Zen MCP: 多种工作流。一个上下文。

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Zen 实际操作

👉 观看更多示例

您的 CLI + 多个模型 = 您的 AI 开发团队

使用您喜爱的 🤖 CLI：
Claude Code · Gemini CLI · Codex CLI · Qwen Code CLI · Cursor · 等等

在单个提示中使用多个模型：
Gemini · OpenAI · Anthropic · Grok · Azure · Ollama · OpenRouter · DIAL · 在设备上的模型

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🆕 现在支持 CLI 到 CLI 桥接

新的 clink (CLI + 链接) 工具直接将外部 AI CLI 连接到您的工作流程中：

• 连接外部 CLI 如 Gemini CLI，Codex CLI 和 Claude Code 直接进入您的工作流程
• CLI 子代理 - 从当前 CLI 内部启动隔离的 CLI 实例！Claude Code 可以生成 Codex 子代理，Codex 可以生成 Gemini CLI 子代理等。将繁重的任务（代码审查，查找错误）卸载到新鲜的上下文中，而主会话的上下文窗口保持不被污染。每个子代理仅返回最终结果。
• 上下文隔离 - 在不污染主要工作空间的情况下运行独立调查
• 角色专业化 - 生成具有专业系统提示的 规划师，代码审查员 或自定义角色代理
• 完整的 CLI 功能 - 网络搜索，文件检查，MCP 工具访问，最新文档查询
• 无缝连续性 - 子 CLI 作为工具之间的全对话上下文的第一类成员参与

# Codex 生成用于隔离代码审查的新上下文中的 Codex 子代理
clink with codex codereviewer to audit auth module for security issues
# 子代理在隔离中进行审查，返回最终报告而不污染您的上下文，因为 codex 逐个读取文件并浏览目录结构

# 不同 AI 模型的共识 → 工具之间完整上下文保存的实施交接
使用 gpt-5 和 gemini-pro 的共识来决定：暗模式还是离线支持下一个
继续使用 clink gemini - 实现推荐的功能
# Gemini 接收到完整的辩论上下文并立即开始编码

👉 了解更多关于 clink

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为什么选择 Zen MCP？

为什么要依赖单一 AI 模型，当您可以协调所有模型时？

一个 Model Context Protocol 服务器，可以增强像 Claude Code，Codex CLI 和 IDE 客户端如 Cursor 或 Claude Dev VS Code 扩展这样的工具。Zen MCP 将您最喜欢的 AI 工具连接到多个 AI 模型，以增强代码分析、问题解决和协作开发。

真正的 AI 协作与对话连续性

Zen 支持 对话线程，因此您的 CLI 可以 与多个 AI 模型讨论想法，交换推理，获取第二意见，甚至在模型之间进行协作辩论，帮助您获得更深入的见解和更好的解决方案。

您的 CLI 始终处于控制之中，但可以从每个子任务的最佳 AI 中获得视角。上下文无缝地跨越工具和模型，使复杂的流程成为可能，例如：多模型代码审查 → 自动规划 → 实施 → 提交前验证。

您掌握控制权。 您选择的 CLI 协调 AI 团队，但您决定工作流程。创建强大的提示，让 Gemini Pro、GPT 5、Flash 或本地离线模型在需要时出现。

<details> <summary><b>使用 Zen MCP 的理由</b></summary>

以 Claude Code 为例的一个典型工作流程：

1. 多模型编排 - Claude 与 Gemini Pro、O3、GPT-5 和其他 50 多个模型协调，以获得每项任务的最佳分析

2. 上下文恢复魔法 - 即使在 Claude 的上下文重置后，通过让其他模型“提醒”Claude 讨论内容，继续对话

3. 指导性工作流程 - 强制执行系统性调查阶段，防止仓促分析并确保彻底的代码检查

4. 扩展上下文窗口 - 通过委托给 Gemini（1M 令牌）或 O3（200K 令牌）来突破 Claude 的限制，处理大规模代码库

5. 真正的对话连续性 - 完整上下文跨工具和模型流动 - Gemini 记住 O3 在 10 步之前所说的内容

6. 模型特定优势 - 使用 Gemini Pro 进行扩展思考，使用 Flash 进行闪电般的速度，使用 O3 进行强大的推理，使用本地 Ollama 进行隐私保护

