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« Pi Agent Harness » : différence entre les versions

De Le Wiki de Lug
Ligne 96 : Ligne 96 :
  # ~/.mnemosyne-venv/bin/pip install <font color = cyan>mnemosyne-memory[embeddings]</font>
  # ~/.mnemosyne-venv/bin/pip install <font color = cyan>mnemosyne-memory[embeddings]</font>
  # pi install npm:@mnemosyne-oss/pi-mnemosyne
  # pi install npm:@mnemosyne-oss/pi-mnemosyne
# echo 'export PATH="$HOME/.mnemosyne-venv/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
# source ~/.bashrc


=== [https://pi.dev/packages/pi-mcp-adapter pi-mcp-adapter] ===
=== [https://pi.dev/packages/pi-mcp-adapter pi-mcp-adapter] ===

Version du 23 septembre 2026 à 18:57

Prérequis

Installation

Debian

# apt update && apt upgrade
# apt install npm

On créé un utilisateur Pi :

# adduser pi
# su - pi

On install Pi :

# sudo npm install -g @mariozechner/pi-coding-agent

Configuration

Modèle local

# vi ~/.pi/agent/models.json

Par exemple, on créé un fournisseur local

{
  "providers": {
    "local": {
      "baseUrl": "https://192.168.1.123:8080/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "local",
      "models": [
        { "id": "Qwen3.8-27B" }
        { "id": "Muse-Glimmer" }
      ]
    }
  }
}

On lance ensuite Pi :

# pi

Le modèle peut ensuite être sélectionné avec :

/login local

Mise à jour

# sudo pi update

Extension

Package Catalog : Installation avec pi install npm:<package>

Extension fournissant à Pi des outils natifs pour la recherche web et la consultation de pages, avec prise en charge locale de SearXNG et Firecrawl. # pi install npm:pi-web-access Pour utiliser SearXNG et Firecrawl, éditer :

# vi ~/.pi/agent/web-search.json

Ajouter :

{
  "searxngBaseUrl": "https://192.168.1.123:8080",
  "firecrawlBaseUrl": "https://192.168.1.123:3002",
  "searchRouting": {
    "providers": ["searxng", "firecrawl"],
    "useCurrentModel": false,
    "fallbackOn": ["transient", "quota", "network", "invalid-response"]
  },
  "fetchRouting": {
    "providers": ["firecrawl"],
    "allowRemoteHostedProviders": false
  },
  "fetch": {
    "timeout": 30,
    "defaultMode": "readable",
    "allowedModes": ["readable", "raw", "answer"],
    "answerProvider": "local",
    "answerModel": "Qwen3.8-27B"
  },
  "webSearch": {
    "enabled": true,
    "allowedProviders": ["searxng", "firecrawl"]
  },
  "tools": {
    "webSearch": { "enabled": true },
    "sourceCheck": { "enabled": true },
    "fetchContent": { "enabled": true },
    "getSearchContent": { "enabled": true }
  },
  "commands": {
    "websearch": { "enabled": true },
    "curator": { "enabled": true },
    "search": { "enabled": true },
    "google-account": { "enabled": true }
  },
  "ssrf": {
  "allowRanges": ["192.168.1.0/24"]
  }
}

Navigateur Camofox anti-détection intégré sous forme d’outils natifs pour l’agent, avec gestion à la demande de son cycle de vie.

# sudo apt-get update && sudo apt-get install -y libgtk-3-0t64 libdbus-glib-1-2 libasound2t64
# pi install npm:@munstar0s/pifox

Mémoire persistante locale pour Pi, avec stockage SQLite et outils natifs pour mémoriser, retrouver et supprimer des souvenirs.

# sudo apt update && apt upgrade
# sudo apt install python3-pip python3-full python3-venv
# python3 -m venv ~/.mnemosyne-venv

On installe Mnemosyne :

  • mnemosyne-memory → mémoire + recherche lexicale, très léger.
  • mnemosyne-memory[embeddings] → ajoute la recherche sémantique avec des embeddings locaux.
  • mnemosyne-memory[all] → ajoute l'ensemble des fonctionnalités optionnelles, notamment le serveur MCP et les fonctions de recherche vectorielle.
# ~/.mnemosyne-venv/bin/pip install mnemosyne-memory[embeddings]
# pi install npm:@mnemosyne-oss/pi-mnemosyne
# echo 'export PATH="$HOME/.mnemosyne-venv/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
# source ~/.bashrc
# pi install npm:pi-mcp-adapter

Puis pour configurer les instances MCP :

# mkdir -p  ~/.config/mcp
# vi ~/.config/mcp/mcp.json
# vi ~/.config/mcp/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "ragflow": {
      "url": "http://192.168.1.123:9382/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer TON_API_KEY"
      }
    }
  }
}