PAL MCP: три нейросети в одном Claude Code

Почему одна модель упирается в потолок

У каждой нейросети свои сильные и слепые места. Claude хорошо пишет и собирает проект, но когда доходит до «а проверь сам себя на ошибки», легко пропускает то, что сам же и написал. ChatGPT неплохо вычитывает чужой код, но захлёбывается, когда ему скармливают гору файлов разом. Gemini спокойно проглатывает огромный контекст - длинные видео, PDF на сотни страниц, - но ради этого приходится открывать отдельную вкладку и терять нить разговора.

Итог обычно один: три вкладки, в которых куски кода вручную переносятся из одной в другую, и каждый раз заново приходится объяснять контекст задачи. Корень проблемы не в самих моделях - они просто закрывают разные углы задачи. Вопрос в том, можно ли посадить их в одну комнату, чтобы Claude сам звал нужную, когда она нужна.

Что это за инструмент

PAL MCP - открытый проект на GitHub от команды BeehiveInnovations. Раньше он назывался Zen MCP; переименован, чтобы не путать с другим похожим по названию продуктом и точнее отразить свою роль - provider abstraction layer, слой, который абстрагирует разных поставщиков моделей под одним интерфейсом. Суть от переименования не изменилась.

Это небольшой MCP-сервер, который встаёт рядом с Claude Code и даёт Claude новую способность - звать другие модели как инструменты прямо из разговора. Claude остаётся главным и выполняет основную работу: когда нужна вторая пара глаз на код, он обращается к ChatGPT; когда нужно переварить тяжёлый файл, длинное видео или PDF на сотни страниц, он отдаёт это Gemini. Всё происходит в одном окне Claude Code, без переключения вкладок и копирования кусков текста между сайтами.

Репозиторий: github.com/BeehiveInnovations/pal-mcp-server. Ключи от моделей хранятся локально, в файле на компьютере пользователя, а не на стороннем сервере.

Кто за что отвечает

Claude - собирает. Держит проект, пишет код, ведёт всю работу - это основная рабочая модель в Claude Code.

ChatGPT - ревьюит код. Даёт свежий взгляд со стороны, находит то, что Claude мог не заметить сам: дыры в логике, слабые места, что можно сделать чище.

Gemini - разбирает большое. Берёт на себя тяжёлый контекст - длинные видео, PDF на сотни страниц, крупные файлы, - то, на чём другие модели захлёбываются, Gemini обрабатывает целиком за счёт расширенного контекстного окна.

Сервер поддерживает не только эти три модели - в список входят также Grok, Azure, Ollama, OpenRouter и другие провайдеры. Начать можно с одной дополнительной модели: например, подключить только Gemini по бесплатному ключу - этого уже достаточно, чтобы снять главное узкое место с большими файлами. Основная работа при этом идёт на подписке Claude, а дополнительные модели подключаются по мере необходимости.

Установка по шагам

Шаг 0. Убедитесь, что установлен Claude Code. Вся связка работает внутри него, и команды ниже вставляются в его терминал.

Шаг 1. Проверьте три предварительных условия. Серверу нужны Python версии 3.10 или новее, Git и утилита uv. Python и Git обычно уже стоят вместе с Claude Code. Поставить uv можно, прямо попросив об этом Claude Code: «поставь uv по официальной инструкции» - он сделает это сам.

Шаг 2. Заберите сервер. В терминале Claude Code выполните две команды:

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

Шаг 3. Запустите установочный скрипт. У проекта есть скрипт, который делает всё сам - ставит зависимости и подключает сервер к Claude Code:

./run-server.sh

После завершения перезапустите Claude Code, чтобы он подхватил новый инструмент.

Шаг 4. Подключите ключ Gemini (и по желанию ChatGPT). Бесплатный ключ Gemini можно получить на aistudio.google.com, в разделе создания ключей API. В файле .env внутри папки проекта (создайте его, если отсутствует) добавьте строку:

GEMINI_API_KEY=сюда-вставьте-свой-ключ-gemini

# по желанию, если нужен ещё и ChatGPT на ревью:
OPENAI_API_KEY=сюда-вставьте-свой-ключ-openai

Ключ OpenAI (движок ChatGPT) можно получить на platform.openai.com - он платный по факту запросов, но стоимость обычно небольшая. Начать можно только с ключа Gemini - этого уже достаточно, чтобы почувствовать разницу.

Как этим пользоваться

После установки в обычном разговоре с Claude Code достаточно словами указать, какую модель подключить - Claude сам обратится к ней и вернётся с результатом.

Сделай код-ревью этого файла через Gemini Pro
и покажи, что стоит починить

Так же работают формулировки вроде «разбери вот этот PDF через Gemini и вытащи главное» или «прогони эту логику через ChatGPT, пусть найдёт слабые места». Слова свободные - главное назвать модель. Под капотом у сервера есть готовые режимы: обычный чат, код-ревью, разбор бага, планирование и совместное обсуждение несколькими моделями разом - запоминать их не нужно, Claude подбирает нужный режим сам.

Что это даёт на практике

Страница или функция собрана с Claude - тут же можно попросить ChatGPT вычитать код, и он находит то, что Claude мог пропустить. Всё в одном окне, без переключения контекста.

Нужно разобрать длинное видео или тяжёлый PDF - задача уходит Gemini, а Claude продолжает работу уже с готовым разбором на руках.

Есть сомнение в решении - можно спросить мнение сразу у двух моделей и посмотреть, сходятся ли они, или одна из них явно ошибается.

Чек-лист