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Codex

MCP

给 Codex 接 MCP server（stdio 与 HTTP、OAuth、工具级审批），以及把 Codex 自身暴露为 MCP server

MCP（Model Context Protocol） 让 Codex 连接仓库之外的工具和数据：文档库、浏览器、设计稿、Issue 系统、内部 API。Codex 0.147.0 支持 2026-07-28 版协议。

什么时候需要 MCP

适合：查文档（Context7、OpenAI Docs）、操作浏览器（Playwright、Chrome DevTools）、读设计稿（Figma）、查错误监控（Sentry）、管 Issue / PR（GitHub、Linear）。

不适合：一次性 shell 命令、读写项目文件、固定的项目规范——这些分别交给 !、沙箱内工具和 AGENTS.md。

官方建议：先接一两个高价值的，别一次全上。每个 MCP 的工具描述都会占上下文。

用命令添加

# stdio（本地子进程）
codex mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp
codex mcp add github --env GITHUB_TOKEN=xxx -- npx -y @modelcontextprotocol/server-github

# streamable HTTP（远程）
codex mcp add figma --url https://mcp.figma.com/mcp --bearer-token-env-var FIGMA_TOKEN

codex mcp list
codex mcp get context7
codex mcp remove context7
codex mcp login figma      # 支持 OAuth 的 HTTP server
codex mcp logout figma

交互界面里 /mcp 看已连接的 server，/mcp verbose 看诊断信息。

写进 config.toml

Codex 只认 [mcp_servers.<id>]（不是 [mcp.servers.x]，那是别的工具的写法）。

stdio：

[mcp_servers.context7]
command = "npx"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
cwd = "/some/dir"

[mcp_servers.context7.env]
MY_ENV_VAR = "value"

HTTP：

[mcp_servers.figma]
url = "https://mcp.figma.com/mcp"
bearer_token_env_var = "FIGMA_OAUTH_TOKEN"
auth = "oauth"                    # oauth（默认）| chatgpt
scopes = ["read"]

[mcp_servers.chrome_devtools]
url = "http://localhost:3000/mcp"
required = false                  # true 时它起不来整个 Codex 就起不来
enabled_tools = ["open", "screenshot"]
disabled_tools = []
default_tools_approval_mode = "prompt"   # auto | prompt | writes | approve
startup_timeout_sec = 20
tool_timeout_sec = 45

[mcp_servers.chrome_devtools.tools.open]
approval_mode = "approve"         # 单个工具级别覆盖

default_tools_approval_mode 是 Codex 特有的细粒度控制：auto 全自动，prompt 每次问，writes 只对写操作问，approve 需要显式批准。

OAuth

HTTP server 支持 OAuth，Codex 会自动处理客户端注册（CIMD 或 DCR，默认 auto）。回调端口和地址可调：

mcp_oauth_callback_port = 8765
mcp_oauth_credentials_store = "keyring"

官方推荐的常用 server

OpenAI Docs（https://developers.openai.com/mcp）、Context7、Figma、Playwright、Chrome DevTools、Sentry、GitHub。

把 Codex 暴露为 MCP server

反过来，别的 Agent（比如 OpenAI Agents SDK 编排的流水线、甚至 Claude Code）可以把 Codex 当工具用：

codex mcp-server                                   # stdio
npx @modelcontextprotocol/inspector codex mcp-server   # 调试

暴露两个工具：

  • codex：入参 prompt（必填）、sandbox、approval-policy、model、cwd、developer-instructions、config 等
  • codex-reply：入参 prompt 与 threadId，接着上一次继续

返回值里带 structuredContent.threadId。官方给了用 Agents SDK 编排"多个 Codex 分别负责前端 / 后端 / 测试"的完整示例。选型上：只是想跑一个以代码为中心的线程 → 用 Codex SDK；Codex 是更大编排里的一个专家 → 用 codex mcp-server。

子代理专属 MCP

子代理的配置文件里可以单独挂 MCP，比如给"文档研究员"挂文档 server，主线程不受影响。见 子代理与并行。

排查

  • 起不来：/mcp verbose 看错误；调大 startup_timeout_sec
  • 工具太多占上下文：用 enabled_tools 只留需要的
  • codex exec 直接失败：检查是否有 required = true 的 server 没起来

参考来源

Skills 与 Plugins

用 SKILL.md 把重复工作固化成技能，用 Plugins 打包分发技能、MCP、Hooks 与连接器

子代理与并行

Codex 的子代理机制、自定义 Agent 配置、fork 与侧聊、Git worktree 与云端并行

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