——任务前后拍文件快照做 diff，如实告诉你"实际改了什么"，而不是复述模型的自述。

4. 升档重试——验收不过时，自动换更强的模型重来（弱模型打头阵省钱，强模型兜底保成）。

5. 程序级约束——explore 模式在进程启动层面禁用 write/edit 工具，模型想调也调不到；scope 越界改文件直接判失败。

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快速开始

0. 前置条件

• Node.js ≥ 20

• Pi 已安装（本包不代替 Pi，它只是 Pi 的 MCP 外壳）：确认 pi --version 能跑

• 至少一个模型端点：

  • 本地模型：先按 Pi 的文档在 ~/.pi/agent/models.json 里配好 provider，并手动启动它的推理引擎（本包不会替你拉进程）

  • 云端模型：OpenAI 兼容的 baseUrl + key，同样先配进 Pi 的 models.json

1. 安装

git clone <this-repo> pi-bridge
cd pi-bridge
npm install

2. 配置（关键一步）

cp pi-bridge.config.example.json ~/.pi-bridge/config.json
# 编辑它：至少填 piExe 和 aliases

最少要配两项：

{
  "piExe": "/path/to/pi",
  "aliases": {
    "local-main": { "provider": "local-myengine", "model": "my-model-id" },
    "cloud-fast": { "provider": "my-gateway", "model": "auto-fast" }
  }
}

命名约定（决定行为）：provider 以 local- 开头 → 视为本地模型（占显存、串行排队、可探活）；其它 → 不限并发，可与本地真并行。

配置优先级：PI_BRIDGE_CONFIG 环境变量 > ~/.pi-bridge/config.json > 包内 pi-bridge.config.json > 内置默认。 每一项也都能用环境变量覆盖（PI_EXE / PI_BRIDGE_ALIASES / PI_BRIDGE_CONCURRENCY …）。 什么都不配也能启动（用内置示例表），只是派活前你得把 aliases 指向自己真实的模型。

3. 接入你的 MCP 客户端

以通用 stdio 配置为例（各客户端字段名略有差异）：

{
  "mcpServers": {
    "pi-bridge": {
      "command": "node",
      "args": ["/abs/path/to/pi-bridge/src/server.js"],
      "env": { "PI_BRIDGE_CONFIG": "/abs/path/to/config.json" },
      "timeoutMs": 1800000
    }
  }
}

⚠️ timeoutMs 必须调大（默认 30 秒太短）。派一个真实任务通常要 1–4 分钟， 超时会导致调用方拿不到结果（任务在后台照跑完，但结果是丢的）。给 30 分钟是稳妥值。

4. 验证

npm run smoke     # MCP 协议握手 + 工具列表（不派活）
npm test          # 验收层单元测试（不跑模型，秒级）
npm run selftest  # 配置解析 + 端点探活 + Pi RPC 握手（只读）

三个工具

pi_execute 参数

CLI 模式（不经过 MCP，便于脚本化与排障）

node src/server.js exec "任务描述" --model=local-main --dir=/path/to/repo
node src/server.js exec "创建 ok.txt" --model=local-main --dir=/tmp/w \
  --verify="if exist ok.txt (exit 0) else (exit 1)"
node src/server.js exec "分析架构" --model=local-main --mode=explore     # 只读
node src/server.js exec "改 src/"  --model=local-main --scope=src/ --rework=1

设计要点：为什么「可验证」比「聪明」更重要

1. 「我完成了」不是证据，命令才是

✅ 任务完成（验收通过）｜模型 gw/auto-fast｜耗时 61s｜工具调用 2次
✅ 验收通过（`if exist out.json (exit 0) else (exit 1)`）

配了 verify 而命令没过时，桥接层明确报失败并附上命令的实际输出——哪怕模型口口声声说做完了：

🚨 验收未通过——模型说完成了，但命令跑出来不是这样
   验收命令：`npm test`（退出码 1）
   Error: 3 tests failed

2. 证据链：文件快照 diff

任务前后各拍一次文件指纹，得出实际改动。这能识破两类骗局：改了范围外的文件、或该改却没改（工具没真执行）。

【证据链】
改动 2 个文件：
   ~ src/auth/login.ts
   ~ tests/auth.test.ts
执行命令 3 条：
   $ npm test

