PAL MCP：多工作流，一个上下文。

你的 AI 的 PAL——一个提供商抽象层
以前称为 Zen MCP

PAL 实际演示

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你的 CLI + 多模型 = 你的 AI 开发团队

使用你喜欢的 🤖 CLI：
Claude Code · Gemini CLI · Codex CLI · Qwen Code CLI · Cursor · 等等

在单个 prompt 中使用多个模型：
Gemini · OpenAI · Anthropic · Grok · Azure · Ollama · OpenRouter · DIAL · On-Device Model

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🆕 新增 CLI 到 CLI 桥接

新的 clink（CLI + Link）工具可将外部 AI CLI 直接连接到你的工作流中：

• 连接外部 CLI：将 Gemini CLI、Codex CLI 和 Claude Code 等外部 CLI 直接连接到你的工作流中。
• CLI 子代理：从当前 CLI 内部启动隔离的 CLI 实例！Claude Code 可以生成 Codex 子代理，Codex 可以生成 Gemini CLI 子代理，等等。将繁重任务（代码审查、bug 排查）卸载到全新的上下文中，同时保持主会话的上下文窗口不被污染。每个子代理只返回最终结果。
• 上下文隔离：在不污染主工作区的情况下进行独立的调查。
• 角色专业化：生成带有专门系统提示词的 planner、codereviewer 或自定义角色代理。
• 完整的 CLI 能力：网络搜索、文件检查、MCP 工具访问、最新文档查询。
• 无缝连续性：子 CLI 作为一等成员参与，工具之间保留完整的对话上下文。

# 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

👉 了解更多关于 clink 的信息

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为什么选择 PAL MCP？

当你可以编排所有 AI 模型时，为什么还要依赖一个？

PAL MCP 是一个 Model Context Protocol 服务器，可为 Claude Code、Codex CLI 以及 Cursor 或 Claude Dev VS Code 扩展 等 IDE 客户端提供强力支持。PAL MCP 将你喜爱的 AI 工具连接到多个 AI 模型，以增强代码分析、问题解决和协作开发。

真正的 AI 协作与对话连续性

PAL 支持对话线程，因此你的 CLI 可以与多个 AI 模型讨论想法、交换推理、获取第二意见，甚至运行模型之间的协作辩论，帮助你获得更深入的见解和更好的解决方案。

你的 CLI 始终处于控制地位，但会从最适合每个子任务的 AI 那里获得视角。上下文在工具和模型之间无缝传递，支持复杂的工作流，例如：多模型代码审查 → 自动规划 → 实现 → 提交前验证。

你掌控一切。 你选择的 CLI 编排 AI 团队，但由你决定工作流。在需要时，精心设计强大的提示词，引入 Gemini Pro、GPT 5、Flash 或本地离线模型。

使用 PAL MCP 的理由

以 Claude Code 的典型工作流为例：

1. 多模型编排 - Claude 与 Gemini Pro、O3、GPT-5 以及 50 多个其他模型协调，为每个任务获得最佳分析。

2. 上下文恢复魔法 - 即使 Claude 的上下文重置，也可以通过让其他模型“提醒”Claude 讨论内容来无缝继续对话。

3. 引导式工作流 - 强制执行系统化的调查阶段，防止仓促分析，确保彻底的代码检查。

4. 扩展上下文窗口 - 通过将大型代码库委托给 Gemini（1M tokens）或 O3（200K tokens）来突破 Claude 的限制。

5. 真正的对话连续性 - 完整上下文在工具和模型之间流动 - Gemini 记得 O3 在 10 步之前说过的话。

6. 模型特定优势 - 使用 Gemini Pro 进行扩展思考，使用 Flash 获得极速，使用 O3 进行强推理，使用本地 Ollama 保护隐私。

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