Codex MCP Wrapper

Agentic Developer MCP

本项目将 OpenAI 的 Codex CLI 封装为 MCP（Model Context Protocol）服务，并通过 TeaBranch/open-responses-server 中间件提供访问。 此引擎可替换为 OpenCode 或 Amazon Strands

要求

• Codex 需要 Node 22（nvm install 22.15.1 | nvm use 22.15.1）

概览

此设置由三个主要组件构成：

1. Codex CLI：OpenAI 用于与 Codex 交互的命令行界面。
2. MCP 封装服务：Node.js Express 服务，将 MCP 请求转发到 Codex CLI，并将响应格式化为 MCP。
3. open-responses-server：提供 Responses API 兼容性和 MCP 支持的中间件服务。

安装

使用 Docker（推荐）

# Clone this repository
git clone https://github.com/yourusername/codex-mcp-wrapper.git
cd codex-mcp-wrapper

# Start the services
./start.sh

这将启动：

• 端口 8080 上的 Codex MCP 封装服务
• 端口 3000 上的 open-responses-server

手动安装

# 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 .

用法

你可以使用 stdio 或 SSE 传输方式运行 MCP 服务：

# Using stdio (default)
python -m mcp_server

# Using SSE on a specific port
python -m mcp_server --transport sse --port 8000

工具文档

run_codex

克隆存储库，检出指定分支（可选），进入指定文件夹（可选），并根据给定请求运行 Codex。

参数

• repository（必填）：Git 存储库 URL
• branch（可选）：要检出的 Git 分支
• folder（可选）：存储库中要聚焦的文件夹
• request（必填）：要运行的 Codex 请求/提示词

示例

{
  "repository": "https://github.com/username/repo.git",
  "branch": "main",
  "folder": "src",
  "request": "Analyze this code and suggest improvements"
}

clone_and_write_prompt

克隆存储库，从 .agent/system.md 读取系统提示词，从 .agent/agent.json 解析 modelId，将请求写入 .prompt 文件，并使用提取出的模型调用 Codex CLI。

参数

• repository（必填）：Git 存储库 URL
• request（必填）：要通过 Codex 运行的提示词文本
• folder（可选，默认值为 /）：要在其中操作的存储库子文件夹

示例

{
  "repository": "https://github.com/username/repo.git",
  "folder": "src",
  "request": "Analyze this code and suggest improvements"
}

MCPS 配置

在 .agent/ 目录下放置 mcps.json 文件，以注册可用的 MCP 工具。Codex 会自动加载此配置。

.agent/mcps.json 示例：

{
  "mcpServers": {
    "agentic-developer-mcp": {
      "url": "..."
    }
  }
}

开发

本项目使用 MCP Python SDK 实现 MCP 服务。主要实现位于 mcp_server/server.py。

许可证

MIT