magpie собирает настройки моделей для Claude Code, Codex, Gemini CLI и других агентов в одном приложении. Если вы используете несколько инструментов для работы с кодом, вам не придётся искать в каждом отдельный файл настроек, чтобы сменить модель или аккаунт. Приложение также запускает локальный шлюз: агент отправляет запрос ему, а magpie передаёт запрос выбранному провайдеру.
Одна панель для моделей и локальный шлюз для запросов
В README перечислено более 35 поддерживаемых агентов. magpie показывает установленные на вашем компьютере и позволяет выбрать для каждого модель из добавленных провайдеров. Выбор записывается в собственный конфигурационный файл агента: по описанию проекта, magpie меняет нужное значение, сохраняя остальные настройки, комментарии и порядок строк.
Провайдер — сервис или локальное приложение, через которое доступна модель. Среди готовых вариантов в README названы Anthropic, OpenAI, Google Gemini, DeepSeek, Kimi, Ollama и LM Studio. Можно добавить адрес сервиса, совместимого с API OpenAI или Anthropic. Список моделей magpie получает у провайдера, а названия и уровни рассуждения дополняет данными models.dev; готовый список моделей внутри приложения не зашит.
Локальный шлюз работает по адресу 127.0.0.1:3425. Он принимает запросы в форматах OpenAI Chat, OpenAI Responses, Anthropic Messages и Gemini, а затем переводит их между форматами. Так агент, который умеет обращаться к одному типу API, может использовать модель через другой. README отдельно упоминает передачу потоковых ответов, вызовов инструментов и рассуждений модели.
Если у вас несколько аккаунтов или моделей, их можно объединить в группу маршрутизации. Для агента она выглядит как одна модель, например group/daily-coding, а magpie выбирает участника группы. Есть режимы выбора по очереди, порядку, использованию и оставшейся квоте; при ограничении частоты запросов или исчерпании квоты приложение переходит к следующему варианту. Профили решают другую задачу: сохраняют набор настроек всех агентов под одним именем, чтобы переключить их вместе.
magpie показывает число токенов, обращения к кешу, оценку стоимости по опубликованным ценам, остатки и периоды действия квот. Это помогает сравнивать аккаунты, но оценка по прайсу не равна обещанию точного счёта от провайдера. В библиотеке приложения можно хранить инструкции, MCP-серверы и навыки: magpie записывает их в файлы агентов в нужном формате. Если термины незнакомы, начните с объяснений про MCP и подключение серверов и навыки для Claude и других агентов.
Когда magpie пригодится, а когда добавит лишний слой
Вы ведёте проект в Claude Code, иногда переходите в Codex и хотите выбирать модели без ручного редактирования двух конфигураций. В этом случае полезна общая панель: добавляете провайдеров и назначаете модель каждому установленному агенту. Если набор меняется в зависимости от задачи, сохраняете варианты в профилях.
Вы работаете через несколько аккаунтов с ограничениями по запросам. Тогда группа маршрутизации позволит задать порядок или другой режим выбора, а экран квот покажет, сколько осталось у каждого аккаунта. README также описывает использование входа через Claude, ChatGPT, Copilot, Gemini и другие сервисы как провайдера для остальных агентов. Для этого нужен соответствующий аккаунт; magpie не предоставляет подписку или доступ к платным моделям сам.
Вы хотите передавать одним и тем же агентам инструкции, навыки или MCP-серверы, не переписывая настройки вручную. Библиотека magpie предназначена именно для такой раздачи по файлам разных агентов. Ещё один случай — работа с программой, которой нужен адрес API: её можно направить на локальный шлюз, если она позволяет менять базовый URL.
Если вы пользуетесь одним агентом с одной моделью и настройки уже устраивают, magpie вам не нужен. Он не заменяет сам агент и не пишет код вместо него: задача приложения — связать агентов, модели, аккаунты и их конфигурации. О том, что делает агент при работе с проектом, можно отдельно прочитать в материале про Claude Code в VS Code.
