Codex Bridge

Codex Bridge

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Published on the official MCP Registry.

Codex Bridge は、個人のセルフホスト環境向けのデスクトップアプリとバックグラウンドサービスです。ChatGPT のウェブ版、OpenAI Dot、Qwen Studio、Gemini、本機のワークベンチを、認証済みのローカルプロジェクトに接続し、Codex、OpenCode、DeepSeek Harness、Antigravity、Pi、Qoder のタスク、承認、セッションを一元管理します。

macOS、Windows、Linux では、Swift のコアとデスクトップインターフェースを共用しています。プロジェクトディレクトリへのアクセス許可、タスク記録、設定はローカルに保存されます。ChatGPT またはモデルサービスを呼び出す際は、リクエストが選択したサービスに送信されます。

現在のバージョンは v2.1.2 です。

ダウンロードとインストール

最新バージョンを GitHub Releases からダウンロードしてください。

プラットフォーム	v2.1.2 インストーラー	インストール方法
macOS 14+、Apple Silicon	CodexBridge-2.1.2-macos-arm64.dmg	DMG を開き、アプリを Applications にドラッグします
macOS 14+、Intel	CodexBridge-2.1.2-macos-x86_64.dmg	DMG を開き、アプリを Applications にドラッグします
Windows x64	CodexBridge-Windows-x64-2.1.2-Setup.exe	インストーラーを実行し、インストール先を選択します
Windows ARM64	CodexBridge-Windows-arm64-2.1.2-Setup.exe	インストーラーを実行し、インストール先を選択します
Windows x64 / ARM64、ポータブル実行	codex-bridge-windows-x64.zip / codex-bridge-windows-arm64.zip	すべて展開してから codex-bridge-windows-app.exe を実行します
Ubuntu 24.04 LTS x64	CodexBridge-Linux-x64-2.1.2.deb	APT でインストールします。詳しくは Linux ガイドをご覧ください
Ubuntu 24.04 LTS ARM64	CodexBridge-Linux-arm64-2.1.2.deb	APT でインストールします。詳しくは Linux ガイドをご覧ください
Ubuntu 24.04 LTS x64 / ARM64、ポータブル実行	codex-bridge-linux-x64-2.1.2.tar.gz / codex-bridge-linux-arm64-2.1.2.tar.gz	すべて展開してから ./codex-bridge を実行します

macOS インストーラーは ad-hoc 署名を使用しており、Apple の公証は受けていません。システムによって起動が阻止された場合は、システム設定の「プライバシーとセキュリティ」で今回の起動を許可してください。Windows では WebView2 Runtime が必要です。実行環境が見つからない場合は、アプリが通知します。

アップグレード後も、既存のアプリデータと内蔵ブラウザーのログイン状態は引き継がれます。Windows ではメインウィンドウを閉じてもトレイに常駐します。終了するにはトレイメニューを使用してください。

自動更新機能を内蔵したバージョンは、起動時にバックグラウンドで GitHub の更新を確認し、新しいバージョンが見つかるとホーム画面に通知します。「今すぐ更新」をクリックするとダウンロードとインストールが始まります。タスクの実行中は、タスクが終了してからインストールと再起動が行われます。更新のたびに、古いバージョンのキャッシュを消去するため、ChatGPT でプラグインを一度更新してください（設定ガイドを参照）。Linux の更新機能では、該当するアーキテクチャの .deb をダウンロードできます。ダウンロード後、システムのパッケージマネージャーでインストールし、アプリを再起動してください。設定ページから手動で更新を確認することもできます。旧バージョンでは、自動更新機能を備えたバージョンを一度手動でインストールする必要があります。

実際の画面とタスクのデモ

以下は macOS での実際の画面です。Windows と Linux でも同じ製品インターフェースを使用します。約 15 秒のデモ：ChatGPT から「你好」を送信 → ローカルで承認 → Codex が実行 → ワークベンチに応答を表示。

タスク承認画面を表示

ローカルの承認カードに実行待ちの操作が表示されます。「今回のみ許可」をクリックすると、タスクの実行が続行されます。

概要と設定ページを表示

概要ページでは、バックグラウンドサービス、ローカル MCP チャネル、Secure Tunnel、Agent エンジン、最近のタスクの状態をまとめて表示します。

Agent モデル設定ページでは、各 Agent のモデルと権限を確認できます。推論オプションはモデルの能力に応じて表示されます。Antigravity の強度はモデル ID に含まれています。

