把 Codex 当可配置的队友
一次性提示只能救急。真正变强的路径是：上下文 → AGENTS.md → config → MCP → Skills → 自动化。
五面一体，按工作形状选入口
CLI、桌面端、IDE 扩展、Cloud 任务和浏览器扩展共用同一套智能与配置，差别在交互形态。
按任务难度选推理强度
Low 处理边界清晰的小改动；Medium/High 给复杂变更和排错；Extra High / xhigh 留给长程推理。
不要盯着每一步，和它并行工作
把 Codex 当异步同事：给清目标，去干别的，回来审 diff。盯着逐步批准只会把自己变成瓶颈。
提示默认写四件套
Goal、Context、Constraints、Done when。四件事写全，Codex 少猜、更好审。
用 @ 点名文件，而不是描述路径
TUI 里输入 @ 会模糊搜索文件。把关键路径钉进提示，比让模型自己逛仓库更稳。
把测试和构建命令交给它
不告诉 Codex 怎么跑检查，它就看不见自己的工作。这是官方点名的高频失误。
想法模糊时，先让它采访你
需求说不清时，别急着写代码。让 Codex 追问、挑战假设，再动手。
用截图当 UI 规格
CLI 的 -i 可以在第一条提示里附上图片。设计稿、报错弹窗、产品草图都能直接当规格。
持久规则不要堆在提示里
团队规范、禁止事项、测试命令属于 AGENTS.md 或 Skill。提示只放这一次任务特有的东西。
复杂任务先 /plan
模糊、多步、难描述的工作，先让 Codex 搜集上下文、提问、出方案。/plan 或 Shift+Tab。
重构前先问代价
大重构先让它列出方案、风险、迁移成本和回滚路径，再允许动代码。
AGENTS.md 是给 Agent 的 README
它会在开工前自动注入。写清目录、命令、约定、禁止事项和如何验收。
/init 只是脚手架
生成后立刻改。通用模板里的测试命令、包管理器和禁止事项几乎肯定是错的。
记清 AGENTS.md 的发现顺序
全局一份，再从 Git 根走到 cwd。每一层优先 override，后出现的更具体规则覆盖前面的。
AGENTS.override.md 不要提交
同层存在 override 时，普通 AGENTS.md 会被忽略。把它留给本机或临时实验，并加入 gitignore。
Monorepo 把规则沉到包目录
根目录写通用约定，前端/后端/基础设施在各自目录放更具体的 AGENTS.md，避免套用错误命令。
指令链默认只有 32 KiB
超限会静默截断。调大 project_doc_max_bytes，或把大段说明拆到更靠近 cwd 的文件。
已有 TEAM_GUIDE.md 也能当指令
用 project_doc_fallback_filenames 把现有规范文件纳入发现链，不必立刻复制成 AGENTS.md。
短而准的 AGENTS.md 胜过长篇政策
只写 agent 会重复踩的坑。把规划模板、审查清单、架构说明拆成被引用的独立文件。
第二次犯错就开 retrospective
同一类失误出现两次，让 Codex 复盘并更新 AGENTS.md。指导应来自真实摩擦。
用 Code Review Rules 定制审查
在最靠近目标代码的 AGENTS.md 里加 ## Code Review Rules。GitHub 上的 Codex Review 会读这些规则。
不信任的项目不会加载项目级 AGENTS.md
0.150 起未信任项目按设计不提供项目 AGENTS.md。0.150.1 有人复现仍会注入；用 debug prompt-input 核对。
约定写进 AGENTS.md，运行时放进 config.toml
测试命令、架构、禁止事项是指令；模型、沙箱、MCP、子代理是配置。混在一起会两边都难维护。
个人默认、项目覆盖、一次性 CLI
~/.codex/config.toml 放个人习惯，.codex/config.toml 放仓库行为，CLI 只覆盖这一次。
Profile 是独立文件，不是 [profiles] 表
旧博客里的 [profiles.fast] 已经过时。现在是 ~/.codex/fast.config.toml，用 --profile fast 加载。
项目配置不能改供应商和鉴权
openai_base_url、model_provider、notify、profile、otel 等机器本地键在项目文件里会被忽略。
项目配置只在目录受信任时生效
没标信任，仓库里的 .codex/config.toml、hooks、rules 都不会进会话。这是特性。
用 CODEX_HOME 隔离整套环境
配置、指令、会话、鉴权都相对于 CODEX_HOME。CI、自动化用户、平行实验用它最干净。
搜索默认 cached，需要实时再 live
日常用缓存搜索；文档刚变、CVE、版本发布用 --search 或 web_search = "live"。
file_opener 和 personality 是被低估的键
把打开文件的编辑器设成你真正在用的那个；用 personality 收敛沟通风格。
权限是两个旋钮，不是一个开关
