$ loading_
连接多个大模型协同工作，支持连续对话与代码审查规划。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"PAL MCP" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请用 PAL MCP 组织多个模型协作：让一个模型负责方案设计，一个模型负责风险审查，最后汇总成统一结论。
输出一份综合多个模型意见的最终方案与结论。
请用 PAL MCP 对这段代码做多模型代码审查，分别从可读性、性能和潜在 bug 三个角度给出意见。
输出分角度的审查意见和可执行修改建议。
请用 PAL MCP 设计一个 CLI 到 CLI 的桥接流程，让两个命令行工具能够串联执行并保持上下文。
输出可落地的串联流程、上下文传递方式和示例命令。
通过 MCP 访问和管理 Langfuse 提示词，提升大模型提示工程效率。
通过多模型与可视化工具，用自然语言完成软件开发、调试与成本管理。
在终端统一调用多家AI模型，完成文本、图像、视频生成与搜索对比。
为 AI 编码助手提供持久记忆、代码结构分析与安全多代理协作能力。
聚合多家编码规划服务，为 AI 编程工具提供代码审查、方案评审与多轮对话。
在 Mac 本地发起多模型协同评议与综合，辅助编码场景下的高质量决策。