OpenCode のモデルと権限の設定、および Direct ワークスペースのコマンドモード、許可リスト、拒否リストを表示します。

承認と MCP の設定ページでは、Direct 操作とリモートタスクの起動ポリシー、および GPT/Qwen の MCP カスタム指示を確認できます。

使い方ガイド

• 詳しい使い方ガイド：インストール、プロジェクトのアクセス許可、Qwen、タスク、トラブルシューティング
• Gemini のローカル MCP · クラウド MCP：ChatGPT Sites と ngrok（「Codex に設定を依頼する」プロンプトを含む）
• ChatGPT / Tunnel / OpenAI API Key の設定
• DeepSeek Harness のインストールと API の設定 · ネイティブデスクトップ接続
• Pi と Qoder のインストール、地域の選択、接続
• OpenCode の接続 · Antigravity の接続と権限
• MCPB クライアント接続と Registry への公開

初回設定

ローカルファイルの読み書きやコマンドの実行だけが必要な場合は、プロジェクトディレクトリを登録して、選択したチャットクライアントに MCP を接続すれば利用できます。Agent のインストールや接続は不要です。 これらの操作は Direct Workspace が実行し、登録済みのプロジェクトディレクトリ、Direct の実行ルール、承認設定に従って処理されます。

ローカルファイルとコマンド

1. サービスを起動する：App を開き、バックグラウンドサービスが接続されていることを確認します。macOS でバックグラウンド項目の承認を求められた場合は、案内に従ってシステム設定で許可します。
2. プロジェクトを追加する：ローカルディレクトリを登録すると、完全なアクセス権が付与されます。
3. チャットクライアントを接続する：以下の表から接続方法を選びます。
4. プロジェクトを直接操作する：Codex Bridge アプリまたはプラグインが有効な会話で、プロジェクトファイルの読み取り、変更、コマンドの実行を依頼します。承認が必要な場合は、Bridge で対応します。

チャットクライアント	接続方法
ChatGPT / Dot	Tunnel 設定ガイドに従って OpenAI Secure MCP Tunnel を設定し、ChatGPT の「プラグイン → 追加 → カスタム MCP サーバーを作成」で Codex Bridge を追加します。Plus 以上のサブスクリプション、またはチームサブスクリプションが必要です。
Qwen Studio	ローカルループバック HTTP MCP を使用し、Bridge の接続ページから Qwen の JSON 設定をコピーします。
Gemini デスクトップ App	ローカル MCP は、Bridge と同じコンピューター上にあり、ローカルプログラムを起動できる Gemini デスクトップ App で使用します。ローカル MCP 起動コマンドをコピーして設定します。
Gemini ウェブ版（Bridge 内蔵ブラウザーを含む）	Cloud MCP を必ず使用してください。ChatGPT Sites（公開）または ngrokを選択し、Bridge が生成した完全な専用リンクを入力します。

Gemini の設定画面は **その他 → カスタマイズ → 接続済みアプリ → 右上の「＋カスタム」**です。その後、ローカル MCP または Cloud MCP を選択します。Gemini の 3 種類の接続方法では、OpenAI Platform、Tunnel ID、OpenAI Runtime API Key の設定も、ChatGPT の Tunnel 接続の有効化も必要ありません。 Sites を選択する場合は、ChatGPT Sites を利用できるアカウントが必要です。サイト用の 2 つの Secret は Bridge が生成します。ローカル MCP または ngrok を選択する場合、ChatGPT Sites は不要です。

Gemini では「タスクモード」でのみ、追加済みのカスタム MCP を使用できます。 ローカル MCP、Sites、ngrok のいずれも対象です。接続が完了したら、Gemini のタスクモードで Codex Bridge アプリを有効にしてから、リクエストを送信します。

エージェントタスクを委任する（任意）

Codex、OpenCode、DeepSeek Harness などのエージェントにタスクを実行させる場合は、以下の設定も行います。エージェント自体のログインや API 設定は選択したエンジンに応じて行い、Gemini の MCP 接続とは個別に設定します。