7. 专业代码审查 - 多次分析，带有严重程度级别，可操作反馈，以及来自多个 AI 专家的共识

8. 智能调试助手 - 系统性根本原因分析，带有假设跟踪和信心水平

9. 自动模型选择 - Claude 智能地选择每个子任务的正确模型（或者您可以指定）

10. 视觉能力 - 使用启用视觉的模型分析截图、图表和视觉内容

11. 本地模型支持 - 在本地运行 Llama、Mistral 或其他模型，实现完全隐私和零 API 成本

12. 绕过 MCP 令牌限制 - 自动绕过 MCP 的 25K 限制，适用于大型提示和响应

杀手级特性： 当 Claude 的上下文重置时，只需请求“继续使用 O3” - 其他模型的响应神奇地恢复了 Claude 的理解，无需重新摄入文档！

示例：多模型代码审查工作流程

1. 使用 gemini pro 和 o3 进行代码审查，并使用规划器生成详细计划，实施修复并在之前的代码审查基础上进行最终预提交检查
2. 这触发了一个 代码审查 工作流程，Claude 走遍代码，寻找各种问题
3. 经过多轮之后，收集相关代码并记录沿途的问题
4. 维护一个 信心 等级，包括 探索、低、中、高 和 确定，以追踪其找到和识别问题的信心程度
5. 生成一个从关键到低级别的详细问题列表
6. 分享相关文件、发现等与 Gemini Pro 进行深度潜水的第二次 代码审查
7. 返回响应，然后对 o3 做同样的事情，如果发现新情况，则添加到提示中
8. 完成后，Claude 接收所有反馈并合并所有关键到低级别问题的单一列表，包括代码中的良好模式。最终列表包括新发现或修订，以防 Claude 理解错误或错过了某些关键内容，而其他模型指出了这一点
9. 然后使用 规划器 工作流程，如果需要重大重构，则将其分解为更简单的步骤
10. Claude 然后执行实际的工作，修复突出显示的问题
11. 完成后，Claude 返回 Gemini Pro 进行 预提交 审查

所有都在一个对话线程中！第 11 步中的 Gemini Pro 知道 第 7 步中 O3 推荐的内容！考虑这些上下文和审查，以帮助其最终预提交审查。

想象一下，Claude Code 为 Claude Code。 这个 MCP 并不是魔法。它只是 超级胶水。

记住： Claude 保持全面控制——但 您 发号施令。 Zen 设计为 Claude 只在需要时与其他模型互动——并且进行有意义的来回交流。 您 是那个创建强大提示的人，让 Claude 带入 Gemini、Flash、O3——或独自飞行。 您是引导者。提示者。木偶师。

您是 AI - 真正智能。

</details>

推荐的 AI 栈

<details> <summary>对于 Claude Code 用户</summary>

使用 Claude Code 时的最佳效果：

• Sonnet 4.5 - 所有代理工作和编排
• Gemini 3.0 Pro 或 GPT-5-Pro - 深度思考，额外的代码审查，调试和验证，预提交分析

</details> <details> <summary>对于 Codex 用户</summary>

使用 Codex CLI 时的最佳效果：

• GPT-5 Codex Medium - 所有代理工作和编排
• Gemini 3.0 Pro 或 GPT-5-Pro - 深度思考，额外的代码审查，调试和验证，预提交分析

</details>

快速入门（5分钟）

前提条件： Python 3.10+，Git，已安装 uv

1. 获取 API 密钥（选择一个或多个）：

• OpenRouter - 通过一个 API 访问多个模型
• Gemini - Google 的最新模型
• OpenAI - O3，GPT-5 系列
• Azure OpenAI - 企业部署的 GPT-4o，GPT-4.1，GPT-5 系列
• X.AI - Grok 模型
• DIAL - 供应商无关的模型访问
• Ollama - 本地模型（免费）

2. 安装（选择一种）：

选项 A：克隆并自动设置（推荐）

git clone https://github.com/BeehiveInnovations/zen-mcp-server.git
cd zen-mcp-server

# 处理一切：设置、配置、系统环境中的 API 密钥。
# 自动配置 Claude Desktop，Claude Code，Gemini CLI，Codex CLI，Qwen CLI
# 在 .env 中启用/禁用附加设置
./run-server.sh  

