Claude Code（代码智能体）MCP（模型上下文协议）

该服务提供 run_claude 工具，接收 prompt 与 cwd 两个必填参数。

安装

安装 Python（编程语言）依赖：

python -m pip install -r requirements.txt

再通过 NPM（包管理器）安装 Claude Code（代码智能体）：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code
claude --version

服务不会写死用户目录，也不会在任务执行时启动 NPM（包管理器）子进程。Windows（微软操作系统）通过 PATH（环境变量搜索路径） 查找 claude.cmd；macOS（苹果操作系统）与 Linux（开源操作系统）查找 claude。若命令行工具位于自定义位置，可通过 CLAUDE_COMMAND 环境变量指定可执行文件的完整路径。

服务在每个工作目录首次成功执行后保存 Claude Code（克劳德代码代理）会话编号；同一工作目录的后续调用自动恢复该会话。会话映射保存在 claude_state/sessions.json，日志保存在 claude_logs。

Claude Code（克劳德代码代理）会在上下文接近上限时自动压缩。若恢复的旧会话已无法压缩且触发上下文长度错误，服务会自动创建新会话、更新该工作目录映射，并仅重试当前任务一次；首次失败的日志路径会随结果一并返回。

服务使用当前 Claude Code（代码智能体）的默认模型配置，并以 JSON（数据格式）返回 summary、changed_files、tests 与 blockers。在 Codex（代码智能体）全局配置中将入口设置为 claude_code_mcp.py 后，重启 Codex（代码智能体）。

完整 prompt（提示词）通过 UTF-8（统一编码）标准输入传给 Claude Code（代码智能体），多行内容不会作为命令行参数被截断。

Related MCP server: claudecode-mcp

Codex（代码智能体）配置

在 ~/.codex/config.toml 中添加：

[mcp_servers.claude_code]
command = "python"
args = ["/absolute/path/to/claude_code_mcp.py"]
startup_timeout_sec = 30
tool_timeout_sec = 21600
enabled_tools = ["run_claude"]
default_tools_approval_mode = "auto"

[mcp_servers.claude_code.env]
CLAUDE_AUTOCOMPACT_PCT_OVERRIDE = "70"
# 仅当 Claude Code（代码智能体）命令不在标准 NPM（包管理器）目录时设置。
CLAUDE_COMMAND = "/custom/path/to/claude"

Windows（微软操作系统）示例中的 Python（编程语言）入口可写为 D:\\Python\\python.exe，脚本路径使用双反斜杠；若不设置 CLAUDE_COMMAND，请将 npm prefix -g 输出的目录加入 PATH（环境变量搜索路径），并完成上述全局安装。

推理强度

当前版本不会向 Claude Code（代码智能体）传入 --effort（推理强度参数），因此使用 Claude Code（代码智能体）当前默认值或恢复会话的既有设置。Claude Code（代码智能体）命令行工具支持 low（低）、medium（中）、high（高）、xhigh（超高） 和 max（最高） 五个请求档位。

原始 JSON（数据格式）日志中的 modelUsage（模型用量）可以显示实际模型，但不会返回 effort（推理强度）。run_claude 的返回值也不含推理强度，因此当前版本不能确认模型实际采用的内部推理量。

若未来为服务加入该配置，应将请求值以 requested_reasoning_effort（请求的推理强度）返回，例如：

[mcp_servers.claude_code.env]
CLAUDE_EFFORT = "high"

这只能记录请求的档位；模型供应商通常不会公开实际内部推理词元。