1. エージェントを接続する：初回の初期化時に既存のインストールが自動検出されます。接続ページで「接続」をクリックして、検証と有効化を完了します。環境のインストールや不足分の補完が必要な場合は、追加で「ワンクリック設定」をクリックし、案内に従ってログインするか API Key を入力します。詳しくはワンクリック設定ガイドを参照してください。Codex はローカルの Codex 実行チャネルを使用します。
2. プロジェクトと権限を選択する：ワークベンチでプロジェクト、エージェント、「読み取り専用」または「完全」を選択し、モデルの設定を行います。「完全」には書き込みとネットワーク接続が含まれます。「読み取り専用」では書き込みとツールによるネットワーク接続は許可されません。GPT/Qwen の新しいタスクでは、ワークベンチでユーザーが選択したデフォルトのタスク権限が使用されます。
3. タスクを実行する：ローカルのワークベンチから送信するか、接続済みのチャットクライアントから submit_task を呼び出します。タスクの出力、ツールの実行、承認、構造化された質問はワークベンチに表示されます。

DSH には 2 つの独立した接続方法があります。DSH ACP は API 設定を使用し、ワンクリック設定で ACP の準備を行います。DSH デスクトップは公式デスクトップアプリのログイン、ツール設定、ネイティブセッションを再利用し、macOS と Windows x64 で、完全な権限を使ったテキストタスクに対応します。両方を同時に接続でき、モデルと権限は個別に保存されます。新しいタスクでは対応するエージェントを選択し、既存のタスクは元のバインドを維持します。DSH デスクトップで選択したモデルと推論の強度はデスクトップのデフォルトに同期され、以降の新しいセッションに適用されます。

キーはシステムの資格情報ストレージで管理されます。設定、ログ、スクリーンショットを共有する前に、資格情報を削除してください。

OpenAI Dot を使用する

Dot は Codex Bridge を通じてローカルプロジェクトのファイルを直接読み書きしたり、コマンドを実行したりできます。エージェントのインストールや接続、Work や Codex の起動は不要です。 操作はローカルの Bridge サービスの Direct Workspace 機能によって実行され、登録済みのプロジェクトディレクトリ、Direct の実行ルール、承認設定に従って処理されます。プロジェクトのメンテナーによる実地テストではファイルの読み書きが可能で、Dot のプラグインのほうが使いやすいと評価されています。

ChatGPT プラグインの接続が完了したら、現在のアカウントで Codex Bridge が有効になっており、接続が有効であることを確認します。これで Dot から認可済みのプロジェクトを直接操作できます。Dot は既存のプラグイン権限を引き継ぎます。OpenAI のプラグイン接続ガイドを参照してください。

• サブスクリプションの対象資格：2026-10-02 時点で、Dot は Pro 100/200/500、Business Premium、Enterprise に順次提供されています。Pro ユーザーは 18 歳以上で、欧州経済領域、英国、スイス以外に居住している必要があります。Enterprise では管理者による有効化が必要です。対象資格と提供状況の詳細は公式説明を参照してください。
• 直接読み書きする場合の利用枠：Dot が Bridge のファイルツールを直接呼び出しても Work/Codex タスクは作成されないため、これら 2 種類のタスクの利用枠は消費しません。Dot との会話は ChatGPT の使用量に算入されません。Dot の深い調査には別途、プランごとの利用枠があります。公式の使用量に関する説明を参照してください。
• タスクを委任する場合の利用枠：Work、Codex、その他のエージェントに別途タスクを実行させる場合は、実際に使用した製品またはモデルサービスに応じて使用量と料金が計算されます。

機能

モジュール	機能
Codex	Thread/Turn、リアルタイム出力、承認、構造化された質問、追加指示と中断。macOS では新旧両方の App 内蔵 CLI パスを認識します
OpenCode	ACP 接続、モデルと推論オプション、権限の返送、セッションの継続
DeepSeek Harness	ACP とネイティブデスクトップの接続、モデルカタログ、デスクトップセッションの共有とウィンドウ連携。ACP の検索と MCP 設定
Antigravity	CLI 接続、推論の強度を含むモデル選択、ネイティブ権限ポリシー、実行状況とセッションの継続
Pi	ネイティブ CLI とセッション接続、モデルカタログ、MCP、Skills、タスクの継続
Qoder	CN/国際版ネイティブ CLI と SDK の接続、リージョン分離、権限モード、ツールの承認とセッションの継続
ワークベンチ	エージェント別にグループ化されたプロジェクトセッション、履歴のページネーション、ツールカード、承認、失敗したタスクの再試行、エージェント間の引き継ぎ
Direct Workspace	管理されたファイルの読み書き、Patch、コマンド実行、Git 操作
Gemini	ローカル MCP コマンドによる接続。ChatGPT Sites（公開）または ngrok による Cloud MCP。クライアントの権限は個別に管理されます
Skills	ローカルのスキル検出、読み取り専用での表示、明示的な Action 呼び出し

