Brooks Model MCP
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Brooks Model MCPAsk Claude to review this pull request changes"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Brooks Model MCP
统一的 Codex、Claude 与 Grok 直接会话 MCP 服务,面向 VS Code、Claude Code 及其他支持 stdio MCP 的客户端。
设计
三个入口相互隔离:
mcp-codex:调用本机 Codex CLI,复用~/.codex中的认证、模型与思考强度;默认启用原生实时网页搜索。mcp-claude:调用本机 Claude Code CLI,复用~/.claude中的认证与模型;暴露按次思考强度并默认允许WebSearch/WebFetch。mcp-grok:调用 OpenAI 兼容的 Grok API;默认模型与思考强度由 server 环境配置,默认通过 Responses API 使用web_search。
Codex 和 Claude 使用上游 CLI 的原生 session/thread。Grok API 通常无服务端会话,本项目使用本机 SQLite 保存消息历史并提供可续接 session。
Related MCP server: CLI Agent MCP
对话、长文本与权限
三个首轮工具都返回
sessionId,后续分别传给codex_reply、claude_reply、grok_reply即可连续对话。Codex/Claude 的输入通过 stdin 传给 CLI,Grok 通过 HTTP JSON 发送;代码不按字符数静默截断输入。
Codex 使用原生 JSONL 事件流,Claude 使用
stream-json;server 会消费实时事件并通过 MCP progress notification 发送节流后的状态摘要。状态摘要不包含 prompt、模型正文或命令输出。最终响应仍是一次完整的结构化 MCP 结果,不是多次 token 结果。客户端只有在调用时提供 progress token 且实现了相应 UI 时才会展示中间状态;超长输出仍宜分轮索取,需要产出大型文档时,只在明确授权写入后交给 Codex 保存到工作区。
Codex/Claude 的上下文管理由各自 CLI 负责。Grok 将本地 SQLite 中的完整消息历史随续聊请求重发,达到模型上下文上限后应开启新 session 或先请求压缩摘要。
默认权限是只读:Codex 默认
sandbox=read-only,Claude 固定permission-mode=plan且只开放读取和网页工具,Grok 不开放本地文件工具。只有 Codex 可在单次调用中显式指定
sandbox=workspace-write。不建议让多个外部模型并发修改同一工作区;更稳妥的模式是三者研究/审查,主代理统一落盘。三者的
web_search参数默认均为true,可按调用设为false。搜索能力仍受上游账号、组织策略及兼容 API endpoint 支持情况约束。
超时与取消
Codex/Claude 没有总运行时限,只受“连续无任何输出”的空闲时限约束,默认 300 秒。只要 stdout 或 stderr 仍间歇产生数据,调用就可以无限运行。
通过
MODEL_MCP_CLI_IDLE_TIMEOUT_SECONDS调整空闲阈值;值必须为正数。旧的MODEL_MCP_CLI_TIMEOUT_SECONDS不再读取,也不会形成隐藏的 900 秒上限。达到连续静默阈值或 MCP 调用被取消时,server 会终止当前上游进程并清理管道;Windows 使用 Job Object 回收整个子进程树。
Grok 使用
GROK_TIMEOUT_SECONDS控制 HTTP connect/read/write/pool 超时,默认 180 秒。无响应超时不会自动重试;明确的临时 HTTP 状态或连接失败仍受GROK_MAX_RETRIES约束。超时只关闭当前无响应调用,不关闭 MCP server。后续仍可发起新 session;超时 turn 不应继续复用,避免上游历史处于不确定状态。
MCP progress 是可选通知,不保证覆盖宿主客户端自身设置的固定工具调用硬超时。如果宿主仍在某个固定时长中止调用,需要同时调整宿主的 MCP/tool timeout 配置。
安全边界
API key、token、SQLite session、日志和本地配置不会进入 Git。
prompt 通过 stdin 传给 Codex/Claude,不拼接 shell 命令。
Codex/Claude 默认只读。
Grok key 只从 server 进程环境读取,不接受 MCP 工具参数传入,也不会在诊断结果中回显。
Conda 环境
Conda 仅用于开发、测试和发布前验收,不进入 MCP 客户端启动链:
conda env create -f environment.yml
conda activate mcpserver
pytest
ruff check .已有环境可更新:
conda activate mcpserver
python -m pip install -e ".[dev]"MCP 配置
客户端配置严格使用 uvx --from git+https://...,与 Claude Code 中现有 Git MCP 的配置方式一致。生产配置必须锁定 tag 或 commit:
{
"servers": {
"codex": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"git+https://github.com/Brooks-Sem/mcpserver.git@v0.1.0",
"mcp-codex"
]
},
"claude": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"git+https://github.com/Brooks-Sem/mcpserver.git@v0.1.0",
"mcp-claude"
]
},
"grok": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"git+https://github.com/Brooks-Sem/mcpserver.git@v0.1.0",
"mcp-grok"
],
"env": {
"GROK_API_URL": "${input:grok-api-url}",
"GROK_API_KEY": "${input:grok-api-key}",
"GROK_MODEL": "grok-4",
"GROK_REASONING_EFFORT": "high"
}
}
}
}完整模板位于 configs/。新机器只需安装 Git、uv、Codex CLI 和 Claude Code CLI;uvx 会从 Git tag 创建并缓存隔离环境。
不要在长期配置中省略 @v0.1.0。直接跟随 main 会让未经本机验收的更新自动进入三个 MCP server。
Grok 配置
Grok 没有被本项目依赖的本地 CLI 会话层。server 从进程环境读取:
环境变量 | 说明 | 默认值 |
| OpenAI 兼容 API base URL | 必填 |
| API key,只允许本机配置 | 必填 |
| server 默认模型 |
|
| 默认思考强度:low/medium/high/xhigh/max |
|
| 兼容 endpoint 的请求字段;空值表示不发送 |
|
| 请求超时 |
|
| 可重试请求次数 |
|
grok / grok_reply 工具允许按次覆盖 model 与 reasoning_effort,但不接受 key 或 API URL 参数。Grok session 存储于本机 SQLite,不上传 Git。
验证
.\scripts\doctor.ps1
conda run -n mcpserver pytest
conda run -n mcpserver ruff check .发布后验证远程 tag:
uvx --from "git+https://github.com/Brooks-Sem/mcpserver.git@v0.1.0" mcp-doctorThis server cannot be installed
Resources
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Connect MCP clients to 2,000+ AI models without managing provider API keys.
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