Connect Pi

Usa Pi con modelos y habilidades a través de Unity Gateway. La CLI de Unity Gateway (ug) gestiona el inicio de sesión y la configuración del espacio de trabajo, o puedes configurar la conexión manualmente. Pi no tiene un cliente MCP incorporado, por lo que las herramientas MCP requieren una extensión de Pi separada.

Prerequisites

Necesitas la URL de tu espacio de trabajo de Azure Databricks y acceso a los modelos y habilidades que quieres usar. Para la configuración manual, instala Pi y ten un token de acceso personal de Azure Databricks.

Para la configuración manual, sustituye <workspace-hostname> por el nombre de host de tu espacio de trabajo de Azure Databricks y <databricks-pat> por tu token. Utiliza los nombres completos de los modelos disponibles en tu espacio de trabajo y fusiona las entradas de configuración con archivos existentes, manteniendo configuraciones no relacionadas.

Si tu administrador ya ha configurado tu dispositivo, sigue las instrucciones de configuración de tu organización.

Utiliza la CLI de Unity Gateway

Instala ug, y luego ejecuta este comando desde el directorio de tu proyecto:

ug pi

Selecciona tu espacio de trabajo y inicia sesión cuando te lo pidan. El comando abre Pi con tus modelos de gateway configurados. Empieza a programar, o introduce /model para elegir otro modelo configurado.

Configurar los modelos manualmente

Instala Pi, luego fusiona esta configuración en ~/.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" }]
    }
  }
}

Empieza pi y selecciona el modelo con /model. Mantenga supportsEagerToolInputStreaming: false para los modelos de Claude a través de la puerta de enlace.

Para otras familias de modelos, añade un proveedor con la API correspondiente y la URL base. Utiliza los mismos campos apiKey y authHeader enumera los ID de modelo que tienes disponibles:

Models api baseUrl
GPT (en inglés) openai-responses https://<workspace-hostname>/ai-gateway/codex/v1
Gemini google-generative-ai https://<workspace-hostname>/ai-gateway/gemini/v1beta

Consulta la documentación de configuración de modelos de Pi.

Adición de aptitudes

Utiliza la CLI de Unity Gateway

Descargar habilidades publicadas:

ug skills add

Elige tus habilidades y luego reinicia Pi. Lee las descargas desde ~/.agents/skills/. Pide a Pi que use una habilidad o invoque /skill:<name>, utilizando el nombre que aparece en su SKILL.md.

Configurar habilidades manualmente

En el caso de los archivos que ya tienes, coloca cada carpeta completa de habilidades en ~/.agents/skills/ o en .pi/skills/ de tu proyecto. Consulta la documentación de habilidades de Pi.

Compatibilidad con MCP

Pi no tiene un cliente MCP incorporado y ug mcp add no soporta Pi. Usa habilidades descargadas; Los servicios MCP y el registro de habilidades requieren una extensión Pi separada. Consulta la documentación de extensiones de Pi.

Las habilidades de Unity Gateway están en Beta. Consulta Habilidades de Gobierno para habilitación y permisos.

Solución de problemas

Falla una solicitud de modelo: Comprueba la URL de la pasarela, la expiración del token, el nombre del modelo y los permisos.

Falta una habilidad descargada: Comprueba que su carpeta completa esté SKILL.md en un directorio compatible. Vuelva a ejecutar ug skills add con las mismas opciones para actualizar las habilidades descargadas.

Para problemas de inicio de sesión o de configuración del ug espacio de trabajo, ejecuta ug doctor.

Pasos siguientes

  • Última actualización el