approval 管「问不问你」，sandbox 管「文件系统能走多远」。新手先用默认，可信仓库再放松。
workspace-write 仍保护 .git / .codex / .agents
这三处在工作区可写模式下仍只读。需要写它们时用 --add-dir 或 named permission profile，而不是直接满权限。
用 --add-dir 挂额外可写根
文档、共享设计系统、邻接仓库，用可重复的 --add-dir 挂进去，比放开整台机器安全。
--yolo 只属于隔离环境
--yolo 等于绕过批准和沙箱。本机日常开发不要用；留给容器、Cloud 任务或你已经硬化过的 runner。
用 granular approval 放行类别而不是一切
可以对沙箱、规则、MCP elicitation、权限请求、skill 脚本分别允许或拒绝，其余保持交互。
恢复和 fork 会带回权限档
v0.149 起，resume/fork 的线程会恢复当时的 permission profile，而不是悄悄掉回默认。
先把斜杠命令地图印在脑子里
日常最高频：/plan、/review、/compact、/fork、/side、/permissions、/status、/skills。版本以 /help 为准。
TUI 快捷键比你想的多
@ 搜文件，! 跑命令，Tab 排队，Enter 注入当前轮，Esc Esc 回改上一条。
跑的时候 Tab 排队，Enter 转向
不必等它停。发现跑偏就 Enter 注入纠正；已确定的下一步用 Tab 排队。
提交前用 /review
可对 base 分支、未提交改动或某次 commit 审查。还可写自定义焦点，或指向 code_review.md。
例行活开 /fast，思考活关掉
/fast 走更快服务档。可写入 config：service_tier 与 features.fast_mode。
/recap、/export 和 /copy 选择器
长会话先 recap 再交接；export 出 Markdown；/copy 可选整段回复、代码块或引用。
会话里用 /cd，不必退出重开
/cd、/pwd、/cwd 在 TUI 内切工作目录。注意 /cd 不应削弱沙箱——新版本会保留权限档。
一事一线程
一个会话只服务一个连贯结果。整仓共用一条长聊天，上下文会胀、质量会掉。
/compact 保轨迹，/clear 丢垃圾
上下文发胀但任务还是那个：compact。线程已经跑题：clear 或新开。不要等窗口爆掉。
分叉用 /fork，旁路用 /side
/side 是短暂草稿缓冲；/fork 是持久会话克隆。问一句就 fork，会留下一堆孤儿会话。
用 resume --last，不要从头解释
同一目录的工作，接着上次会话比新开再贴背景更便宜、更准。
跨会话的工作先 /goal
Goal 是跨线程的任务对象：能熬过退出、重启甚至升级。线程是对话，goal 是意图。
用 /status 看会话健康度
工作区根、会话 id、权限档、用量/积分都在这。猜不如看。
会话卫生清单
开干前看 goal、可恢复会话、worktree 列表和模型。结束时提交、推送、删掉用完的 worktree。
同一套步骤说第二次，就收成 Skill
Skill 把指令、上下文和可选脚本打成可复用能力，跨 CLI / IDE / App 生效。
用 $skill-creator 脚手架，先留在本地
内置 $skill-creator 能生成第一版。本地打磨好，再打包成 plugin 分发。
个人技能和仓库技能分开放
~/.agents/skills 跟你走；.agents/skills 跟仓库走。系统级还可放 /etc/codex/skills。
Plugin 是可分发捆，Skill 是工作流单元
Skill 是一份 SKILL.md。Plugin 把技能、MCP、App 集成和钩子捆在一起，可从 marketplace 装。
仓库外的、还在变的数据才用 MCP
Issue、设计、监控、文档站点——需要实时工具时再接。不要一上来把常用软件全接上。
用 codex mcp 管理服务器，而不是手改 TOML
list / add / remove / login / logout。TUI 里 /mcp 看当前可用工具，加 verbose 看细节。
MCP 设 required，并用工具白名单
核心工作流依赖的服务器设 required = true。用 enabled_tools 只暴露必要工具，降低选错工具的概率。
子代理要你开口，或写进 AGENTS.md / Skill
本地 Codex 默认不偷偷拆任务。你说 spawn，或项目/技能指令要求委派，才会派孩子。网页 Ultra 才可能主动拆。
内置 explorer 做探索，worker 做有界实现
内置角色包括 default、worker、explorer。给只读探索用更便宜的模型。
把重复的委派写成 agents/*.toml
全局放 ~/.codex/agents/，仓库放 .codex/agents/。必填 name、description、developer_instructions。
