Connect Pi

Používejte Pi s modely a dovednostmi přes Unity Gateway. CLI Unity Gateway (ug) zajišťuje přihlášení a konfiguraci v pracovním prostoru, nebo můžete připojení nastavit ručně. Pi nemá vestavěného MCP klienta, takže MCP nástroje vyžadují samostatné rozšíření Pi.

Než začnete

Potřebujete URL svého Azure Databricks workspace a přístup k modelům a dovednostem, které chcete použít. Pro ruční nastavení nainstalujte Pi a mějte osobní přístupový token Azure Databricks.

Pro ruční konfiguraci nahraďte <workspace-hostname> hostitelským názvem vašeho pracovního prostoru Azure Databricks a <databricks-pat> tokenem. Používejte kompletní názvy modelů dostupné ve vašem pracovním prostoru a slučujte konfigurační položky do existujících souborů, přičemž nesouvisející nastavení zůstávají nesouvisející.

Pokud už váš administrátor vaše zařízení nakonfiguroval, postupujte podle pokynů vaší organizace.

Použijte Unity Gateway CLI

Instalujte , poté spusťte ugtento příkaz z adresáře vašeho projektu:

ug pi

Vyberte si svůj pracovní prostor a přihlaste se, když vás k tomu vyzvou. Příkaz otevře Pi s konfigurovanými modely brán. Začněte programovat nebo zadejte /model pro výběr jiného konfigurovaného modelu.

Modely konfigurujte ručně

Instalujte Pi a poté tuto konfiguraci sloučíte do ~/.pi/agent/models.json:

{
  "providers": {
    "databricks-claude": {
      "baseUrl": "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/anthropic",
      "api": "anthropic-messages",
      "apiKey": "<databricks-pat>",
      "authHeader": true,
      "compat": {
        "supportsEagerToolInputStreaming": false
      },
      "models": [{ "id": "system.ai.claude-sonnet-4-6" }]
    }
  }
}

Začněte pi a vyberte model pomocí /model. Ponechte supportsEagerToolInputStreaming: false pro modely Claude přes bránu.

Pro jiné rodiny modelů přidejte poskytovatele s odpovídajícím API a základní URL. Použijte stejná apiKey pole a authHeader a uveďte ID modelů, která máte k dispozici:

Modely api baseUrl
GPT openai-responses https://<workspace-hostname>/ai-gateway/codex/v1
Gemini google-generative-ai https://<workspace-hostname>/ai-gateway/gemini/v1beta

Viz dokumentaci k konfiguraci modelu Pi.

Přidání dovedností

Použijte Unity Gateway CLI

Stáhněte si publikované dovednosti:

ug skills add

Vyberte si dovednosti a pak restartujte Pi. Čte stažené soubory z ~/.agents/skills/. Požádejte Pi, aby použil dovednost nebo vyvolal /skill:<name> s použitím názvu uvedeného v jeho SKILL.md.

Manuální nastavení dovedností

U souborů, které už máte, umístěte každou úplnou složku dovednosti do ~/.agents/skills/ nebo do složky .pi/skills/ vašeho projektu. Viz dokumentaci dovedností Pi.

Podpora MCP

Pi nemá vestavěného MCP klienta a ug mcp add nepodporuje Pi. Používejte stažené dovednosti; MCP služby a registr dovedností vyžadují samostatné rozšíření Pi. Viz dokumentaci k rozšíření Pi.

Dovednosti Unity Gateway jsou v beta verzi. Viz Govern skills pro zpřístupnění a oprávnění.

Troubleshooting

Požadavek na model selže: Zkontrolujte URL brány, expiraci tokenu, název modelu a oprávnění.

Stažená dovednost chybí: Zkontrolujte, zda se její kompletní složka nachází v podporovaném adresáři a obsahuje SKILL.md. Znovu spouštějte ug skills add se stejnými možnostmi pro obnovení stažených dovedností.

Pro problémy s přihlášením nebo nastavením ug v pracovním prostoru použijte ug doctor.

Další kroky

  • Last updated on