选项 B：使用 uvx 进行即时设置

// 添加到 ~/.claude/settings.json 或 .mcp.json
// 不要忘记在 env 下添加您的 API 密钥
{
  "mcpServers": {
    "zen": {
      "command": "bash",
      "args": ["-c", "for p in $(which uvx 2>/dev/null) $HOME/.local/bin/uvx /opt/homebrew/bin/uvx /usr/local/bin/uvx uvx; do [ -x \"$p\" ] && exec \"$p\" --from git+https://github.com/BeehiveInnovations/zen-mcp-server.git zen-mcp-server; done; echo 'uvx not found' >&2; exit 1"],
      "env": {
        "PATH": "/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/opt/homebrew/bin:~/.local/bin",
        "GEMINI_API_KEY": "your-key-here",
        "DISABLED_TOOLS": "analyze,refactor,testgen,secaudit,docgen,tracer",
        "DEFAULT_MODEL": "auto"
      }
    }
  }
}

3. 开始使用！

"使用 zen 分析此代码的安全问题，使用 gemini pro"
"使用 o3 调试这个错误，然后让 flash 建议优化"
"使用 zen 规划迁移策略，从多个模型获取共识"
"clink with cli_name=\"gemini\" role=\"planner\" 来起草分阶段推出计划"

👉 完整设置指南 包含详细的安装、配置指南（针对 Gemini / Codex / Qwen），以及故障排除 👉 Cursor & VS Code 设置 用于 IDE 集成说明 📺 观看工具的实际操作 查看真实世界示例

提供商配置

Zen 激活在您的 .env 中具有凭证的任何提供商。查看 .env.example 以进行更深层次的定制。

核心工具

注意： 每个工具都自带多步工作流程、参数和描述，即使未使用也会消耗宝贵的上下文窗口空间。为了优化性能，某些工具默认禁用。请参阅下方的 工具配置 以启用它们。

协作与规划 (默认启用)

• clink - 桥接请求到外部 AI CLI（Gemini 规划师、代码审查员等）
• chat - 脑力激荡，获取第二意见，验证方法。使用有能力的模型（GPT-5 Pro，Gemini 3.0 Pro）生成完整的代码/实现
• thinkdeep - 扩展推理，边缘案例分析，替代视角
• planner - 将复杂项目分解为结构化、可操作的计划
• consensus - 从多个 AI 模型获取专家意见，带有立场引导

代码分析与质量

• debug - 系统性调查和根本原因分析
• precommit - 在提交前验证更改，防止回归
• codereview - 带有严重程度级别和可操作反馈的专业审查
• analyze (默认禁用 - 启用) - 理解整个代码库的架构、模式和依赖关系

开发工具 (默认禁用 - 启用)

• refactor - 专注于分解的智能代码重构
• testgen - 包括边缘案例的综合测试生成
• secaudit - 带有 OWASP Top 10 分析的安全审计
• docgen - 带有复杂性分析的文档生成

实用工具

• apilookup - 在子进程中强制查找当前年的 API/SDK 文档（在当前上下文窗口内节省令牌），防止过时的训练数据响应
• challenge - 通过批判性分析防止“您绝对正确！”的回应
• tracer (默认禁用 - 启用) - 用于调用流程映射的静态分析提示

<details> <summary><b id="tool-configuration">👉 工具配置</b></summary>

默认配置

为了优化上下文窗口使用，仅默认启用基本工具：

默认启用：

• chat, thinkdeep, planner, consensus - 核心协作工具
• codereview, precommit, debug - 基本代码质量工具
• apilookup - 快速 API/SDK 信息查找
• challenge - 批判性思维工具

默认禁用：

• analyze, refactor, testgen, secaudit, docgen, tracer

启用附加工具

要启用附加工具，请从 DISABLED_TOOLS 列表中移除它们：

选项 1：编辑您的 .env 文件

# 默认配置（来自 .env.example）
DISABLED_TOOLS=analyze,refactor,testgen,secaudit,docgen,tracer

# 要启用特定工具，请从列表中删除它们
# 示例：启用 analyze 工具
DISABLED_TOOLS=refactor,testgen,secaudit,docgen,tracer

# 要启用所有工具
DISABLED_TOOLS=

选项 2：在 MCP 设置中配置

// 在 ~/.claude/settings.json 或 .mcp.json 中
{
  "mcpServers": {
    "zen": {
      "env": {
        // 工具配置
        "DISABLED_TOOLS": "refactor,testgen,secaudit,docgen,tracer",
        "DEFAULT_MODEL": "pro",
        "DEFAULT_THINKING_MODE_THINKDEEP": "high",
        
        // API 配置
        "GEMINI_API_KEY": "your-gemini-key",
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-key",
        "OPENROUTER_API_KEY": "your-openrouter-key",
        
        // 日志和性能
        "LOG_LEVEL": "INFO