PAL MCP 服务器：统一多 LLM 代理编排与共享上下文

在多 LLM 代理系统中，统一协议是实现高效编排的核心。传统的单模型工具如 Claude Code 或 Gemini CLI 虽强大，但上下文孤岛和模型专长局限往往导致效率低下。PAL MCP 服务器通过 Model Context Protocol (MCP) 提供标准化接口，将 Claude Code、GeminiCLI、CodexCLI 等前端工具与后端多模型（如 OpenAI GPT-5、Gemini Pro、Ollama 本地模型、Grok）无缝对接，实现共享上下文、运行时防护栏和动态子代理调用。这种统一架构避免了重复上下文注入，显著提升代理系统的可靠性和扩展性。

核心优势在于 “多工作流，一上下文”。PAL MCP 支持对话线程化，允许主代理（如 Claude）协调子模型进行辩论、共识或专项分析。例如，主代理可调用 Gemini Pro 进行深度代码审查，再切换 O3 验证假设，整个过程上下文无缝传递，即使主模型上下文重置，也可通过 “上下文复兴” 机制恢复讨论状态。“Claude stays in full control — but YOU call the shots.” 这句话体现了用户主导的灵活性，用户通过精心提示控制模型调用时机，避免盲目多模型调用带来的 token 浪费。

工程落地时，重点关注部署参数和工具配置。安装采用一键脚本：克隆仓库后执行 ./run-server.sh，自动处理环境配置，支持 Python 3.10+ 和 uv 包管理器。API 密钥通过 .env 文件注入，支持 OpenRouter（多模型聚合）、Gemini、OpenAI、Azure、X.AI (Grok)、Ollama 等提供商。推荐栈：Claude Sonnet 4.5 作为主编排器，Gemini 3.0 Pro 或 GPT-5-Pro 作为深度思考子模型。

工具集是运行时防护的关键，默认启用核心工具以优化上下文窗口：

• clink：CLI-to-CLI 桥接，支持子代理隔离。例如，clink with codex codereviewer to audit auth module，主 Claude spawning Codex 子实例审查代码，仅返回最终报告，避免主上下文污染。
• planner：任务分解为结构化步骤，参数包括 max_steps=10、confidence_threshold=high。
• consensus：多模型辩论，指定模型如 consensus with gpt-5 and gemini-pro，输出立场导向共识报告。
• codereview/precommit：分级审查（critical→low），集成置信度跟踪（exploring/low/medium/high/certain）。 禁用工具通过 DISABLED_TOOLS=analyze,refactor,testgen,secaudit,docgen,tracer 控制，按需启用以节省 MCP 25K token 限额。

可落地配置清单：

1. 环境变量：
   • DEFAULT_MODEL=auto：智能模型选择，按任务匹配（如 Gemini 1M token 大上下文）。
   • CONVERSATION_TIMEOUT_HOURS=6：会话超时，防止闲置资源占用。
   • MAX_CONVERSATION_TURNS=50：转数上限，防无限循环。
   • LOG_LEVEL=INFO：日志级别，生产环境设 WARN。
2. MCP 客户端集成：在 ~/.claude/settings.json 添加 "mcpServers": {"pal": {...}}，指定命令和 env。
3. 防护栏参数：
   • 思考模式：THINKING_MODE_THINKDEEP=high，平衡深度与成本。
   • 大提示绕过：自动拆分超 25K 提示，支持扩展上下文。
   • 角色 specialization：子代理预设 system prompt，如 role=planner。
4. 监控点：
   • 观察 confidence 水平变化，低置信时强制多模型共识。
   • Token 使用率：工具调用前检查，超过 80% 触发精简。
   • 错误回滚：API 失败时 fallback 到本地 Ollama。

实际工作流示例：多模型代码审查。

1. 提示：Perform a codereview using gemini pro and o3 and use planner to generate a detailed plan, implement the fixes and do a final precommit check by continuing from the previous codereview。
2. Claude 遍历代码，标记问题（置信度跟踪）。
3. clink 调用 Gemini Pro 二次审查，注入先前发现。
4. O3 补充，planner 拆解修复计划。
5. 执行修复，precommit 验证，全程上下文连续。

此流程参数化：审查深度 passes=3，模型轮次 rounds=2，阈值 severity=critical。生产中，可脚本化提示模板，集成 CI/CD：pre-push hook 调用 PAL MCP 进行共识审查，回滚策略为 “若共识分歧> 30%，人工介入”。

风险与优化：多模型调用增加延迟（Gemini ~2s/turn，O3 ~5s），建议异步 clink 并行子代理；隐私敏感任务优先 Ollama 本地模型。扩展时，自定义工具 via adding_providers.md，支持 DIAL 等网关。

通过 PAL MCP，代理系统从 “单兵作战” 转向 “团队协作”，落地门槛低、参数可调，适用于代码代理、调试、规划场景。

资料来源：

• PAL MCP Server GitHub（核心工具与配置提炼自 README）。

（正文字数约 1250 字）