利用可能な機能は、実際のエージェント、接続の検出結果、ユーザーが選択したタスク権限によって決まります。リモートリクエストで project_id を省略した場合は、ワークベンチのデフォルトプロジェクトが使用されます。provider_id を省略した場合は、Codex が使用されます。

タスクの同時実行制限

macOS、Windows、Linux では同じタスク同時実行ルールが適用されます。

範囲	制限
同じプロジェクト	書き込みタスクは最大 1 件まで実行できます。すべてのエージェントでこの枠を共有します
異なるプロジェクト	対応するエージェントの同時実行制限内で、書き込みタスクを同時に実行できます
Codex	読み取り専用と書き込みの合計で、実行セッションは最大 4 件です
外部エージェント	Bridge に共通の同時実行上限はありません。プロジェクトの書き込み枠、プロバイダー側の制限、ローカルリソースの制約を受けます

ローカルでの承認待ち、起動中、実行中、権限の承認待ち、状態不明の書き込みタスクは、いずれもプロジェクトの書き込み枠を使用します。制限に達すると、新しいタスクは拒否されるか起動に失敗するため、枠が解放されてから再試行する必要があります。自動的にはキューに追加されません。タスク履歴の記録数は、実行時の同時実行制限には数えません。

アーキテクチャ

ChatGPT Web ── Secure MCP Tunnel ─┐
Qwen Studio ── localhost MCP ────┼─► Codex Bridge Service
Desktop App ── local IPC ────────┘   ├─ 项目目录授权与审批
                                    ├─ 任务、会话与 SQLite
                                    ├─ Codex / OpenCode / DSH / AGY / Pi / Qoder
                                    └─ Direct Workspace / Skills

macOS では WKWebView と XPC、Windows では WebView2 と名前付きパイプ、Linux では GTK 3 / WebKitGTK 4.1 と Unix domain socket を使用します。3 つのプラットフォームで BridgeDesktopUI と BridgeServiceAppCore を共通利用し、Windows と Linux では BridgeDesktopShell のデスクトップ状態とコマンドアダプターも共通利用します。アクティブなセッションのリアルタイム出力は、独立したサブスクリプションを通じて受信します。

ソースからビルドする

デフォルトの開発メインブランチは win です。

git clone --branch win https://github.com/Fanch-hui/codex-bridge.git
cd codex-bridge

macOS Apple Silicon / Intel

需要 Xcode 与可编译项目的 Swift 工具链。

Scripts/with-xcode.sh xcodebuild \
  -project CodexBridge.xcodeproj -scheme CodexBridge \
  -configuration Debug -destination 'platform=macOS,arch=arm64' \
  -derivedDataPath .build/Xcode build CODE_SIGNING_ALLOWED=NO

普通源码构建可使用本地 MCP。ChatGPT Secure Tunnel 还需要经过摘要校验的 tunnel-client；正式安装包已包含该组件。

Intel Mac 构建将 arch=arm64 替换为 arch=x86_64。发布脚本的架构参数同样支持 arm64 与 x86_64。

Windows x64 / ARM64

需要 Swift 6.3.3、Visual Studio C++ 工具链、Windows SDK、vcpkg SQLite，以及生成安装器所需的 Inno Setup 7.1.0。

pwsh -File Scripts/build-windows.ps1 `
  -VcpkgRoot 'D:\Dev\Tools\vcpkg' `
  -Installer -ISCCPath 'C:\Program Files (x86)\Inno Setup 7\ISCC.exe'

构建脚本默认使用本机架构，也可通过 -Architecture x64 或 -Architecture arm64 指定目标。SQLite 的 vcpkg triplet 需分别使用 x64-windows 或 arm64-windows。

构建脚本使用 swiftbuild，输出 portable ZIP 和 EXE 安装器到 .build。

Ubuntu 24.04 x64 / ARM64

Linux 桌面版使用 GTK 3 与 WebKitGTK，共用工作台与项目管理界面，提供 .deb 和便携包。系统依赖、构建命令与数据目录见 Linux 指南。

许可与隐私

• Apache-2.0 许可证
• 第三方声明 · 依赖说明
• 隐私说明 · 安全政策

社区

感谢 LINUX DO 社区。