Установка magpie и первые настройки
README предлагает скачать приложение с сайта проекта либо запустить установочный скрипт. Команда приведена в README в таком виде:
curl -fsSL https://usemagpie.ai/install.sh | shЭта команда загружает скрипт из сети и сразу передаёт его оболочке на выполнение. Если для вас важно сначала изучить его содержимое, не запускайте команду вслепую. В предоставленном фрагменте README нет отдельной инструкции по ручной установке, поэтому команды для неё здесь нет.
После установки в приложении выбирают готовый вариант провайдера и добавляют его ключ, если этот провайдер работает через API-ключ. Для подключения через подписку README описывает вход в аккаунт; какой именно доступ потребуется, зависит от выбранного сервиса. Если провайдер уже настроен в CC Switch, Claude Code, Codex или Alma, magpie предлагает импортировать его настройки.
У magpie есть панель в системном меню на macOS, Windows и Linux, отдельное окно, текстовый интерфейс терминала и веб-интерфейс. Команды для двух последних режимов приведены в README:
magpie tui
magpie webТекстовый интерфейс, или TUI, показывает элементы управления прямо в терминале. Веб-интерфейс открывает управление через браузер. Для запуска на сервере или NAS README также называет Docker-образ ghcr.io/yetone/magpie, но не даёт в предоставленном фрагменте готовой команды запуска контейнера.
Три примера из README: шлюз, плагины и квоты
Первый пример — программа, которая принимает адрес сервиса OpenAI, Anthropic или Gemini. README предлагает задать ей адрес локального шлюза и указанные значения ключей:
export OPENAI_BASE_URL=http://127.0.0.1:3425/v1 OPENAI_API_KEY=magpie
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:3425 ANTHROPIC_API_KEY=magpie
export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL=http://127.0.0.1:3425 GEMINI_API_KEY=magpieПосле этого совместимая программа обращается к magpie по локальному адресу, а magpie направляет запрос выбранному провайдеру. Строка magpie в этом примере — значение для подключения к шлюзу, а не ключ от OpenAI, Anthropic или Google. Провайдера или аккаунт всё равно нужно добавить в самом magpie.
Второй пример — подключение плагина авторизации из npm. README приводит команды для плагина OpenCode и пакета pi, а также пример входа через плагин:
magpie plugin add opencode-gemini-auth # an OpenCode plugin from npm
magpie plugin add pi-antigravity # a pi package, the same way
magpie plugin login google-plugin # its own sign-in flow, in magpieПлагин в этом случае выполняет вход, показывает доступные модели и отправляет запросы к ним. Для работы таких плагинов magpie использует Bun и, согласно README, скачивает его при первой необходимости. В README отдельно описаны плагины-посредники: они могут читать и менять запросы и ответы, проходящие через шлюз. Это уже не только настройка списка моделей, поэтому устанавливайте такие дополнения с пониманием их доступа.
Третий пример — проверка доступных квот. Для неё README называет команду:
magpie quotaОна относится к просмотру остатков и периодов обновления квот по ключам, тарифам и аккаунтам подписок. Если вы распределяете запросы между несколькими аккаунтами, сопоставляйте эти данные с решениями группы маршрутизации, которые magpie показывает на вкладке Routing.
Что проверить перед доступом к файлам и аккаунтам
magpie читает и меняет конфигурационные файлы агентов. При подключении подписок он работает с аккаунтами, а при работе через шлюз обрабатывает запросы и ответы. В README также есть возможность открыть шлюз в локальной сети и выдать отдельные ключи клиентам с лимитами. Не включайте сетевой доступ, если он вам не нужен, и учитывайте, какие данные смогут видеть установленные плагины.
На момент обзора репозиторий создан 23 сентября 2026 года, последний коммит датирован 7 октября 2026 года; у него 5772 звезды и 423 форка. Лицензия — MIT, основной язык проекта — Go. Для обычного использования README предлагает готовое приложение или установочный скрипт, а не сборку из исходников; Docker указан как отдельный вариант развёртывания, Bun нужен для описанных плагинов. Данных о работе с российскими сервисами в предоставленном README нет.
Источник: репозиторий yetone/magpie на GitHub.