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MCP Server · 开发工具

Codex Gemini MCP

提供OpenAI Codex和Google Gemini的CLI代理服务,支持AI代理通过MCP工具直接调用代码生成、重构、调试、分析、总结等功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 6@donghae0414/codex-gemini-mcp
AI代理代码分析TypeScriptClaude代码生成Cursor

快速开始

作者 / 组织
donghae0414
提供方
donghae0414
运行时
Node.js

工具数量

6

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

5

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

Codex Gemini MCP 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 6 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude、Cursor,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

开发工具

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

仅本地运行

安装与配置

安装命令

npx -y -p @donghae0414/codex-gemini-mcp codex-mcp

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "codex-gemini-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "-p",
        "@donghae0414/codex-gemini-mcp",
        "codex-mcp"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Node.js,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 6 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

🌐 Language:韩语| 英语

codex gemini mcp

AI代理(Claude、Cursor等) OpenAI Codex命令行界面哇 谷歌Gemini CLI可以通过MCP工具直接调用的代理服务器。

主要功能

  • ask_codex -代理要求Codex生成、重构和调试代码
  • ask_gemini -代理要求Gemini进行分析、摘要和代码评论
  • 后台运行 -将需要很长时间才能完成的任务转移到后台,检查状态(check_job_status·等待(wait_for_job·中断(kill_job·查询列表(list_jobs)管理
  • 多型号编排 -一个代理可以同时利用Codex和Gemini来分担工作

在一个包中 codex-mcp哇 gemini-mcp 提供两个MCP服务器二进制文件,基于stdio transport。

需求

  • Node.js 20+
  • codex 安装CLI(npm i -g @openai/codex)
  • gemini 安装CLI(npm i -g @google/gemini-cli)

MCP服务器将按原样运行每个CLI,因此首先在本地终端上完成登录/身份验证。 codex / gemini 请确保CLI可以立即运行。

安装

从npm安装(如果已部署):

npm i -g @donghae0414/codex-gemini-mcp

无需全局安装即可使用npx:

npx -y -p @donghae0414/codex-gemini-mcp codex-mcp
npx -y -p @donghae0414/codex-gemini-mcp gemini-mcp

在源位置安装(开发/测试):

npm install
npm run build
npm link

客户机特定MCP设置示例

全局安装条件:

{
  "mcpServers": {
    "codex-mcp": {
      "command": "codex-mcp",
      "args": []
    },
    "gemini-mcp": {
      "command": "gemini-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

基于npx,无需全局安装:

{
  "mcpServers": {
    "codex-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "-p", "@donghae0414/codex-gemini-mcp", "codex-mcp"]
    },
    "gemini-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "-p", "@donghae0414/codex-gemini-mcp", "gemini-mcp"]
    }
  }
}

开放代码(opencode.json):

{
  "mcp": {
    "codex-mcp": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "-p", "@donghae0414/codex-gemini-mcp", "codex-mcp"]
    },
    "gemini-mcp": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "-p", "@donghae0414/codex-gemini-mcp", "gemini-mcp"]
    }
  }
}

特定于客户端的配置文件位置(注意:

  • Claude Code:项目根 .mcp.json (按项目)或 ~/.claude.json (全局)
  • 克劳德桌面(macOS): ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • 克劳德桌面(Windows): %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  • 克劳德桌面(Linux): ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
  • 开放代码: ~/.config/opencode/opencode.json

环境变量为shell配置文件(.zshrc 等)可能不会自动注入,如果可能的话, env 请用积木传递。

违约模型

默认型号为 src/config.ts硬编码为,可以覆盖为环境变量。

Provider基本模型环境变量override
法典gpt-5.3-codexMCP_CODEX_DEFAULT_MODEL
双子座gemini-3-pro-previewMCP_GEMINI_DEFAULT_MODEL

型号选择优先级: 请求参数 model > 环境变量 > 硬编码默认值

本地开发

npm install
npm run build
npm run start:codex
npm run start:gemini

开发模式:

npm run dev:codex
npm run dev:gemini

运行时文件

  • 默认运行时目录: /.codex-gemini-mcp/

- background job状态: jobs/ - background job I/O(content): prompts/ - 结构化记录(JSONL): logs/

  • 运行时路径override:

- MCP_RUNTIME_DIR:运行时根目录 - MCP_LOG_DIR:日志目录

清除(使用默认路径时):

rm -rf .codex-gemini-mcp

安全/隐私说明

  • background: true(默认)请求为 .codex-gemini-mcp/prompts/*content*.json将prompt/response保存在中。
  • 如果在提示符下放入秘密(令牌、密码、个人信息等),则可能会保留在本地文件中。
  • 默认情况下,日志记录未保存正文,但打开下面的标志时,日志可能包含文本:

