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codex-gemini-mcp

AI 에이전트(Claude, Cursor 등)가 OpenAI Codex CLI와 Google Gemini CLI를 MCP 도구로 직접 호출할 수 있게 해주는 프록시 서버입니다.

주요 기능

• ask_codex — 에이전트가 Codex에게 코드 생성·리팩터링·디버깅을 요청

• ask_gemini — 에이전트가 Gemini에게 분석·요약·코드 리뷰를 요청

• 백그라운드 실행 — 오래 걸리는 작업을 백그라운드로 돌리고, 상태 확인(check_job_status)·대기(wait_for_job)·중단(kill_job)·목록 조회(list_jobs)로 관리

• 멀티모델 오케스트레이션 — 하나의 에이전트가 Codex와 Gemini를 동시에 활용하여 작업 분담 가능

하나의 패키지에서 codex-mcp와 gemini-mcp 두 개의 MCP 서버 바이너리를 제공하며, stdio transport 기반으로 동작합니다.

Requirements

• Node.js 20+

• codex CLI 설치 (npm i -g @openai/codex)

• gemini CLI 설치 (npm i -g @google/gemini-cli)

MCP 서버는 각각의 CLI를 그대로 실행하므로, 먼저 로컬 터미널에서 로그인/인증이 완료되어 codex / gemini CLI를 바로 실행할 수 있는 상태인지 확인하세요.

Install

npm에서 설치(배포된 경우):

npm i -g @donghae0414/codex-gemini-mcp

전역 설치 없이 npx 사용:

npx -y -p @donghae0414/codex-gemini-mcp codex-mcp
npx -y -p @donghae0414/codex-gemini-mcp gemini-mcp

소스에서 설치(개발/테스트):

npm install
npm run build
npm link

클라이언트별 MCP 설정 예시

전역 설치 기준:

{
  "mcpServers": {
    "codex-mcp": {
      "command": "codex-mcp",
      "args": []
    },
    "gemini-mcp": {
      "command": "gemini-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

전역 설치 없이 npx 기준:

{
  "mcpServers": {
    "codex-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "-p", "@donghae0414/codex-gemini-mcp", "codex-mcp"]
    },
    "gemini-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "-p", "@donghae0414/codex-gemini-mcp", "gemini-mcp"]
    }
  }
}

opencode (opencode.json):

{
  "mcp": {
    "codex-mcp": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "-p", "@donghae0414/codex-gemini-mcp", "codex-mcp"]
    },
    "gemini-mcp": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "-p", "@donghae0414/codex-gemini-mcp", "gemini-mcp"]
    }
  }
}

클라이언트별 설정 파일 위치(참고):

• Claude Code: 프로젝트 루트 .mcp.json (프로젝트별) 또는 ~/.claude.json (전역)

• Claude Desktop (macOS): ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

• Claude Desktop (Windows): %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

• Claude Desktop (Linux): ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

• opencode: ~/.config/opencode/opencode.json

환경 변수는 셸 프로필(.zshrc 등)에서 자동으로 주입되지 않을 수 있으므로, 가능하면 설정 파일의 env 블록으로 전달하세요.

Default Models

기본 모델은 src/config.ts에 하드코딩되어 있으며, 환경 변수로 override할 수 있습니다.

모델 선택 우선순위: 요청 파라미터 model > 환경 변수 > 하드코딩 기본값

Local development

npm install
npm run build
npm run start:codex
npm run start:gemini

개발 모드:

npm run dev:codex
npm run dev:gemini

Runtime Files

• 기본 런타임 디렉토리: <cwd>/.codex-gemini-mcp/

  • background job 상태: jobs/

  • background job 입출력(content): prompts/

  • 구조화 로깅(JSONL): logs/

• 런타임 경로 override:

  • MCP_RUNTIME_DIR: 런타임 루트 디렉토리

  • MCP_LOG_DIR: 로그 디렉토리

정리(기본 경로 사용 시):

rm -rf .codex-gemini-mcp

Security / Privacy Notes

• background: true(기본값) 요청은 .codex-gemini-mcp/prompts/*content*.json에 prompt/response를 저장합니다.

• 프롬프트에 시크릿(토큰, 비밀번호, 개인 정보 등)을 넣으면 로컬 파일에 남을 수 있습니다.