大批同类任务用 spawn_agents_on_csv
一行一个工作项。Codex 读 CSV、按行 spawn、等全部结束、把结果写回 CSV。实验性功能。
Hooks 把策略插入 agent 循环
SessionStart、PreToolUse、PermissionRequest、PostToolUse、UserPromptSubmit、Stop、Interrupt。
Rules 管沙箱外命令，Hooks 管生命周期
命令规则在 Codex 请求出沙箱时生效。forbidden > prompt > allow。Hooks 更通用，能看补丁和 MCP。
让 Codex 给自己写钩子
「写一个每次补丁后跑 lint 的 PostToolUse 钩子」。先本地验证，再提交到团队目录。
无人值守用 codex exec
进度在 stderr，最终答案在 stdout。别名 codex e。脚本、CI、管道都靠它。
用 --output-schema 拿到机器可读结果
CI 不要去解析散文。给 JSON Schema，让最终消息按合同输出。
CI 里用 --ephemeral 和临时 CODEX_HOME
会话记录可能含密钥。临时家目录 + 不落盘，避免 runner 之间残留凭据。
把 CI 日志管道进 exec
不要把 4000 行日志粘进聊天。管道进去，让它总结失败和可疑修复。
文件会冲突时用 worktree，不要用子代理
子代理共享工作区和沙箱。独立提交历史、可丢弃实验、长任务不挡主工作区，用 git worktree。
长任务丢给 Cloud，用 apply 回收 diff
codex cloud exec 在隔离环境跑。--attempts 做 Best-of-N。满意了再 codex apply。
稳定流程再做成定时任务
Skill 定义方法，定时任务定义节奏。还要大量方向盘的流程，先不要调度。
远程 TUI 必须带鉴权
codex app-server 加上 --remote。不要在共享网络上暴露未鉴权的 WebSocket。
把 auth.json 当密码
~/.codex/auth.json 是文件凭据缓存。备份、同步盘、dotfiles 仓库都不要带上它。
不要把 API Key 交给会跑仓库代码的 job
恶意 AGENTS.md 或钩子可以外带密钥。GitHub Actions 用官方 openai/codex-action，不要裸 CODEX_API_KEY。
把陌生仓库的 AGENTS.md 当代码审查
指令链能引导代理跑命令、读文件、走网络。信任目录前先读完。
用 shell_environment_policy 收窄子进程环境
默认环境可能含有你不想让 agent 命令看见的密钥。显式控制传入子进程的变量。
一出问题先跑 codex doctor
环境、Git、终端、app-server、端点防护、代理、桌面端状态、更新连通性、PATH 上的影子二进制。
让 Codex 复述当前指令链
不要猜它读了哪份 AGENTS.md。直接问，或打开 TUI 日志。
指导错了，先查 override
同层的 AGENTS.override.md 会让普通文件被忽略。全局家目录里也常藏着一份。
后半段规则没生效，多半是截断
合并指令链达到 project_doc_max_bytes 就停止追加。子目录文件可能根本没进去。
用 codex features 查看实际生效的开关
别靠记忆。list / enable / disable 会持久化进 config.toml。
配方：先诊断 CI，再最小修复
两轮。第一轮只读总结；第二轮在约束下修。不要让一次提示既分析又重写。
配方：先写失败测试，再实现
先让 Codex 写会失败的测试并提交为检查点，再让它写到测试变绿。
配方：本地 /review，再开 PR
实现线程里跑完测试后，fork 或新开一条审查线程。别让作者给自己的 diff 当唯一评审。
配方：大任务按所有权边界切开
独立、不重叠的工作再并行。共享文件的改动串行，或拆到不同 worktree。
配方：开工前的五步决策树
跨会话？→ /goal。要 git 隔离？→ worktree。可并行且不重叠写？→ 子代理。否则单线程，跑题用 /side。
配方：从 Claude Code 或 Cursor 迁过来
/import 可迁设置、MCP、插件、会话、命令和项目记忆。先选择性导入，再清理。CLI 最多 50 条近 30 天聊天。
记忆按用户生效，谨慎注入不信任会话
memories 功能把跨会话事实存在 $CODEX_HOME/memories/。/memories 可控制使用、生成、重置。
无头环境用 device-auth 或按次 API key
codex login 走 ChatGPT OAuth；远程盒用 --device-auth；脚本用 --with-api-key 从 stdin 读。
用 .codexignore 把生成物踢出上下文
node_modules、dist、生成代码会占掉推理额度。给仓库加一份 gitignore 风格的排除表。
