Openai Codex MCP

🚀 OpenAI Codex 中文文檔

OpenAI Codex 是一款強大的代碼生成與分析工具，能夠自動生成代碼、解釋代碼邏輯以及調試代碼問題，支持多種編程語言，可顯著提升開發效率。

🚀 快速開始

通過以下步驟快速開始使用 OpenAI Codex：

1. 初始化 Codex 客戶端：

from openai.codex import Codex

client = Codex(api_key="your_api_key_here")

2. 使用 Codex 進行代碼生成：

response = client.chat.completions.create(
    model="code-davinci-002",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Write a Python function to calculate the Fibonacci sequence."
    }]
)
print(response.choices[0].message.content)

✨ 主要特性

• 代碼生成：自動生成高質量的編程代碼。
• 代碼解釋：深入分析現有代碼的工作原理。
• 錯誤調試：識別並修復代碼中的問題。

📦 安裝指南

安裝

pip install openai-codex

配置

在項目根目錄創建一個 .env 文件：

CODEX_API_KEY=your_api_key_here

💻 使用示例

基礎用法

以下是使用 OpenAI Codex 進行代碼生成、解釋和調試的基本示例：

代碼生成（write_code）

response = client.write_code(
    task="Write a function to sort an array using quicksort algorithm.",
    language="python"
)
print(response.content)

代碼解釋（explain_code）

response = client.explain_code(
    code="""
        def quicksort(arr):
            if len(arr) <= 1:
                return arr
            pivot = arr[len(arr)//2]
            less = [x for x in arr if x < pivot]
            equal = [x for x in arr if x == pivot]
            greater = [x for x in arr if x > pivot]
            return quicksort(less) + equal + quicksort(greater)
    """
)
print(response.explanation)

代碼調試（debug_code）

response = client.debug_code(
    code="""
        def fibonacci(n):
            if n <= 0:
                return []
            elif n == 1:
                return [1]
            sequence = [1, 1]
            for i in range(2, n):
                sequence.append(sequence[i-2] + sequence[i-1])
            return sequence
    """,
    issue_description="The function returns one extra Fibonacci number."
)
print(response.debug_info)

高級用法

使用不同模型進行代碼生成

response = client.write_code(
    task="Write a Python function to calculate the factorial of a number.",
    language="python",
    model="code-davinci-002"
)
print(response.content)

📚 詳細文檔

支持的語言

• Python
• JavaScript
• Java
• C++
• Ruby
• Go

模型參數

推理模型（Reasoning Models）

• code-davinci-002：多用途代碼推理模型。
• code-cushman-001：高效代碼生成輔助模型。

GPT 模型

• gpt-4：通用大型語言模型。
• gpt-3.5-turbo：增強版 GPT - 3.5 模型。

示例用法

使用 write_code 方法

用戶：你能用 OpenAI Codex 寫一個生成質數的 Python 函數嗎？

Claude：我將使用 OpenAI Codex 的 write_code 方法來生成這個函數。
[Claude 會調用 write_code 方法，指定任務和語言]

使用 explain_code 方法

用戶：你能解釋這個快速排序算法的工作原理嗎？

Claude：我將使用 OpenAI Codex 來解釋這個算法。
[Claude 會調用 explain_code 方法，並提供代碼]

使用 debug_code 方法

用戶：我的 JavaScript 函數有一個 bug。你能用 OpenAI Codex 幫我調試嗎？

Claude：我會讓 OpenAI Codex 找到並修復代碼中的 bug。
[Claude 會調用 debug_code 方法，並提供代碼和問題描述]

模型指定

用戶：請使用 code-davinci-002 模型來生成代碼。

Claude：好的，我將使用 code-davinci-002 模型。
[Claude 會調用相應的 API，並指定模型參數]

通過以上步驟和方法，您可以充分體驗 OpenAI Codex 的強大功能，提升開發效率。