• 로깅은 기본적으로 본문 미저장이지만, 아래 플래그를 켜면 로그에 텍스트가 포함될 수 있습니다:

  • MCP_LOG_PREVIEW=1

  • MCP_LOG_FULL_TEXT=1

Tool Schemas

ask_codex

• prompt (string, required)

• model (string, optional)

• model은 [A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:-]* 패턴(최대 128자)만 허용

• working_directory (string, optional): CLI 프로세스의 실행 디렉토리(cwd)

• background (boolean, optional, default true)

• reasoning_effort (string, optional: minimal | low | medium | high | xhigh)

ask_gemini

• prompt (string, required)

• model (string, optional)

• model은 [A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:-]* 패턴(최대 128자)만 허용

• working_directory (string, optional): CLI 프로세스의 실행 디렉토리(cwd)

• background (boolean, optional, default true)

wait_for_job

• job_id (string, required, 8자리 hex)

• timeout_ms (number, optional, default 3600000, max 3600000; 3600000 초과 값은 3600000으로 cap)

check_job_status

• job_id (string, required, 8자리 hex)

kill_job

• job_id (string, required, 8자리 hex)

• signal (string, optional: SIGTERM | SIGINT, default SIGTERM)

list_jobs

• status_filter (string, optional: active(spawned/running) | completed | failed(failed/timeout) | all, default active)

• limit (number, optional, default 50)

Runtime Notes

• ask_codex: codex exec --ephemeral 호출 (reasoning_effort 지정 시 -c model_reasoning_effort=... 추가)

• ask_gemini: gemini --prompt <text> 호출

• ask_*는 background 미지정 시 기본 true로 실행

• background: true 호출 시 .codex-gemini-mcp/jobs, .codex-gemini-mcp/prompts에 상태/입출력(content) 파일 저장

• 구조화 로깅(JSONL): .codex-gemini-mcp/logs/mcp-YYYY-MM-DD.jsonl

  • 기본: 메타데이터만 저장 (본문 미저장)

  • MCP_LOG_PREVIEW=1: preview 저장

  • MCP_LOG_FULL_TEXT=1: full text 저장

  • 로그 이벤트는 JSONL 파일 저장과 함께 stderr에도 미러링됨

• 모델 선택 우선순위: request.model > env default > hardcoded default

  • codex env: MCP_CODEX_DEFAULT_MODEL (기본값: gpt-5.3-codex)

  • gemini env: MCP_GEMINI_DEFAULT_MODEL (기본값: gemini-3-pro-preview)

• CLI timeout 기본값은 MCP_CLI_TIMEOUT_MS 또는 3600000ms(60분)

• stdout + stderr 합산 출력이 MCP_MAX_OUTPUT_BYTES를 넘으면 CLI_OUTPUT_LIMIT_EXCEEDED로 종료

• 출력은 안정적인 텍스트 파이프를 위해 색상/TTY를 비활성화하여 실행합니다 (NO_COLOR=1, FORCE_COLOR=0, TERM=dumb)

Logging by background

• 공통(background true/false 모두): JSONL에 request 이벤트와 terminal(response 또는 error) 이벤트가 기록되고, request_id로 1차 추적 가능

• background: false (foreground): 로그 이벤트에 job_id가 없음. jobs/, prompts/ 파일은 생성되지 않음

• background: true (background):

  • MCP 응답에 jobId, contentFile, statusFile 반환

  • JSONL response/error 이벤트에 job_id 기록

  • jobs/*status*.json, prompts/*content*.json에 requestId 저장

  • 따라서 request_id <-> job_id를 로그/상태파일 양방향으로 매핑 가능

Environment Variables

• MCP_CODEX_DEFAULT_MODEL: codex 기본 모델

• MCP_GEMINI_DEFAULT_MODEL: gemini 기본 모델

• MCP_CLI_TIMEOUT_MS: 기본 CLI timeout(ms)

• MCP_MAX_OUTPUT_BYTES: 최대 출력 바이트(cap, 기본 1048576 = 1MiB)

• MCP_RUNTIME_DIR: 런타임 파일 기본 루트(.codex-gemini-mcp)

• MCP_LOG_DIR: 로그 경로 override

• MCP_LOG_PREVIEW: 로그 preview 저장 여부 (1이면 활성화)

• MCP_LOG_FULL_TEXT: 전체 텍스트 로그 여부 (1이면 활성화)

Current Status

• 바이너리 엔트리: codex-mcp, gemini-mcp

• 검증 완료: ask_codex, ask_gemini foreground/background 실호출 성공

• 검증 완료: wait_for_job, check_job_status, kill_job, list_jobs 실호출 성공

• 구현 완료: 구조화 로깅(Phase D)

• 구현 완료: output cap 강제 + model regex validation

Scope (deliberately minimal)

이 샘플에는 아래 기능이 없습니다:

• 모델 fallback chain

• standalone bridge 번들링

Troubleshooting

• CLI_NOT_FOUND:

  • codex 또는 gemini CLI가 PATH에 없을 때 발생합니다.

  • npm i -g @openai/codex / npm i -g @google/gemini-cli 설치 후 재시도하세요.

• output이 잘림(CLI_OUTPUT_LIMIT_EXCEEDED):

  • MCP_MAX_OUTPUT_BYTES를 늘리거나, 프롬프트/출력을 줄이세요.

• background 파일이 너무 쌓임:

  • 필요 시 .codex-gemini-mcp/를 직접 정리하세요.

Acknowledgements

이 프로젝트는 oh-my-claudecode에 구현된 Codex/Gemini MCP 서버를 참고하여 재구현한 것입니다.

License

MIT