zai-coding-gateway 0.1.0

MCP-сервер для решения задач в рабочем пространстве через Z.AI Coding Plan (solve_in_workspace, apply_changes)

ZAI Coding Gateway

MCP-сервер для решения задач в рабочем пространстве через Z.AI Coding Plan endpoint (api.z.ai/api/coding/paas/v4). Предоставляет инструменты solve_in_workspace, apply_changes, confirm_session_done для любых MCP-клиентов (Cursor, Anigravity, Claude Code, Cline и др.). Один и тот же сервер можно добавить в любую IDE — поведение не зависит от того, откуда вы его запускаете.

Требования

• Python 3.11+
• Ключ Z.AI и подписка Coding Plan

Установка

pip install -e .
# или с тестами:
pip install -e ".[dev]"

Настройка

Все настройки задаются переменными окружения. Ключ и модель не хранятся в коде — их задаёт пользователь в настройках MCP-клиента (например, в Cursor в mcp.json в секции env).

Переменная	Назначение
ZAI_API_KEY	Ключ Z.AI (обязательный)
ZAI_WORK_MODEL	Необязательно. Модель для генерации кода, рефакторинга и основного цикла сессии. По умолчанию glm-4.7 (контекст 200K).
ZAI_FAST_MODEL	Необязательно. Модель для консолидации и суммаризации внутри сессии. По умолчанию glm-4.5-air (контекст 128K, быстрая).
ZAI_BASE_URL	По умолчанию https://api.z.ai/api/coding/paas/v4
ZAI_PROJECT_ROOT	Корень открытого проекта для solve_in_workspace (пути file_paths и сессия). Чтобы из любой IDE всё работало «как по маслу», задайте эту переменную в конфиге MCP так, чтобы она указывала на папку открытого в IDE проекта. Многие IDE при старте MCP подставляют в env переменные вроде ${workspaceFolder} / ${projectPath} — тогда один конфиг подходит для Cursor, Anigravity и др. Без неё сервер пробует MCP roots/list (многие клиенты пока не поддерживают) или поиск вверх от cwd по маркерам; при неудаче — явная ошибка с просьбой задать ZAI_PROJECT_ROOT.
ZAI_SESSION_LOGS_DIR	Опционально. Каталог для логов сессий solve_in_workspace. По умолчанию логи пишутся в проект gateway (для разработчиков). Если нужно получать логи в свой проект — укажите абсолютный путь к каталогу (например ${workspaceFolder}/workspace_sessions_logs).

Работа из любой IDE

MCP запускается вашей IDE при открытии проекта. Чтобы пути file_paths/file_path и сессия solve_in_workspace относились к открытому проекту (а не к случайному cwd), в настройках MCP укажите ZAI_PROJECT_ROOT в env. Тогда не важно, в какой IDE вы работаете (Cursor, Anigravity, другая):

• Если IDE при запуске MCP подставляет в env путь к открытому проекту (например через переменную вроде ${workspaceFolder}, ${workspaceRoot}, %projectPath% и т.п.) — используйте её для ZAI_PROJECT_ROOT. Один и тот же конфиг будет работать во всех проектах и во всех таких IDE.
• Если такой подстановки нет — укажите в конфиге абсолютный путь к корню проекта; для другого проекта можно завести отдельный конфиг или переопределить env в настройках проекта/workspace.

Идея: корень проекта задаёт тот, кто запускает MCP (IDE), через env — тогда серверу не нужно угадывать, и поведение едино во всех средах.

Подключение в Cursor

1. Скопируйте пример конфигурации:

   cp mcp.json.example mcp.json
   

2. Откройте mcp.json и в секции env подставьте свой ZAI_API_KEY.
3. Добавьте содержимое mcp.json в настройки MCP Cursor (например, в ~/.cursor/mcp.json или в настройках проекта в разделе MCP Servers). При использовании в другом проекте укажите в env путь к корню этого проекта: "ZAI_PROJECT_ROOT": "/путь/к/проекту" (Cursor пока не передаёт workspace через MCP roots/list). Формат:

   {
     "mcpServers": {
       "zai-coding-gateway": {
         "command": "/путь/к/.venv/bin/python",
         "args": ["-m", "zai_coding_gateway.main", "--stdio"],
         "env": {
           "ZAI_API_KEY": "ваш-ключ",
           "ZAI_PROJECT_ROOT": "/путь/к/корню/проекта"
         }
       }
     }
   }
   

4. Убедитесь, что в PATH доступен тот же Python, в окружении которого установлен пакет (pip install -e .). Либо укажите полный путь к python в command.

Модели (work / fast)

• Для основного цикла сессии в solve_in_workspace (need_more/done/use_tools) используется work-модель (по умолчанию glm-4.7, контекст 200K).
• Для внутренней консолидации и суммаризации истории в solve_in_workspace используется fast-модель (по умолчанию glm-4.5-air, контекст 128K).
• Выбор модели в вызовах MCP недоступен; при необходимости заменить дефолты задайте ZAI_WORK_MODEL и/или ZAI_FAST_MODEL в env.

