Connect Pi

Usa o Pi com modelos e competências através do Unity Gateway. A CLI do Unity Gateway (ug) trata do início de sessão e da configuração do espaço de trabalho, ou pode configurar a ligação manualmente. O Pi não tem um cliente MCP incorporado, pelo que as ferramentas MCP requerem uma extensão Pi separada.

Prerequisites

Precisas do URL do teu espaço de trabalho do Azure Databricks e de acesso aos modelos e competências que queres usar. Para configuração manual, instala o Pi e tem um token de acesso pessoal do Azure Databricks.

Para configuração manual, substitua <workspace-hostname> pelo nome de host do seu workspace Azure Databricks e <databricks-pat> pelo seu token. Use os nomes completos dos modelos disponíveis no seu espaço de trabalho e funde as entradas de configuração em ficheiros existentes, mantendo definições não relacionadas.

Se o seu administrador já configurou o seu dispositivo, siga as instruções de configuração da sua organização.

Utilize a CLI do Unity Gateway

Instale ug, depois execute este comando a partir do diretório do seu projeto:

ug pi

Selecione o seu espaço de trabalho e inicie sessão quando solicitado. O comando abre o Pi com os seus modelos de gateway configurados. Comece a programar, ou entre /model para escolher outro modelo configurado.

Configurar os modelos manualmente

Instale o Pi, depois funde esta configuração em ~/.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" }]
    }
  }
}

Comece pi e selecione o modelo com /model. Mantenha supportsEagerToolInputStreaming: false para os modelos Claude através do gateway.

Para outras famílias de modelos, adicione um fornecedor com a API correspondente e URL base. Utilize os mesmos campos apiKey e authHeader e liste os IDs de modelo disponíveis.

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

Consulte a documentação de configuração do modelo do Pi.

Adicionar competências

Utilize a CLI do Unity Gateway

Descarregue competências publicadas:

ug skills add

Escolhe as tuas competências e depois reinicia o Pi. Lê as transferências de ~/.agents/skills/. Peça ao Pi para usar uma habilidade ou ativar /skill:<name>, utilizando o nome indicado em SKILL.md.

Configure as competências manualmente

Para os ficheiros que já tem, coloque cada pasta completa de skill em ~/.agents/skills/ ou na .pi/skills/ do seu projeto. Consulte a documentação de competências do Pi.

Suporte MCP

O Pi não tem um cliente MCP incorporado e ug mcp add não suporta Pi. Use competências descarregadas; Os serviços MCP e o registo de competências requerem uma extensão Pi separada. Consulte a documentação de extensão do Pi.

As funcionalidades do Unity Gateway estão em versão beta. Consulte Competências de Governar para habilitação e permissões.

Troubleshooting

Um pedido de modelo falha: Verifique o URL do gateway, expiração do token, nome do modelo e permissões.

Falta uma habilidade descarregada: Verifique se a pasta completa se encontra num diretório suportado e contém SKILL.md. Execute novamente ug skills add com as mesmas opções para atualizar as skills descarregadas.

Para problemas de início de sessão ou ug configuração do espaço de trabalho, execute ug doctor.

Passos seguintes

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