MCP 配在 ~/.codex，ChatGPT 网页读不到
桌面应用、CLI、IDE 扩展共用一份 config.toml。托管的 ChatGPT Work 不读这文件。
命令输出保持安静，主线程才装得下决策
测试日志和全量搜索会撑爆上下文。能静则静，吵的活派给子代理。
CLI 0.154 可用 --worktree 开隔离会话
实验性能力：新开会话或 fork 时用 --worktree / /worktree 建隔离 checkout，之后还能浏览和 resume。
AGENTS.md 只当目录，细节放 docs/index.md
主文件只教怎么找上下文。架构、领域和跨目录概念放到带 index.md 和 @tag 的文档树。
Cloud 密钥只在 setup 阶段可见
环境变量全程都在；Secrets 只给 setup 脚本，agent 阶段会被拿走。setup 里的 export 也不会带进 agent。
worktree 不会自动带上 .env，用 .worktreeinclude
托管 worktree 从 Git checkout 起步。被 ignore 的本地文件要在仓库根列进 .worktreeinclude，生产密钥不要这么拷。
陌生仓库先 git clone，不要直接打开带 .git 的压缩包
代理常在沙箱外跑 git status。仓库自己的 .git/config 里若写了 core.fsmonitor 一类键，可能在批准前提权执行。
权限档和旧 sandbox_mode 不要混用
default_permissions 与 sandbox_mode 不叠加。任意一层写了 sandbox_mode 或传了 --sandbox，就会走旧沙箱，权限档等于没配。
Windows 原生沙箱先 elevated，读目录用斜杠命令补
原生 Windows 不必先上 WSL。elevated 是正选；没管理员权限再退 unelevated。沙箱读不到的目录用 /sandbox-add-read-dir。
1M 窗口先 /status 核对，不要当日常默认
model_context_window 必须写在所有 [section] 之前。订阅账号常被服务端目录夹回约 272K。先看 /status，再决定要不要开大。
Windows 钩子用 commandWindows，别指望 PATH 上的 bash
跨平台钩子保留 command，Windows 另写 command_windows。系统 PATH 上的 bash 经常是 WSL 垫片，跑 Windows 路径会直接 Failed。
TUI 快捷键用 tui.keymap 改，空列表等于解绑
composer 动作会回退到 tui.keymap.global；同名上下文绑定优先。空数组能关掉误触的快捷键。
显式设置 log_dir 才会写出明文 TUI 日志
默认日志在 $CODEX_HOME/log。只有你指定 log_dir 时，才会额外打开 opt-in 的明文 codex-tui.log。
MCP 用 writes 审批，再给吵闹工具单独限输出
default_tools_approval_mode = "writes" 只拦非只读工具。单工具还能设 output_token_limit，避免日志类 MCP 撑爆会话。
Computer Use 结束后检查残留的无头 Chrome
桌面应用的浏览器 / Playwright 会话关掉后，无头 Chrome 和工作进程有时不会退出，macOS 上还会把 replayd 打满。
/apps 插连接器，/plugins 装捆；IDE 没有插件
连接器用 /apps 写成 $app-slug。插件走桌面应用或 CLI 的 /plugins。IDE 扩展只支持技能和 MCP，没有插件目录。
官方精选技能用 $skill-installer，不要手拷 ~/.codex/skills
给本机加 openai/skills 或其它仓库里的技能，用内置安装器。个人路径是 ~/.agents/skills。要分发给别人再打成 plugin。
network_proxy 管沙箱命令，不管 Apps 和 MCP
权限档的域名表只在代理跑起来后约束本地命令。网页搜索、连接器和 MCP 走自己的通道，不会被这份白名单拦住。
/statusline 管页脚，不是一次性 /status
选择器把字段写进 tui.status_line。要盯 5 小时/周配额就打开对应项；null 或 [] 关掉页脚。重置时间和积分余额仍看 /usage 或网页。
Windows 上 /ps 空列表，多半是 unified_exec 没开
macOS/Linux 默认走 PTY 后台终端。Windows 默认关。旧键 experimental_use_unified_exec_tool 已弃用。
笔记本跑长 Goal 先开 prevent_idle_sleep
实验开关，默认关。TUI 用 /experimental 里的 Prevent sleep；桌面应用在设置里打开 Prevent sleep while running。
长任务用 /goal 转向：先暂停再断网，并行先 worktree