Запуск

Сервер запускается MCP-клиентом по stdio (Cursor сам стартует процесс по mcp.json). Ручной запуск для отладки:

export ZAI_API_KEY="ваш-ключ"
python -m zai_coding_gateway.main --stdio

Инструменты

Порядок использования: solve_in_workspace → apply_changes → при необходимости confirm_session_done.

solve_in_workspace

Точка входа: запускает сессию рабочего пространства. Модель получает полный контекст, может запрашивать файлы (need_more), использовать list_dir/grep/glob/read, вернуть отчёт и suggested_changes (в т.ч. предложения по новым файлам). Создание файлов в проекте — только через apply_changes после утверждения архитектором.

Вход: instruction (строка — формулировка задачи), todos (список строк), file_paths (список путей относительно корня проекта, обязательный начальный контекст), max_steps (число, по умолчанию 10).

Выход: session_id (строка), report (строка), suggested_changes (список объектов: каждый с полем path и полем diff или content), files_used (список путей).

Лимит: 5 раундов инструментов за сессию. Логи: workspace_sessions_logs/<session_id>.log или каталог из ZAI_SESSION_LOGS_DIR.

apply_changes

Применяет утверждённые изменения к проекту. Вызывать после solve_in_workspace, когда принято решение по suggested_changes.

Вход: session_id (из ответа solve_in_workspace), changes (список объектов: каждый {path: путь к файлу, content: новое содержимое} или {path, diff: unified diff или полный текст}), confirm_after (bool, по умолчанию True — после применения очистить сессию). Пути должны входить в сессию.

Выход: session_id, applied (список применённых путей), cleaned (bool).

confirm_session_done

Очищает темп-каталог сессии после принятия решения (после apply_changes или при отказе от изменений).

Вход: session_id. Выход: session_id, cleaned (true).

Режим «архитектор + разработчик»

Один поток работы: сформулируйте задачу в instruction и todos, укажите file_paths (начальный контекст — существующие файлы). Запустите solve_in_workspace — модель получит контекст, при необходимости запросит ещё файлы или использует list_dir/grep/glob/read, затем вернёт отчёт и suggested_changes (в т.ч. предложения по новым файлам). Все изменения применяются только после вашего утверждения через apply_changes (или откажитесь и при необходимости вызовите confirm_session_done). Точечное чтение и запись файлов архитектор выполняет средствами IDE.

Тесты

pytest tests/ -v

Тесты используют мок Z.AI API (реальный ключ не нужен). E2E-тесты с реальным API помечены маркером e2e и выполняются только при заданном ZAI_API_KEY:

ZAI_API_KEY=ваш-ключ pytest tests/ -v -m e2e
# или
ZAI_API_KEY=ваш-ключ ./scripts/e2e_smoke.sh

Боевой E2E (tests/test_e2e_battle.py): тестовый проект в tests/e2e_fixtures/battle_project/. Тесты проверяют доступ к файлам проекта и solve_in_workspace (структура ответа). Запуск с ключом: ZAI_API_KEY=... pytest tests/test_e2e_battle.py -v -m e2e.

В CI по умолчанию e2e не запускают.

Как проверить, что списывается Coding Plan (а не общий биллинг)

1. При старте MCP в stderr выводится строка вида:
   zai-coding-gateway: endpoint = https://api.z.ai/api/coding/paas/v4 (Coding Plan)
   Если в скобках Coding Plan — запросы идут на подписку Coding Plan. Если общий paas (не Coding Plan) — используется общий endpoint (без /coding/ в пути), и списание может идти с общего биллинга.

2. По умолчанию (без ZAI_BASE_URL) используется https://api.z.ai/api/coding/paas/v4 — это Coding Plan. Не задавайте ZAI_BASE_URL, если хотите использовать только Coding Plan.

3. Проверка в кабинете Z.AI — в использовании/биллинге посмотрите, по какому продукту идёт списание (Coding Plan vs общий API).

4. Кто решает, откуда списывать — итоговая привязка к Coding Plan или к общему биллингу определяется политикой Z.AI (как правило, по вызываемому endpoint и/или по привязке API-ключа к продукту). Мы со своей стороны гарантируем только то, что запросы уходят на выбранный URL (по умолчанию Coding Plan); ключ вы задаёте в конфиге MCP. При сомнениях — уточните в документации или поддержке Z.AI.

Диагностика 401 (token expired or incorrect)

Если E2E или вызовы из Cursor возвращают 401 - token expired or incorrect:

1. Формат ключа — Z.AI ожидает ключ вида {id}.{secret} и заголовок Authorization: Bearer <ключ>. Сервер уже отправляет ключ в этом формате; проверьте, что в ZAI_API_KEY нет лишних пробелов и кавычек.
2. Подписка Coding Plan — endpoint api.z.ai/api/coding/paas/v4 доступен только при активной подписке GLM Coding Plan. Убедитесь, что ключ создан для аккаунта с этой подпиской.
3. Проверка ключа на общем endpoint — временно задайте ZAI_BASE_URL=https://api.z.ai/api/paas/v4 и запустите E2E. Если с общим endpoint запрос проходит, а с Coding — 401, значит ключ или аккаунт не привязаны к Coding Plan.
4. Перевыпуск ключа — в управлении API-ключами проверьте, что ключ активен; при необходимости создайте новый и подставьте в ZAI_API_KEY.

Транспорт и развёртывание

Текущий режим — stdio (клиент запускает процесс). Развёртывание на удалённом сервере (StreamableHTTP) планируется в следующей итерации.

Лицензия

MIT.