Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Pi Durabletask MCP

von NyarlathotepppppVersion 0.7.12i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.Nyarlathoteppppp/pi-durabletask-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Multi-provider Pi agent teams: parallel delegates, coordination, steering, optional recovery.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "pi-durabletask": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "pi-durabletask-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add pi-durabletask -- npx -y pi-durabletask-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "pi-durabletask": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "pi-durabletask-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "pi-durabletask": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "pi-durabletask-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Nyarlathoteppppp bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32686 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 67 % der anderen 32686 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32686 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Pi Durabletask MCP sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.7.12) kam vor 19 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Microsoft Exchange Online MCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern
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README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

English · 简体中文

pi-durateam

A team of Pi agents for Claude Code and Codex, on any provider, with runs built to finish.

Quick start · Team · MCP tools · Dura · Reference

Renamed from pi-durabletask-mcp: install pi-durateam. The old command still works; configuration, PI_DELEGATE_* variables, stored state and tool names are unchanged.


Your main agent plans, picks the models and judges the results. The reading, searching and cross-checking run on Pi delegates — Gemini, Grok, GPT, DeepSeek or any other provider Pi supports — and spend those quotas instead of your Claude Code or Codex one; what comes back is a compact status and the final report, or just a file path. In our own pre-release review, four agents read about two million tokens of this codebase on Gemini, Grok and a GPT model, and our Claude session received about 7 KB of reports.

  • team — one task or several in parallel, the same question to several models, forks that read once and answer many questions, an opt-in coordinator, and MCP servers (read-only GitHub, a browser) granted per delegate.
  • dura — every run has turn and time budgets and a last turn without tools, reserved for the answer. maxToolCalls adds an optional tool-call cap. Opt in to a soft deadline, model fallback on provider errors, and sessions that survive a server restart.

For example, ask your agent: *"Use Pi to review the attached diff with Gemini, Grok and GPT in parallel. Don't edit files. Report only real defects with file:line."* It calls spawn_batch with one shared prompt and three models, collects with wait, and gets three independent reports with token usage and cost.

Quick start

Requires macOS or Linux, Node.js 22.19+ and Pi. CI runs Node.js 22 and 24 against Pi 1.0.0, 1.0.4, 1.1.0, 1.3.0 and 1.4.0. Model calls use your own provider credentials.

1 · Install Pi (skip if you have it) and log in to a provider:

curl -fsSL https://pi.dev/install.sh | sh

pi # then /login, or configure a provider

2 · Install pi-durateam:

npm install -g pi-durateam@latest

Or install from source

git clone https://github.com/Nyarlathoteppppp/pi-durateam.git

cd pi-durateam && npm ci && npm run build

below, use node /absolute/path/pi-durateam/dist/index.js instead of pi-durateam

3 · Connect. Claude Code:

claude mcp add --scope user pi -- pi-durateam

Codex (~/.codex/config.toml):

[mcp_servers.pi]

command = "pi-durateam"

The Codex desktop app starts MCP servers with a minimal PATH (no Homebrew or nvm directories), so it may find neither pi-durateam nor the node it runs on. The server then never starts and the session simply has no Pi tools. Use absolute paths there:

[mcp_servers.pi]

command = "/opt/homebrew/bin/node" # output of which node args = ["/opt/homebrew/lib/node_modules/pi-durateam/dist/index.js"] # under npm root -g [mcp_servers.pi.env] PATH = "/opt/homebrew/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin" # inherited by what the server starts

Reconnect the MCP server after updating pi-durateam or Pi. Other clients →

4 · Try it: "Use Pi to check the auth module for missing permission checks. Read only." init shows models, provider credentials and settings; models lists what delegates may use.

Optional: install the Agent Skill

The skill teaches your agent the workflow. Put SKILL.md in your client's skills directory:

dir="$HOME/.claude/skills/pi-durateam" # Claude Code

dir="$HOME/.agents/skills/pi-durateam" # Codex: use instead

mkdir -p "$dir" curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Nyarlathoteppppp/pi-durateam/main/skills/pi-durateam/SKILL.md \ -o "$dir/SKILL.md"

Team: several models on one job

  • Delegate. spawn starts one task in the background and returns a sessionId at once. spawn_batch starts up to 4 per call by default (PI_DELEGATE_BATCH_MAX) and checks every task first, so nothing starts if one is bad. run blocks, for quick questions. Collect with wait and until: "settled".
  • One question, several models. A batch-level prompt goes to every task; each task names its model, and its own prompt is appended. Different model families miss different things, but agreement is not proof: verify findings before acting.
  • Read once, ask many. forkFrom starts new tasks from a finished session's transcript, including the files it already read; each fork gets fresh budgets.
  • Steer and continue. steer a running delegate, answer its questions, follow_up a finished one (it keeps what it read), abort when needed. status reports idleMs and phase, which tell slow reasoning from a hung request.
  • Material in, reports out. attachments passes a diff or notes by absolute path; saveTo / saveDir write long reports to files and return the path; usage gives tokens and cost.
  • Coordinator (opt-in). Pass a coordinator plan to spawn: a Pi coordinator dispatches your members, can ask one a targeted follow-up, and writes one synthesis that cites the original reports. Requires codemode in PI_DELEGATE_ALLOW_TOOLS. For most work spawn_batch and your own judgment are simpler. Workflow →

