Connect Pi

Use o Pi com modelos e habilidades através do Unity Gateway. A CLI do Gateway Unity (ug) gerencia o login e configuração do workspace, ou você pode configurar a conexão manualmente. O Pi não possui um cliente MCP embutido, então as ferramentas MCP exigem uma extensão Pi separada.

Prerequisites

Você precisa da URL do seu espaço de trabalho do Azure Databricks e acesso aos modelos e habilidades que deseja usar. Para configuração manual, instale o Pi e tenha 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 mescle as entradas de configuração aos arquivos existentes, preservando as configurações não relacionadas.

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

Use o CLI do Unity Gateway

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

ug pi

Selecione seu espaço de trabalho e faça login quando solicitado. O comando abre o Pi com seus modelos de gateway já configurados. Comece a programar, ou insira /model para escolher outro modelo configurado.

Configure os modelos manualmente

Instale o Pi, depois mescla essa 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. Guarde supportsEagerToolInputStreaming: false para modelos Claude através do gateway.

Para outras famílias de modelos, adicione um provedor com a API correspondente e a URL base. Use os mesmos campos apiKey e authHeader e liste os IDs de modelo disponíveis para você:

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

Veja a documentação de configuração do modelo do Pi.

Adicionar habilidades

Use o CLI do Unity Gateway

Baixe habilidades publicadas:

ug skills add

Escolha suas habilidades e depois reinicie o Pi. Ele lê os downloads de ~/.agents/skills/. Peça ao Pi para usar uma habilidade ou executar /skill:<name>, usando o nome que aparece em SKILL.md.

Configurar habilidades manualmente

Para os arquivos que você já possui, coloque cada pasta completa da skill em ~/.agents/skills/ ou em .pi/skills/ do seu projeto. Veja a documentação de habilidades do Pi.

Suporte ao MCP

O Pi não possui um cliente MCP embutido e ug mcp add não suporta Pi. Use habilidades baixadas; os serviços MCP e o registro de habilidades exigem uma extensão separada do Pi. Veja a documentação de extensão do Pi.

As habilidades do Gateway Unity estão em Beta. Veja Habilidades de Governar para habilitação e permissões.

Solução de problemas

Uma solicitação de modelo falha: Verifique a URL do gateway, expiração do token, nome do modelo e permissões.

Uma habilidade baixada está faltando: Verifique se a pasta completa dela contém SKILL.md em um diretório compatível. Execute novamente ug skills add com as mesmas opções para atualizar as habilidades baixadas.

Para problemas de login no workspace ou configuração de ug, execute ug doctor.

Próximas Etapas 

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