Codex MCP Go
C

Codex MCP Go

基于Go语言实现的MCP服务器,封装OpenAI Codex CLI,使AI客户端能调用Codex进行代码生成、调试和修复。
2.5分
6.4K

什么是Codex MCP Go?

Codex MCP Go是一个基于Go语言开发的MCP(模型上下文协议)服务器。它就像一个翻译官,让您正在使用的AI编程助手(如Gemini、Claude)能够理解和调用另一个强大的代码专家——OpenAI的Codex CLI。 简单来说,它让不同的AI可以合作:您的主AI(如Gemini)负责规划和创意,而Codex则作为专业的“代码特种兵”,负责执行复杂的代码生成、调试和修复任务。

如何使用Codex MCP Go?

使用非常简单,只需三步: 1. **安装前置工具**:确保您的电脑上已经安装了OpenAI的`codex`命令行工具。 2. **安装本服务器**:可以通过`npx`命令一键运行,或下载编译好的程序。 3. **配置您的AI客户端**:在您使用的AI编程工具(如KiloCode、Roo Code、Cursor)中,添加本服务器作为MCP工具。配置完成后,您的AI助手就能在对话中直接调用Codex了。

适用场景

当您遇到以下情况时,Codex MCP Go特别有用: - **复杂代码生成**:需要生成一个完整函数或模块的样板代码。 - **棘手Bug修复**:代码逻辑复杂,主AI难以定位问题根源时。 - **代码审查与优化**:希望获得另一个“专家视角”来审查代码质量和提出改进建议。 - **遵循精确指令**:需要严格遵循特定编码规范或实现细节时。

主要功能

AI协作桥梁
无缝连接您的主AI(规划者)与Codex(执行者),实现优势互补的协作编程工作流。
会话上下文管理
支持多轮对话。主AI可以保存对话ID,与Codex就同一个复杂问题进行连续、深入的讨论。
安全沙箱控制
提供多种安全策略(如只读模式、工作区写入模式),防止Codex意外修改文件,保障代码安全。
高性能与易部署
基于Go语言编译为单一可执行文件,启动快、资源占用低、无需复杂运行时环境,开箱即用。
完整日志追踪
可选项获取Codex完整的推理过程和工具调用日志,帮助您理解其决策思路。
优势
**强强联合**:结合了主AI(如Gemini)的宏观规划能力和Codex在微观代码层面的精准执行力。
**提升效率**:将最棘手的编码任务交给最擅长的专家(Codex),减少主AI的试错和卡顿。
**安全可控**:通过沙箱策略,可以控制Codex的权限,默认只读模式非常安全。
**易于集成**:作为标准MCP服务器,可以轻松集成到众多流行的AI编程客户端中。
**部署简单**:提供npx一键运行和单文件二进制,对用户极其友好。
局限性
**双重依赖**:需要同时安装并配置好Codex CLI和本MCP服务器。
**额外成本**:使用Codex CLI可能会产生OpenAI API调用费用(取决于您的Codex配置)。
**学习曲线**:用户需要理解“主AI规划,Codex执行”的协作模式,并配置好客户端的系统提示词以获得最佳效果。
**网络要求**:调用Codex需要稳定的网络连接。

如何使用

安装前置工具 (Codex CLI)
首先,您需要在电脑上安装OpenAI官方的Codex命令行工具。打开终端,运行以下命令:
运行Codex MCP Go服务器
您无需安装Go环境。最简单的方法是使用`npx`命令,它会自动下载并运行最新版本:
配置您的AI客户端
根据您使用的AI编程工具,添加MCP服务器配置。以下是通用JSON配置示例(适用于Roo Code, KiloCode等):
配置系统提示词(关键步骤)
为了让您的主AI知道如何与Codex协作,您需要为其提供协作规则。我们已经为不同客户端准备了专家模式文件,请导入对应的文件: - KiloCode用户:导入 `codex-engineer-kilocode.yaml` - Roo Code用户:导入 `codex-engineer-roocode.yaml` - Cline用户:导入 `codex-engineer-cline.yaml` 导入后,您的主AI将自动遵循“规划-咨询-实现-审查”的最佳协作流程。
开始协作编程
配置完成后,重启您的AI客户端。现在,当您提出复杂的编程需求时,您的主AI就会主动调用Codex工具来协助完成任务了!

使用案例

案例一:需求分析与计划制定
当用户提出一个模糊或复杂的需求时,主AI可以先让Codex帮忙细化分析和制定计划。
案例二:安全获取代码原型(Diff补丁)
主AI需要实现一个功能,但不确定最佳写法。它可以要求Codex提供一个“代码蓝图”作为参考。
案例三:代码审查与优化建议
在主AI完成一部分代码编写后,可以立即请Codex进行“同行评审”。

常见问题

我需要付费使用Codex MCP Go吗?
为什么配置后,我的AI助手还是不调用Codex?
使用Codex安全吗?它会乱改我的文件吗?
除了KiloCode/Roo Code,还能在其他工具里用吗?
和直接用Codex CLI有什么区别?

相关资源

项目GitHub仓库
获取最新源代码、报告问题或参与贡献。
OpenAI Codex CLI 官方仓库
了解并安装本工具所依赖的核心组件。
模型上下文协议 (MCP) 官网
了解MCP协议的技术细节和生态。
灵感来源:Python版 codexmcp
本项目最初灵感来源于此,向其作者致谢。

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "codex": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@zenfun510/codex-mcp-go"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "codex": {
      "command": "/path/to/codex-mcp-go",
      "args": [],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

替代品

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Next.js开发工具MCP服务器,为Claude、Cursor等AI编程助手提供Next.js开发工具和实用程序,包括运行时诊断、开发自动化和文档访问功能。
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Testkube是一个面向云原生应用的测试编排与执行框架,提供统一平台来定义、运行和分析测试,支持现有测试工具和Kubernetes基础设施。
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Netdata是一个开源实时基础设施监控平台,提供每秒级指标收集、可视化、机器学习驱动的异常检测和自动化告警,无需复杂配置即可实现全栈监控。
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