🌉 ChatGPT × Codex × Claude Bridge

让网页版 ChatGPT 隔空指挥你电脑上的 Codex 和 Claude Code 干活。

ChatGPT 负责想，你的电脑负责动手。

这是什么？

平时这三个 AI 各自关在自己的盒子里：

以前你得当人肉中转：在 ChatGPT 里问完方案，复制出来，再粘到终端里让本地 AI 执行。

这个项目把中转环节自动化了——ChatGPT 自己就能把活派到你电脑上，结果自动跑完回传到对话里。你全程只在 ChatGPT 里打字。

Related MCP server: Codex MCP Server

数据怎么流的

   你在 ChatGPT 里说一句话
        │
        ▼
   ChatGPT（云端 · 负责"想"）
        │  通过一条加密隧道（Cloudflare Tunnel）
        ▼
   你电脑上的一个小服务（这个 MCP 桥）
        │  分派任务
        ├──────────────┐
        ▼              ▼
  Claude Code        Codex
  （负责"执行"）     （负责"审查"）
        │              │
        └──────┬───────┘
               ▼
   真的改了你电脑上的文件 / 跑了命令
               │
               ▼
   结果原路返回，显示在 ChatGPT 对话里

三个角色像一个小团队： ChatGPT = 项目经理（想方案、派活）｜Claude Code = 干活的工程师｜Codex = 审查的同事。

它能干嘛（实例）

你在 ChatGPT 里打一句"帮我写个三步计划，再让 Codex 审一遍"，然后：

1. ChatGPT 把"写计划"派给本地 Claude Code → 真的在你硬盘上生成了文件；

2. 再把"审查"派给本地 Codex → Codex 真的读了文件、写下审查意见；

3. 结果回到 ChatGPT 对话里给你看。

全程你只在 ChatGPT 里打字，电脑那头自动完成。

⚠️ 安全警告（务必读完再用）

这座桥的两个执行工具运行时带了 --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox（Codex）和 --dangerously-skip-permissions（Claude Code）。这意味着：

谁能连到这个端点，谁就能在你的电脑上跑任意命令、改任意文件。

所以必须做到：

• 🔒 绝不把端点裸奔在公网。至少用 BRIDGE_PATH_SECRET（不可猜的密钥 URL），有条件再叠 BRIDGE_TOKEN。

• 🚫 绝不把你正在跑的服务地址分享给别人——那等于把你电脑的钥匙发出去。要分享请让对方克隆本仓库、在自己电脑上各搭各的。

• 📁 用 BRIDGE_WORK_ROOT 把可读写范围锁在一个目录里，别直接放任整个 $HOME。

• 🔐 .env 里有密钥，已被 .gitignore 排除——永远不要提交它。

这是个人效率工具，不是给多人用的生产服务。请自担风险。

工作原理（关键招数）

1. ChatGPT 开发者模式：ChatGPT 有个"开发者模式"，允许它连接外部 MCP 工具。这是入口钥匙。

2. 本地 MCP 桥：app/bridge_server.py，基于 FastMCP。它听懂 ChatGPT 的指令，转头去调本地的 Codex / Claude Code 真身二进制。一套代码两用——stdio 给本地客户端，--http 给隧道。

3. 加密隧道：用 Cloudflare Tunnel 把本地 server 安全暴露成 HTTPS，云端的 ChatGPT 不用你把电脑直接挂公网就能够到。

4. 认证靠密钥 URL：ChatGPT Plus 开发者模式的 connector 只支持"无验证 / OAuth"，发不了自定义请求头——所以 Bearer Token 它用不了。改用密钥路径（capability URL）：端点从 /mcp 改成 /mcp/<不可猜的hex密钥>，裸访问 /mcp 直接 404。

暴露的工具

快速开始

前提：本机已装好 Codex CLI 和 / 或 Claude Code，能在终端跑通；有 Cloudflare 账号。

# 1) 克隆 + 装依赖
git clone https://github.com/<你的用户名>/chatgpt-codex-claude-bridge.git
cd chatgpt-codex-claude-bridge
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 2) 配置：生成密钥，填好真身二进制路径
cp .env.example .env
python -c "import secrets;print('BRIDGE_PATH_SECRET='+secrets.token_hex(24))"   # 填进 .env
# 编辑 .env：CODEX_BIN / CLAUDE_BIN 填二进制真身的绝对路径（用 `which codex` 找，
# 但注意 shell 里的 codex/claude 常是带音效的函数包装，要找真身，如 ~/.local/bin/codex）

# 3) 起 server（HTTP 模式，给隧道用）
set -a; source .env; set +a
python -m app.bridge_server --http      # 监听 127.0.0.1:8000

# 4) 起隧道（另开一个终端）
cloudflared tunnel --protocol http2 --url http://localhost:8000
# 从输出里拿到 https://xxx.trycloudflare.com 地址

# 5) 在 ChatGPT 里加 connector
#    URL = https://xxx.trycloudflare.com/mcp/<你的 BRIDGE_PATH_SECRET>
#    Settings → Connectors → 开 Developer Mode → 添加

踩坑速查（都是真踩过的）

环境

• Python 3.10+

• mcp[cli] + uvicorn（见 requirements.txt）

• Codex CLI 和 / 或 Claude Code（本机已能跑通）

• cloudflared

License

MIT