3. 升档：弱模型打头阵，强模型兜底

rework + escalate（默认开）让失败重试自动升级模型：

⬆️ 返工升档：local-fast → local-main → cloud-best（升档后验收通过）

经济含义：便宜模型有较大概率一次做对；做不对时才付强模型的成本。 升档链在 src/models.js 的 ESCALATION 里，按你的模型表改。

4. 程序级约束，不是提示词自觉

• mode=explore：给 Pi 传 --exclude-tools write,edit，工具在进程层面不存在；

• scope：越界改动由证据链识破并判失败。

5. 失败不会被伪装成成功

6. 验收命令要设计成「无法取巧」⭐

这条是实测踩出来的坑，用之前务必读。

验收层会真实执行你给的命令，但它只能判断退出码——它不知道这个退出码是怎么来的。 于是出现了一个反直觉的情况：如果验收命令可以被"顺手满足"，模型就会顺手满足它，而不是完成真正的任务。

实测案例（2026-10-06）：验收命令写成"检查 never_this_file_xyz.txt 是否存在"， 本意是造一个必定失败的测试。结果第一轮模型直接把那个文件创建出来了—— 验收通过，任务"成功"了，但它根本没做我真正想让它做的事。

注意：这不是 bug，而是"验收 = 退出码"这个机制的本质。模型的优化目标就是让退出码变 0， 它会走最短路径。所以设计验收命令的责任在调用方。

好的验收命令（无法用取巧手段满足）：

要避免的验收命令：

• ❌ 单纯检查文件存在（test -f out.txt）—— 模型直接 touch 就过了；

• ❌ 检查文件大小/行数 —— 塞点填充内容就能满足；

• ❌ 检查某个字符串出现 —— 让它出现在注释里也算过；

• ❌ 任何"结果状态"而非"正确行为"的检查。

一个实用的自检问法：「模型如果不想真干活、只想让这条命令返回 0，它能怎么做？」 如果存在一条明显的捷径，这条验收就是不可靠的。

升档的生命周期：每次任务独立从原档起步

你可能会担心："升档会不会粘住？一次任务升到高配，之后所有任务都从高配开始烧钱？"

不会。 实证结论（2026-10-06 同进程连派双任务实测）：

• 升档状态（当前模型 / 升档轨迹）是单次任务内的局部变量，任务结束即销毁；

• 同一个 server 进程里，前一个任务升档到 cloud_chat 后， 下一个任务仍从你指定的原档（cloud_fast）开始；

• 没有"降档"逻辑，也不需要——每个任务天然从原档起步，等价于每次自动归零。

任务A：cloud_fast 验收✗ → 升档 cloud_chat → 验收✓  （任务A 结束，状态丢弃）
任务B：cloud_fast 重新起步 ← 不继承任务A 的升档

唯一的例外是返工链本身的方向：单个任务内升档只会向上升，不会中途降回去。 这是刻意的——已经被证明做不对的模型，在同一任务里重试它没有意义。

如果某类任务反复需要升到顶档才能通过，说明起始档选低了， 应该去改该任务类型的默认路由（routing 配置），而不是指望运行时的降档。

跨平台

• Windows / Linux / macOS 均可。（验收命令的 shell 自动选择：Windows 走 cmd.exe /d /s /c，类 Unix 走 /bin/sh -c。）

• 验收命令请用对应平台的语法：Windows if exist x (exit 0) else (exit 1)；POSIX test -f x。

• ⚠️ Windows 实测坑：命令经 cmd /d /s /c 执行时，其中的引号会被重解析——if exist "a.txt" … 实测会失败，去掉引号正常；路径含空格请改用 cd /d "目录" && 命令。

可用别名与并发模型

• 本地模型（provider 以 local- 开头）：占显存，串行排队，一次只跑一个（单卡现实）。 上游大显存机器可放开：maxConcurrent 或 PI_BRIDGE_CONCURRENCY=2。

• 云端/网关模型：不限并发，与本地真并行。适合"本地跑长任务时，把另一件活丢给云端同时做"。

可选：项目上下文注入

如果你的项目用 SessionRelay 之类的状态层，子任务开局即可带上项目简报（看板/决策），开局不失忆。 这是完全可选的：不配 srelayPath + briefShared 就整个跳过，零打扰、不影响其它功能。 注入时也只传路径，内容由子模型按需读取。

目录结构

src/
  config.js      配置解析（环境变量 / 配置文件 / 默认值三层）
  defaults.js    内置示例模型表（仅作模板）
  models.js      模型表、路由、回退链、升档链、探活
  pi-node.js     Pi RPC 进程生命周期（协议细节有注释，勿凭记忆改）
  context.js     提示词组装 + 可选的项目上下文注入
  verify.js      验收层：跑命令、文件快照 diff、范围检查、证据链
  server.js      MCP server + CLI
tests/
  verify-unit.js 验收层单元测试（跨平台、不跑模型）

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License

MIT