Codex MCP Wrapper について
Codex MCP Wrapper は、OpenAI Codex CLI を open-responses-server 経由で利用できる MCP サーバーとして提供します。リポジトリ単位のタスクを管理された形で Codex に実行させたい開発者向けです。
主な機能
- 01リポジトリのクローンと Codex の実行
- 02ブランチとフォルダの任意指定
- 03.agent ディレクトリからのプロンプトとモデルの読み込み
- 04stdio と SSE のトランスポート対応
- 05Docker による起動方法
活用シーン
- 01Codex にリポジトリのコードレビューと改善提案を依頼
- 02特定のブランチやサブフォルダでのコーディングタスクの実行
- 03.agent ファイルによる共通のモデルとシステムプロンプトの設定
MCP 対応
run_codex と clone_and_write_prompt の2つのツールを公開し、MCP クライアントから Codex CLI へリポジトリ単位のリクエストを送れるようにします。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
エージェント型開発者向け MCP
このプロジェクトは、OpenAI の Codex CLI を MCP(Model Context Protocol)サーバーとしてラップし、TeaBranch/open-responses-server ミドルウェアを介して利用できるようにします。
このエンジンは OpenCode または Amazon Strands に置き換えられる場合があります。
要件
- Codex には Node 22(
nvm install 22.15.1 | nvm use 22.15.1)が必要です。
概要
セットアップは、次の 3 つの主要コンポーネントで構成されます。
- Codex CLI:Codex を操作するための OpenAI のコマンドラインインターフェースです。
- MCP ラッパーサーバー:MCP リクエストを Codex CLI に転送し、レスポンスを MCP 形式に整える Node.js Express サーバーです。
- open-responses-server:Responses API との互換性と MCP サポートを提供するミドルウェアサービスです。
インストール
Docker を使用する(推奨)
# Clone this repository
git clone https://github.com/yourusername/codex-mcp-wrapper.git
cd codex-mcp-wrapper
# Start the services
./start.sh
これにより、次のサービスが起動します。
- ポート 8080 の Codex MCP ラッパー
- ポート 3000 の open-responses-server
手動インストール
# Install dependencies
npm install
# Install Codex CLI globally
npm install -g @openai/codex
# Start the MCP server
node mcp-server.js
# Install the package in development mode
pip install -e .
使用方法
stdio または SSE トランスポートを使用して MCP サーバーを実行できます。
# Using stdio (default)
python -m mcp_server
# Using SSE on a specific port
python -m mcp_server --transport sse --port 8000
ツールドキュメント
run_codex
リポジトリをクローンし、(任意で)特定のブランチをチェックアウトし、(任意で)特定のフォルダーに移動して、指定されたリクエストで Codex を実行します。
パラメーター
repository(必須):Git リポジトリの URLbranch(任意):チェックアウトする Git ブランチfolder(任意):対象とするリポジトリ内のフォルダーrequest(必須):実行する Codex リクエスト/プロンプト
例
{
"repository": "https://github.com/username/repo.git",
"branch": "main",
"folder": "src",
"request": "Analyze this code and suggest improvements"
}
clone_and_write_prompt
リポジトリをクローンし、.agent/system.md からシステムプロンプトを読み込み、.agent/agent.json から modelId を解析し、リクエストを .prompt ファイルに書き込んだうえで、抽出したモデルを指定して Codex CLI を呼び出します。
パラメーター
repository(必須):Git リポジトリの URLrequest(必須):Codex で実行するプロンプトのテキストfolder(任意、デフォルトは/):操作対象となるリポジトリ内のサブフォルダー
例
{
"repository": "https://github.com/username/repo.git",
"folder": "src",
"request": "Analyze this code and suggest improvements"
}
MCPS の設定
利用可能な MCP ツールを登録するには、.agent/ ディレクトリに mcps.json ファイルを配置してください。Codex はこの設定を自動的に読み込みます。
.agent/mcps.json の例:
{
"mcpServers": {
"agentic-developer-mcp": {
"url": "..."
}
}
}
開発
このプロジェクトでは、MCP サーバーの実装に MCP Python SDK を使用しています。主な実装は mcp_server/server.py にあります。
ライセンス
MIT
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。