Pi 0.99.0 adds built-in MCP and uses Jev as a classifier model
Pi 0.99.0 demotes Jev and llama.cpp models to judgment-only classifiers that route tasks alongside virtual models, and also adds built-in MCP and image generation.
Pi 0.99.0 发布，还更新了挺多东西的🔥 这次可以说是一个比较大版本的更新，更新的几个点我都比较在意，我把它整理出来了 1、MCP 正式内置，但是做法很 Pi 这次直接加入 Codemode、MCP 和 Tool Search。 模型可以自己写 JavaScript，在 QuickJS 沙箱里一次调用多个 Tool，甚至并行执行。 更关键的是，MCP 一大堆 Tool 默认不用全部塞进 Context，需要的时候再搜索、再调用。 明显还是在控制 Context 膨胀。 2、模型也开始可以动态路由了 新增 Virtual Models。 你在 /model 里选的可以只是一个“虚拟模型”，真正执行时，每一轮请求都可以根据任务自动切到不同模型和 Thinking Level。 简单理解： 简单任务用便宜模型，复杂任务再切强模型。 而且 Pi 会记录最后到底是谁干的、花了多少钱。 3、ChatGPT 订阅现在可以直接登录 Pi 直接： /login openai 就可以用 ChatGPT Subscription 接 OpenAI Provider。 以前的 OpenAI Codex Provider 甚至已经被标成 legacy，这个对订阅用户还是挺实用的。 4、还加入了 Classifier Model 现在 Jev、llama.cpp 模型都可以不负责聊天，只负责快速判断： 这个任务属于哪一类？ 要不要放行？ 应该交给哪个模型？ 再配合 Virtual Model，已经很像： 先用小模型判断 → 再自动分配真正干活的模型。 另外这版还有 Image Generation Runtime、Claude Sonnet 5.5、System Theme，以及长 Session Streaming CPU 占用优化。 这个版本最大的改变是把MCP放进去了，这是一种妥协，也是一种改变，希望慢慢地Pi保留初心的前提下能继续发展
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