Goal 模式不扩大沙箱。桌面有进度条可 pause/resume；CLI 用 /goal pause|resume|edit|clear。并行聊天不要写同一棵树。
macOS 桌面 Record & Replay 能录出 SKILL.md，CLI 没有这个入口
在插件页选 Record a skill，演示一遍后生成可编辑技能。必须打开 Computer Use。企业 requirements.toml 关掉 computer_use 会连录制一起禁掉。
桌面 Open in 用 desktop.custom_file_handlers，不要写进项目配置
只认用户级 ~/.codex/config.toml。给 VSCodium、TextEdit 或内部编辑器加目标后，必须重启 ChatGPT 桌面应用。CLI 的 file_opener 管的是另一套。
会话没丢，多半是 resume 被当前目录滤掉了
codex resume --last 默认只看本工作目录。换过文件夹就先 --all。目录不一致时用 tui.resume_cwd，--cd 仍然优先。
配置没生效，先 /debug-config，不要猜哪一层赢了
按优先级打印实际加载的文件、开关和托管策略来源。抄博客键名时用 --strict-config，未知键会直接报错。
通知有三路：TUI 事件、notify 命令、钩子，关掉要关干净
tui.notifications 可以是布尔或事件数组。顶层 notify 会另起一条外部命令。WSL 上关了 TUI 仍可能弹出 PowerShell Toast。
压缩后要补上下文，用 SessionStart 的 compact 匹配
matcher 写成 ^compact$。自动压缩发生在一轮中间时，钩子给出的 additionalContext 会立刻送进续写，不必等下一句用户输入。
IDE 的 chatgpt.* 不要写进 config.toml
队列还是转向、审查内联还是另开聊天、要不要走 WSL，都在编辑器设置里。agent 模型/沙箱/MCP 才进 ~/.codex。
/approve 只放行一次被 Auto-review 拒绝的动作
不是 /permissions。打开拒绝列表，选一条精确重试；重试仍走审查。never / yolo 不会出现这条路径。
提交前先 /diff，再 /review
/diff 含已暂存、未暂存和 Git 还没跟踪的文件。看完工作树再跑审查，避免漏掉新建文件。
记忆开了之后，用和生成还是两把开关
features.memories 只是总闸。use_memories 管注入，generate_memories 管沉淀。MCP / 网页搜索线程用 disable_on_external_context。
TUI 主题、Vim 模式和 shell 补全一起配
/theme 写入 tui.theme；自定义 .tmTheme 放 $CODEX_HOME/themes。zsh 先 compinit 再加载 codex completion。
CODEX_API_KEY 按次注入，CODEX_HOME 必须先建好
exec / review / SDK 用行内密钥，不要写成整个 job 的 env。设了 CODEX_HOME 却没 mkdir，CLI 会直接起不来。
选择器太挤先 archive，不要 delete
/archive 只是从活跃列表藏起来，记录还在。/delete 会永久删掉当前会话和派生会话。任务跑着时这两条都不可用。
--ignore-rules 和 --ignore-user-config 不是同一把开关
前者跳过用户和项目 execpolicy .rules；后者跳过 $CODEX_HOME/config.toml，鉴权仍走 CODEX_HOME。CI 隔离两把都要时才一起开。
企业自动化用 Codex 访问令牌，不要拿它当传输口令
Business / Enterprise 工作区凭证。创建令牌和 Codex Local 是两道开关。临时跑用 CODEX_ACCESS_TOKEN；要落盘再 login --with-access-token。
新开聊天用 /new，Ctrl+L 只清屏
/clear 会清终端再开新聊天；/new 保留回滚。Ctrl+L 只清视图。任务跑着时这三条都不可用。
/title 管窗口标题，不是页脚
选择器写入 tui.terminal_title。默认 spinner + project；null 关掉标题更新。页脚仍用 /statusline。
终端宠物要图形协议，tmux 里没有
/pets 只报告当前 CLI 会话状态。需要 iTerm2 3.6+ 或 Kitty / Sixel。IDE 没有宠物。
行内提问不必停任务，主草稿还在
0.154 起 Codex 可边跑边问。数字键选建议项，也可写自定义答案。主合成器里正在打的字不会被冲掉。
/usage 看日周累计，页脚只看剩余百分比
直接 /usage daily、weekly 或 cumulative。菜单里还能兑换 earned reset。没有 ChatGPT 登录会要求先签入。
