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我的pi配置杂谈
2026-08-13

前言#

pi也用了,效果还是很不错的

image 这里推荐一些自己常用的插件和配置

插件#

pi-mcp-adapter#

因为pi里面并没有原生的mcp配置,这个插件算是比较好的mcp插件了,配置是比较简单的。

{
"mcpServers": {
"fetch-server": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-fetch"
],
"env": {},
"lifecycle": "keep-alive",
"directTools": true
},
"burp": {
"command": "java",
"args": [
"-jar",
"/mcp-proxy.jar",
"--sse-url",
"http://127.0.0.1:9876"
],
"lifecycle": "eager",
"directTools": true
},
"idalib-mcp": {
"command": "/.venv/bin/python",
"args": [
"-m",
"ida_pro_mcp.idalib_supervisor",
"--stdio",
"--isolated-contexts",
"--max-workers",
"4"
],
"cwd": "/Users/zsm/CTF/zsm",
"lifecycle": "keep-alive",
"directTools": true
},
"jadx-mcp-server": {
"command": "/.local/bin/uv",
"args": [
"--directory",
"/jadx-mcp-server/",
"run",
"jadx_mcp_server.py"
],
"lifecycle": "keep-alive",
"directTools": true
},
"aboutsecurity": {
"type": "http",
"url": "http://127.0.0.1:1337/mcp",
"headers": {
"Authorization": ""
},
"lifecycle": "eager",
"directTools": true
}
}
}

pi-llm-wiki#

生成ai对话记录的插件,可以记录每一个有效对话到wiki,可以和黑曜石联动,因为他会默认配置成当前模型来记录llm-wiki,所以要配置一下

"llm-wiki": {
"notices": false,
"recallLinksThreshold": 10,
"recallSkillInlineMax": 400,
"trajectories": true,
"taskModel": {
"provider": "deepseek",
"id": "deepseek-v4-flash"
}
},

pi-web-access#

搜索插件,非常好用,也可以和exa联动

pi-fff#

fdrg替换成了效果更好的fffindffgrep,主要是优化了速度和搜索效果

pi-subagents#

子agent插件,这个真挺好用的,并且可以按照subagent可以去创建Workflow,比如我搞了个SRC的链路,就是靠他实现的

好处在于subagent不会冲突,每个的模型可以单独配置,这样可以省token。

pi-blackhole#

一个压缩插件,pi原生的压缩会有一个问题,就是超出100%还会跑不自动压缩,这个插件可以解决这个问题。

他是两个插件的融合体

pi-vcc,一个纯算法压缩方法,0llm参与,非常地省token pi-observational-memory,用来处理压缩后对话精度损失的问题,确保长对话任务不受影响,非常地好用

额外插件#

这里就是一些可能没啥用的插件,但是临时装一下可以有效

ponytail piolium pi-lens pi-goal

统计#

因为pi不能原生统计token消耗,这里我是用tokscale,这个真不赖,还可以传到云端统计,还有rating(

后话#

可能会持续更新这个帖子。

我的pi配置杂谈
https://www.zhuangsanmeng.xyz/posts/mypi/
作者
zsm
发布于
2026-08-13
许可协议
CC BY-NC-SA 4.0

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