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dsh-codex-mcp

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dsh-codex-mcp

Modelos de Codex en DeepSeek Harness, a través de la CLI oficial de OpenAI — sin ceder a ningún código de terceros la custodia de tus credenciales de ChatGPT.

Instalación

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

Eso es todo. Codex aparece en las herramientas del agente como mcp__codex__codex. Sin clave de API, sin flujo OAuth dentro del harness, nada que pegar.

Related MCP server: codex-mcp-bridge

Por qué existe esto

Otros plugins que integran una suscripción de ChatGPT en el harness ejecutan su propio flujo OAuth, obtienen un token limitado a tu plan y lo almacenan. Para OpenAI, esas solicitudes parecen provenir de Codex CLI. En la práctica, un paquete de terceros está en posesión de una credencial de algo por lo que pagas.

Este plugin no autentica en absoluto. Localiza el ejecutable de Codex, lo lanza como servidor MCP y permite que el harness se comunique con él a través de stdio. La autenticación ocurre dentro del propio binario firmado de OpenAI, contra su propio ~/.codex/auth.json. No hay ningún token que pueda filtrarse y al desinstalarlo no queda nada que revocar.

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

Por qué MCP y no lanzar un proceso por llamada

Medido con el mismo prompt y modelo:

Enfoque

Latencia

Servidor MCP (proceso persistente)

11.4s

codex exec (proceso nuevo por llamada)

31.5s

Cada invocación de codex exec arranca el binario en frío y recarga su contexto de skills antes de responder. El servidor MCP solo paga ese coste una vez. También conserva el estado del hilo, de modo que codex-reply puede continuar una conversación.

El coste es un proceso residente: unos 140 MB en el uso observado.

Configuración

Todas las opciones son opcionales; los valores por defecto son los que quieres.

Opción

Por defecto

Propósito

command

detección automática

Ruta completa al ejecutable de Codex

serverName

codex

Espacio de nombres de la herramienta (mcp__<serverName>__…)

cwd

directorio de trabajo del harness

Directorio de trabajo del proceso de Codex

env

{}

Variables de entorno adicionales

toolCallTimeoutMs

900000

Límite por llamada: los turnos de Codex son ejecuciones de agente, no completions

failOnStartupError

false

Si la ausencia de Codex debe impedir el arranque del harness

DSH_CODEX_BINARY anula la detección sin editar la configuración.

Cómo se encuentra el ejecutable

  1. Un command explícito, o DSH_CODEX_BINARY

  2. El binario nativo dentro de una instalación global de @openai/codex, enumerado desde el disco en lugar de estar codificado: una plataforma o arquitectura nueva no requiere cambios aquí

  3. Un ejecutable codex en el PATH

En Windows, los shims .cmd y .ps1 de npm se omiten deliberadamente: el transporte stdio de MCP lanza procesos sin shell, y un shim no se puede lanzar de esa manera.

Cuando Codex no está disponible

El plugin registra una advertencia que indica la solución y no monta nada. El harness arranca con normalidad sin las herramientas de Codex. Establece failOnStartupError: true si prefieres que el arranque falle de forma ruidosa a ejecutarse sin él.

Requisitos

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

  • Node ^22.19.0 || >=24

  • Codex CLI, con sesión iniciada

  • Un plan de ChatGPT que incluya Codex

Verificado con el harness 0.1.0-rc.8 y codex-cli 0.144.5.

Desinstalación

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

No se almacenó ninguna credencial, así que no hay nada más que limpiar. Tu sesión de Codex CLI no se toca.

Desarrollo

npm install
npm test

Las pruebas construyen estructuras npm sintéticas en un directorio temporal, por lo que la suite pasa en máquinas sin Codex instalado. La CI las ejecuta en Linux, macOS y Windows con ambas versiones compatibles de Node, y verifica por separado que una instalación limpia del tarball empaquetado funciona.

Licencia

MIT

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • codex-mcp-go

    w31r4
    A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Wraps OpenAI's Codex CLI as an MCP server, enabling AI clients like KiloCode, Roo Code, and Cline to leverage Codex for code generation, debugging, and analysis through natural language.
    51
    MIT