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Codex MCP Wrapper

Codex MCP Wrapper

ローカル
teabranch.github.io開発ツール4570 週間前に更新

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

  1. 01リポジトリのクローンと Codex の実行
  2. 02ブランチとフォルダの任意指定
  3. 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
  4. 04stdio と SSE のトランスポート対応
  5. 05Docker による起動方法

活用シーン

  1. 01Codex にリポジトリのコードレビューと改善提案を依頼
  2. 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
  3. 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。

インストール方法は未掲載です

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。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

image

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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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 URL
  • branch(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 URL
  • request(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

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。