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codex-mcp

by sam-mountainman
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codex-mcp

CI

English README: README.en.md

短いセットアップガイド: SETUP.md

Claude CodeからOpenAI Codexを、読み取り専用の設計・深い推論・コードレビュー役として呼び出すプラグインです。fable-mcpと逆向きの構成です。

ユーザー
  ↓
Claude Code（実装担当）
  ↓ MCP
codex-mcp
  ↓ Codex CLI
GPT-5.6 Solなど（設計・推論・レビュー担当）

一文でセットアップ

最も簡単な方法は、次の一文をClaude Codeまたは普段使っているコーディングエージェントへ渡すことです。

https://github.com/sam-mountainman/codex-mcp をセットアップして。

受け取ったエージェントはAGENTS.mdをセットアップ契約として読み、Node.js、Codex CLI、Claude Code、認証、プラグイン登録、実動確認まで進めます。APIキーを通常チャットへ貼る必要はありません。

Related MCP server: codex-buddy-for-claude

機能

  • gpt_plan: リポジトリを読んで具体的な実装計画を作る

  • gpt_ask: 技術相談、難しいデバッグ、トレードオフ分析

  • gpt_review: 現在の差分を読み取り専用でレビューする

  • gpt_continue: session_idを使って同じCodex会話を継続する

  • gpt_status: CLI、認証、モデル一覧、既定値をローカル診断する（モデル利用なし）

既定値はgpt-5.6-solとmaxです。すべてのモデル呼び出しはapproval_policy=never、sandbox_mode=read-onlyで実行されるため、Codex側はリポジトリを変更できません。

セットアップ

前提はNode.js 18以上です。セットアップスクリプトは、Codex CLIまたはClaude Codeがなければ公式npmパッケージをインストールし、MCPをビルドしてClaude Codeへプラグイン登録します。

macOS / Linux:

git clone https://github.com/sam-mountainman/codex-mcp.git
cd codex-mcp
./install.sh

Windows PowerShell:

git clone https://github.com/sam-mountainman/codex-mcp.git
Set-Location codex-mcp
.\install.ps1

既にCodexへログイン済みなら、その認証を再利用します。未ログイン時はChatGPTログイン（推奨）またはAPIキーを選べます。

明示指定する場合:

# ChatGPTアカウントでログイン
./install.sh --auth=chatgpt

# 環境変数のAPIキーでログイン（キーはコマンド引数に載せない）
OPENAI_API_KEY=... ./install.sh --auth=api

# プラグインだけセットアップ
./install.sh --auth=skip --skip-live-check

完了後にClaude Codeを再起動するか/reload-pluginsを実行し、Codexの状態を確認してと依頼してください。

モデル・推論レベルの変更

Claude Codeへ自然文で指定できます。

GPT-5.6 Terra、reasoning lowでこの設計を考えて
Solのmaxで実装をレビューして
さっきのsession_idをLunaのmediumで続けて

MCPツールを直接呼ぶ場合の例:

{
  "task": "この機能の設計と実装計画を作って",
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "reasoning_effort": "max",
  "cwd": "/absolute/path/to/project"
}

サーバーが受け付ける推論値はnone / low / medium / high / xhigh / max / ultraです。実際に使える組み合わせはローカルCodex CLIのモデルカタログに従います。gpt_statusで対象モデルの対応値を確認できます。

環境変数でサーバー既定値も変更できます。

export CODEX_MCP_DEFAULT_MODEL=gpt-5.6-terra
export CODEX_MCP_DEFAULT_REASONING_EFFORT=medium

その他の設定:

  • CODEX_MCP_CODEX_BIN: Codex CLIの絶対パス

  • CODEX_MCP_TIMEOUT_MS: 1回のタイムアウト（既定20分）

  • CODEX_MCP_MAX_OUTPUT_CHARS: MCPへ返す最大文字数（既定200,000）

開発・検証

npm install
npm run verify
npm run live-smoke
claude plugin validate --strict .

npm run live-smokeだけが実際にモデルを呼び出します。その他のテストはローカルのみです。

ローカル開発中はマーケットプレイスへ登録せず、Claude Codeを次のように起動して確認することもできます。

claude --plugin-dir /absolute/path/to/codex-mcp

認証と課金

内部ではResponses APIを直接呼ばず、codex exec --jsonを使います。そのためCodex CLIが公式に対応する両方の認証を利用できます。

  • ChatGPTログイン: ChatGPTプラン側のCodex利用枠

  • OpenAI APIキー: OpenAI Platformの従量課金

APIキーやCodexの認証ファイルをリポジトリへ保存しません。APIキー方式のセットアップでも、キーは環境変数から標準入力へ渡し、コマンド引数や通常出力には載せません。

制約

  • modelは将来のCodexモデルIDも通せるよう固定リストにしていません。最終的な有効性はCodex CLIが検証します。

  • reasoning_effortはCLI/APIで差があり得ます。例えばローカルカタログがnoneを表示しないモデルでは、その値は実行時に拒否される場合があります。

  • gpt_continueはCodex CLIが保存したセッションを使うため、初回呼び出しと同じローカル認証・Codexホームが必要です。

ライセンス

MIT

参考資料

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

ActivityStale
ResponsivenessNo issues

Resources

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