dsh-codex-mcp

Codex-Modelle in DeepSeek Harness über die offizielle CLI von OpenAI — ohne irgendeinem Drittanbieter-Code deine ChatGPT-Anmeldedaten anzuvertrauen.

Installation

npm i -g @openai/codex   # if you don't already have it
codex login              # sign in with your ChatGPT account
dsh plugin --profile web add dsh-codex-mcp
dsh web

Das war's. Codex erscheint in den Tools des Agenten als mcp__codex__codex. Kein API-Schlüssel, kein OAuth-Ablauf im Harness, nichts zum Einfügen.

Related MCP server: codex-mcp-bridge

Warum es das gibt

Andere Plugins, die ein ChatGPT-Abonnement in den Harness einbinden, führen einen eigenen OAuth-Ablauf durch, erhalten ein Token, das auf deinen Plan beschränkt ist, und speichern es. Für OpenAI sehen diese Anfragen so aus, als kämen sie von der Codex CLI. In der Praxis hält ein Drittanbieter-Paket eine Anmeldeinformation für etwas, wofür du zahlst.

Dieses Plugin authentifiziert sich überhaupt nicht. Es findet die ausführbare Codex-Datei, startet sie als MCP-Server und lässt den Harness über stdio mit ihr kommunizieren. Die Authentifizierung erfolgt in OpenAIs eigener signierter Binärdatei, anhand ihrer eigenen ~/.codex/auth.json. Es gibt hier kein Token, das preisgegeben werden könnte, und eine Deinstallation hinterlässt nichts, das widerrufen werden müsste.

DeepSeek Harness  ──MCP/stdio──▶  codex mcp-server  ──HTTPS──▶  OpenAI
                                  (official binary,
                                   own credentials)

Warum MCP statt Shell-Aufrufen pro Aufruf

Gemessen mit demselben Prompt und Modell:

Jeder codex exec-Aufruf startet die Binärdatei kalt und lädt ihren Skills-Kontext neu, bevor er antwortet. Der MCP-Server zahlt das nur einmal. Er behält außerdem den Thread-Zustand, sodass codex-reply ein Gespräch fortsetzen kann.

Der Preis dafür ist ein residenter Prozess — etwa 140 MB im beobachteten Betrieb.

Konfiguration

Alle Optionen sind optional; die Standardwerte sind genau das, was du willst.

DSH_CODEX_BINARY überschreibt die Erkennung, ohne die Konfiguration zu bearbeiten.

Wie die ausführbare Datei gefunden wird

1. Ein explizites command oder DSH_CODEX_BINARY

2. Die native Binärdatei in einer globalen @openai/codex-Installation, durch Auflisten auf der Festplatte ermittelt statt hartkodiert — eine neue Plattform oder Architektur erfordert hier keine Änderung

3. Eine ausführbare codex-Datei im PATH

Unter Windows werden die .cmd- und .ps1-Shims von npm bewusst übersprungen: Der MCP-stdio-Transport startet Prozesse ohne Shell, und ein Shim kann auf diese Weise nicht gestartet werden.

Wenn Codex fehlt

Das Plugin protokolliert eine Warnung, die die Lösung benennt, und bindet nichts ein. Der Harness startet normal, ohne die Codex-Tools. Setze failOnStartupError: true, wenn du lieber laut starten möchtest, als ohne es zu laufen.

Voraussetzungen

• DeepSeek Harness mit @deepseek-ai/dsh-mcp-client 0.1.0-rc.6–0.1.0-rc.8

• Node ^22.19.0 || >=24

• Angemeldete Codex CLI

• Ein ChatGPT-Plan, der Codex enthält

Verifiziert mit Harness 0.1.0-rc.8 und codex-cli 0.144.5.

Deinstallation

dsh plugin --profile web remove dsh-codex-mcp

Es wurden keine Anmeldedaten gespeichert, es gibt also nichts weiter zu bereinigen. Deine Codex-CLI-Anmeldung bleibt unberührt.

Entwicklung

npm install
npm test

Die Tests erstellen synthetische npm-Verzeichnisstrukturen in einem temporären Verzeichnis, sodass die Testsuite auf Maschinen ohne installiertes Codex durchläuft. CI führt sie auf Linux, macOS und Windows mit beiden unterstützten Node-Versionen aus und prüft separat, dass eine saubere Installation des gepackten Tarballs funktioniert.

Lizenz

MIT