MCP tools per delegate

A delegate can use MCP servers from Pi's mcp.json — read-only GitHub, Serena, a browser, web search — selected per task; nothing is on by default. Add the server to ~/.pi/agent/mcp.json, permit its exact tool names in pi-durateam's environment (PI_DELEGATE_ALLOW_TOOLS="mcp__github__get_file_contents,mcp__github__search_code") and reconnect. Then select them per call:

{

"cwd": "/absolute/repo", "nativeMcp": true, "mcpServers": ["github"], "tools": ["mcpgithubget_file_contents"], "prompt": "Read package.json of OWNER/REPO with GitHub MCP and report its version." }

  • Only the servers in mcpServers are connected. Of their tools, the delegate gets only the mcp__ __ names listed in tools and permitted by PI_DELEGATE_ALLOW_TOOLS; selecting a server never grants all of its tools.
  • A call that selects servers but grants none of their tools is refused before anything starts — for example with tools omitted (the read-only default), or with only codemode or tool_search, which reach only tools named in tools. Granting only tools hidden in mcp.json is refused too. tools: [] remains a tool-free run.
  • The server's exposure in mcp.json does not matter to delegates: every tool named in tools is declared to the delegate directly, so you can keep servers deferred or codemode there for interactive Pi. Tools set to hidden stay unreachable. Add codemode to tools only for scripted loops; scripts reach the same named tools.
  • extensions can stay false. Batch tasks inherit nativeMcp and mcpServers; coordinator members select their own.
  • A permitted MCP tool may write or act outside cwd, and the secret-path guard does not cover external servers. Grant capabilities deliberately.

Setup for GitHub, Serena and agent-browser: optional tools. Web search: research. Details and recovery: native MCP.

Dura: runs built to finish

Always on

  • Turn and time budgets. spawn and spawn_batch default to 30 turns and 10 minutes, run to 12 turns and 5 minutes; the ceilings are PI_DELEGATE_MAX_TURNS (default 50) and PI_DELEGATE_MAX_DURATION_MS (default 15 minutes). maxToolCalls optionally caps the delegate's own calls.
  • At 75% of the turn budget or tool-call cap (if maxToolCalls is set), or after 2/3 of the time, the delegate is told to wrap up; its last turn has no tools and is reserved for the answer.
  • answerState flags an empty (missing) or cut-off (partial) answer. A run that ends without an answer (aborted, error) returns its latest substantial text as salvagedText. Finished results name the model that answered.

Opt-in

  • Soft deadline (PI_DELEGATE_DEADLINE_GRACE_MS): at the deadline the tools go, no new tool call starts, and the delegate has this long to answer; only a run still without an answer is aborted.
  • Model fallback (PI_DELEGATE_FALLBACK_MODELS, or fallbackModels per call): after a provider error that outlasts Pi's retries, the run continues in the same session on the next model listed, e.g. "xai/*:high,antigravity/gemini-*". In our use, a Codex quota error now continues on Grok within seconds.
  • For models that keep calling tools: PI_DELEGATE_ANSWER_GRACE=1 gives one more tool-free turn, PI_DELEGATE_TOOL_CHOICE_NONE sends toolChoice: "none" on that turn, PI_DELEGATE_FINISH_THINKING lowers the thinking level once a run is wrapping up.
  • Durable sessions (durable: true): SQLite checkpoints; after a server restart the session resumes with its id, history and budgets, and a tool call whose outcome is unknown is never blindly replayed. Finished ones are kept for 7 days by default (retentionDays, PI_DELEGATE_RETENTION_DAYS).
  • handoff: save a note in one Claude/Codex window, read it in another to continue the same durable session.

Safe defaults

  • A call that omits tools gets the read-only set (read, grep, find, ls, or your PI_DELEGATE_DEFAULT_TOOLS); anything more must be permitted with PI_DELEGATE_ALLOW_TOOLS. This is not a sandbox: a delegate given bash can do anything you can.
  • Secret paths (.env, ~/.ssh, credentials) are refused for attachments, reads and searches; PI_DELEGATE_SECRET_GUARD=0 turns this off.
  • Sessions live in memory and end with the MCP process. Durable storage, fallback, the soft deadline, the answer grace turn, native MCP and the coordinator are off unless you turn them on.
  • By default at most 4 delegates run at once per server process (PI_DELEGATE_MAX_CONCURRENT). A model name that does not resolve is refused, never replaced by the default.

Documentation

  • Reference: tools, configuration, authentication, native MCP
  • Optional MCP tools · Web research · Review and synthesize · Coordinator
  • Development · Changelog · Issues

MIT · Built on howznguyen/pi-delegate-mcp and Pi Durable.

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