- MCP_LOG_PREVIEW=1 - MCP_LOG_FULL_TEXT=1

工具模式

ask_codex

  • prompt (字符串,必填)
  • model (字符串,可选)
  • model银 [A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:-]* 只允许模式(最多128个字符)
  • working_directory (string,optional):CLI进程的执行目录(cwd)
  • background (布尔值,可选,默认值 true)
  • reasoning_effort (字符串,可选: minimal | low | medium | high | xhigh)

ask_gemini

  • prompt (字符串,必填)
  • model (字符串,可选)
  • model银 [A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:-]* 只允许模式(最多128个字符)
  • working_directory (string,optional):CLI进程的执行目录(cwd)
  • background (布尔值,可选,默认值 true)

wait_for_job

  • job_id (string,required,8位hex)
  • timeout_ms (number,optional,default3600000,max3600000;超过3600000的值为3600000,cap)

check_job_status

  • job_id (string,required,8位hex)

kill_job

  • job_id (string,required,8位hex)
  • signal (字符串,可选: SIGTERM | SIGINT,默认值 SIGTERM)

list_jobs

  • status_filter (字符串,可选: active(已生成/正在运行)| completed | failed(失败/超时)| all,默认值 active)
  • limit (数字,可选,默认 50)

运行时注意事项

  • ask_codex: codex exec --ephemeral 寻呼(reasoning_effort 指定时 -c model_reasoning_effort=... 添加)
  • ask_gemini: gemini --prompt 呼叫
  • ask_*是 background 未指定时默认 true以运行
  • background: true 呼叫时 .codex-gemini-mcp/jobs, .codex-gemini-mcp/prompts将状态/IIO(content)文件保存到
  • 结构化记录(JSONL): .codex-gemini-mcp/logs/mcp-YYYY-MM-DD.jsonl

- 默认:仅保存元数据(不保存正文) - MCP_LOG_PREVIEW=1:保存preview - MCP_LOG_FULL_TEXT=1:保存全文 - 日志事件与保存JSONL文件一起 stderr也镜像到

  • 型号选择优先级: request.model > env default > hardcoded default

- codex环境: MCP_CODEX_DEFAULT_MODEL (默认值: gpt-5.3-codex) - 双子座环境: MCP_GEMINI_DEFAULT_MODEL (默认值: gemini-3-pro-preview)

  • CLI timeout默认值为 MCP_CLI_TIMEOUT_MS 或3600000 ms(60分钟)
  • stdout + stderr 合计功率 MCP_MAX_OUTPUT_BYTES超过的话 CLI_OUTPUT_LIMIT_EXCEEDED以结束
  • 输出通过禁用颜色/TTY来运行稳定的文本管道(NO_COLOR=1, FORCE_COLOR=0, TERM=dumb)

登录方式 background

  • 通用(background true/false全部:在JSONL中 request 事件和terminal(response 或者 error)记录事件, request_id可通过进行第一次跟踪
  • background: false (foreground):在日志事件中 job_id没有。 jobs/, prompts/ 不创建文件
  • background: true 背景

- MCP响应 jobId, contentFile, statusFile 返还 - Jsonl response/error 在活动中 job_id 记录 - jobs/*status*.json, prompts/*content*.json呃 requestId 存储 - 因此 request_id \ job_id可以双向映射日志/状态文件

环境变量

  • MCP_CODEX_DEFAULT_MODEL:codex基本型号
  • MCP_GEMINI_DEFAULT_MODEL:gemini基本型号
  • MCP_CLI_TIMEOUT_MS:默认CLI timeout(ms)
  • MCP_MAX_OUTPUT_BYTES:最大输出字节数(cap,默认1048576=1MiB)
  • MCP_RUNTIME_DIR:运行时文件默认根目录(.codex-gemini-mcp)
  • MCP_LOG_DIR:日志路径覆盖
  • MCP_LOG_PREVIEW:是否保存日志preview(1双面激活)
  • MCP_LOG_FULL_TEXT:是否记录全文(1双面激活)

当前状态

  • 二进制条目: codex-mcp, gemini-mcp
  • 验证完成: ask_codex, ask_gemini 前台/后台呼叫成功
  • 验证完成: wait_for_job, check_job_status, kill_job, list_jobs 实际呼叫成功
  • 实施完成:结构化记录(第D阶段)
  • 实施完成:强制output cap+model regex validation

范围(故意最小化)

此示例中没有以下功能:

  • 型号fallback chain
  • standalone bridge捆绑包

故障排除

  • CLI_NOT_FOUND:

- codex 或者 gemini CLI不在PATH中时发生。 - npm i -g @openai/codex / npm i -g @google/gemini-cli 安装后重试。

  • 输出被截断(CLI_OUTPUT_LIMIT_EXCEEDED):

- MCP_MAX_OUTPUT_BYTES增加或减少提示/输出。

  • background文件堆积过多:

- 必要时 .codex-gemini-mcp/请亲自整理。

致谢

这个项目 哦,我的claudecode参考在中实现的Codex/Gemini MCP服务器进行了重新实现。

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

6

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI代理TypeScript本地部署CLI代理多模型管理代码生成代码分析

支持客户端

ClaudeCursor

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 6 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude、Cursor,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Codex Gemini MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx -y -p @donghae0414/codex-gemini-mcp codex-mcp,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Codex Gemini MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Codex Gemini MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Codex Gemini MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Codex Gemini MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude、Cursor;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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