Unity Gatewayを通じてモデルやスキルと組み合わせてPiを使いましょう。 Unity Gateway CLI(ug)はワークスペースのサインインと設定を担当しますし、手動で接続を設定することもできます。 Piには内蔵のMCPクライアントがないため、MCPツールには別のPi拡張機能が必要です。
Prerequisites
Azure DatabricksのワークスペースURLと、使いたいモデルやスキルへのアクセスが必要です。 手動設定の場合は、PiをインストールしてAzure Databricksのパーソナルアクセストークンを用意してください。
手動設定の場合は、<workspace-hostname>をAzure Databricksワークスペースのホスト名に、<databricks-pat>をトークンに置き換えてください。 ワークスペースで利用可能な完全なモデル名を使い、設定エントリは既存のファイルにマージし、関連のない設定は保持してください。
管理者がすでにデバイスを設定している場合は、組織の設定手順に従ってください。
Unity Gateway CLIを使います
ugをインストールし、プロジェクトディレクトリから次のコマンドを実行します:
ug pi
ワークスペースを選択し、求められたらサインインしてください。 このコマンドはゲートウェイモデルが設定された状態でPiを開きます。 コーディングを開始するか、 /model を入力して別の設定済みモデルを選びます。
モデルを手動で設定する
Piをインストールし、この構成を~/.pi/agent/models.jsonに統合します:
{
"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" }]
}
}
}
piを始めて、/modelでモデルを選択します。 ゲートウェイを通る Claude モデルの supportsEagerToolInputStreaming: false は維持します。
他のモデルファミリーについては、対応するAPIと基本URLを持つプロバイダーを追加してください。 同じ apiKey と authHeader フィールドを使い、利用可能なモデルIDをリストアップしてください:
| モデル | api |
baseUrl |
|---|---|---|
| GPT | openai-responses |
https://<workspace-hostname>/ai-gateway/codex/v1 |
| Gemini | google-generative-ai |
https://<workspace-hostname>/ai-gateway/gemini/v1beta |
Pi のモデル設定ドキュメントを参照してください。
スキルを追加する
Unity Gateway CLIを使います
公開されているスキルをダウンロード:
ug skills add
スキルを選んでから、Piをやり直す。
~/.agents/skills/からのダウンロードを読み取っています。 Pi に、SKILL.md 内の名前を使ってスキルを起動したり、/skill:<name> を実行したりするよう依頼します。
スキルを手動で設定してください
すでに持っているファイルについては、完成したスキルフォルダーを ~/.agents/skills/ やプロジェクトの .pi/skills/に入れてください。
Piのスキルドキュメントを参照してください。
MCP のサポート
Piには組み込みのMCPクライアントがなく、 ug mcp add はPiをサポートしていません。 ダウンロードしたスキルを使いましょう。MCPサービスやスキルレジストリは別のPi拡張機能が必要です。 Pi の拡張機能ドキュメントを参照してください。
Unityゲートウェイのスキルはまだベータ版です。 有効化およびアクセス許可については、ガバナンス スキルを参照してください。
Troubleshooting
モデルリクエストが失敗した場合: ゲートウェイのURL、トークンの有効期限、モデル名、権限を確認してください。
ダウンロードされたスキルが欠けています: そのフォルダ全体にサポートされているディレクトリに含まれている SKILL.md を確認してください。 同じオプションで ug skills add を再度実行して、ダウンロードしたスキルを更新してください。
ワークスペースのサインインや ug 設定の問題がある場合は、 ug doctorを実行してください。