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Pal MCP Toolkit

Pal MCP Toolkit 提供用于全面代码分析和开发工作流的专业工具。每个工具都遵循多步骤工作流模式，并经过专家验证。

快速参考：工具选择

任务类型	工具	参考
复杂任务前的架构与代码分析	mcp__zen__analyze	analyze.md
Bug 调查与根因分析	mcp__zen__debug	debug.md
战略规划与任务分解	mcp__zen__planner	planner.md
代码异味检测与重构	mcp__zen__refactor	refactor.md
完成任务后的代码审查	mcp__zen__codereview	review.md
执行流程与依赖追踪	mcp__zen__tracer	tracer.md

关键工作流要求

强制完成规则

• 绝不要在返回 next_step_required: false 之前停止工作流
• 务必在 next_step_required: true 时递增 step_number 并再次调用工具
• 任务作废：未完成的工作流会导致任务立即被拒绝
• 没有例外：即使第 1 步后分析似乎已完成，也必须完成所有步骤

模型要求

• 强制要求：所有 Pal MCP 工具调用始终使用 model: "anthropic/claude-opus-4.6"
• 调用 Pal MCP 工具时绝不要使用其他模型

工作流验证清单

1. 检查每条响应中的 next_step_required
2. 如果为 true，使用递增后的 step_number 再次调用工具
3. next_step_required: true 时，绝不要继续实施
4. 只有在 next_step_required: false 时，工作流才算完成

工具概览

Analyze（mcp__zen__analyze）

使用场景：

• 在复杂任务开始前，了解现有架构
• 架构审查与系统设计评估
• 性能、安全性和技术债务分析

关键参数：

• analysis_type："architecture" | "performance" | "security" | "quality" | "general"
• output_format："summary" | "detailed" | "actionable"

完整文档请参阅 references/analyze.md。

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Debug（mcp__zen__debug）

使用场景：

• Bug 调查与根因分析
• 性能问题、内存泄漏、竞态条件
• 集成故障与服务通信问题

关键参数：

• hypothesis：当前对根因的推测
• confidence："exploring" | "low" | "medium" | "high" | "very_high" | "almost_certain" | "certain"

完整文档请参阅 references/debug.md。

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Planner（mcp__zen__planner）

使用场景：

• 将复杂任务分解为可管理的步骤
• 系统设计与架构决策
• 迁移规划与实施策略

关键参数：

• is_step_revision：用于完善先前的步骤
• is_branch_point：用于探索替代方案
• branch_id：为替代方案命名

完整文档请参阅 references/planner.md。

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Refactor（mcp__zen__refactor）

使用场景：

• 处理代码异味与技术债务
• 拆分大型模块或类
• 现代化旧式模式

关键参数：

• refactor_type："codesmells" | "decompose" | "modernize" | "organization"
• focus_areas：["performance", "readability", "maintainability", "security"]

完整文档请参阅 references/refactor.md。

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代码审查（mcp__zen__codereview）

使用时机：

• 完成任务后（强制）
• 提交拉取请求前
• 验证实现是否符合项目标准

关键参数：

• review_type：使用 "full" 进行全面分析
• severity_filter：使用 "all" 捕获所有严重级别的问题
• focus_on：指定关注领域，例如 "performance"、"security"、"type-safety"

完整文档请参阅 references/review.md。

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Tracer（mcp__zen__tracer）

使用时机：

• 理解代码执行路径
• 重构前梳理依赖关系
• 调试复杂流程

关键参数：

• trace_mode："precision"（执行流程） | "dependencies"（结构分析） | "ask"
• target_description：清晰描述要追踪的内容及原因

完整文档请参阅 references/tracer.md。

常见必需参数

所有 Pal MCP 工具都需要以下基础参数：

{
  "step": "Description of current step",
  "step_number": 1,
  "total_steps": 2,
  "next_step_required": true,
  "findings": "Findings from this step",
  "model": "anthropic/claude-opus-4.6"
}

文件路径要求

• 始终为 relevant_files 使用完整的绝对路径
• 包含直接参与分析的文件
• 包含可提供上下文的相关文件
• 适用时包含测试文件

典型工作流模式

1. 开始：使用 step_number: 1 和初始策略调用工具
2. 迭代：递增 step_number，并根据上一步的结果完善发现
3. 继续：持续调用，直到 next_step_required: false
4. 完成：仅在工作流完成后才开始实施

违规示例（任务驳回）

• 只调用一次 Pal 工具就开始实施
• 因为分析似乎已完成而跳过步骤
• 在 next_step_required: false 之前开始实施
• 使用 anthropic/claude-opus-4.6 以外的模型