/ide 只带这一轮，/ide-context 才是自动共享
/ide 把当前打开的文件和选区塞进下一轮提示。/ide-context 开关之后是否自动带上。两套不要混。
/app 把会话接到桌面，别和 /apps 搞混
macOS/Windows 上 /app 打开当前已保存聊天。/apps 才是插入 $app-slug 连接器。没装桌面应用会报错。
要在终端里划选复制，先 /raw
/raw 打开原始回滚。默认同 Alt+R。想每次启动就这样，设 tui.raw_output_mode = true。
手机遥控用 remote-control，别拿它当协议客户端
实验特性。start 开本机 daemon，pair 打出短时配对码。自研客户端仍用 app-server --listen。
对接 app-server 先生成本机版本的 schema
generate-ts / generate-json-schema 跟当前 CLI 版本绑定。升级 Codex 要重新生成，不要混用旧类型。
Computer Use 先装插件，Windows 白名单写 config.toml
桌面 Work/Codex 里装 Computer Use 插件。提示用 @Computer 或 @AppName。Windows 前台独占；macOS 才能后台和 Locked use。
改名用 /rename，不要新开一条聊天
只改保存名，transcript 不动。可 /rename 后输入，或直接 /rename bug bash。
官方 action：prompt-file 二选一，最后一步再跑 Codex
openai/codex-action@v1 用密钥代理跑 exec。prompt 和 prompt-file 只能给一个。checkout 关掉 persist-credentials，Windows 必须 safety-strategy: unsafe。
WSL 把仓库放进 Linux 家目录，不要在 /mnt/c 上跑
0.115 起只要 WSL2。CLI 在发行版里装。路径走 ~/code，不要走 Windows 盘挂载。IDE 另开 chatgpt.runCodexInWindowsSubsystemForLinux。
Bedrock 走 amazon-bedrock 提供商，不要塞 OPENAI_API_KEY
本地 CLI / IDE / 桌面把 model_provider 设成 amazon-bedrock。鉴权用 Bedrock API key 或 AWS SDK 链。Fast 模式不可用。
CI 有 OIDC 就用 WIF，不要落盘长期令牌
0.148+ 实验/企业能力。OPENAI_FEDERATION_RULE_ID 和 OPENAI_IDENTITY_TOKEN_FILE 必须成对出现。login/logout 会被拒。
GitHub 评论用 @codex review，不要只写 @codex
精确触发词才会发审查。@codex 单独出现会开 Cloud 聊天。安全审查和修 P1 也有固定写法。
IDE 找不到图标就跑 Codex: Open Codex Sidebar
VS Code / Cursor / Windsurf 走扩展。Xcode 在编码助手里选 Codex。JetBrains 在 AI Chat 里选 Codex。长任务从 IDE 丢到 Cloud。
Python SDK 按 turn 换沙箱，不要一直 full_access
pip install openai-codex。thread_start 定默认沙箱，后一轮 run 可以改成只读审查。自研客户端仍用 app-server，不要用已删除的 mcp-server。
GitLab MR 同样写 @codex review，但要先接通环境和 webhook
Beta。GitLab.com 要项目环境才能审。自建实例还要服务账号 PAT。组级 webhook 只能审，不能改代码。
Slack 里 @Codex 要写清仓库，否则会落到最近用过的环境
Cloud 聊天。线程上文会被读进去。选错环境就在同一条线程写清 owner/repo 再 @ 一次。
本地接 Linear 用官方 MCP URL，不要手抄 TOML
Cloud 里可以指派 issue 或评论 @Codex。本机 CLI/IDE/桌面走同一条 MCP：add 再 login。
手机遥控走桌面 Connections，SSH 要用具体 Host 别名
不能从 CLI / IDE 配 Remote。手机扫桌面二维码。SSH 只认 ~/.ssh/config 里的具体别名，远端 login shell 里要有 codex。
Linux 桌面应用用发行版包，不要指望 Computer Use
预览。Ubuntu 24.04/26.04、Debian 13、Fedora 43/44，x64 或 ARM64。Computer Use 还没有。Wayland 先走 XWayland。
Windows 桌面和 WSL CLI 默认不共用 ~/.codex
桌面读 %USERPROFILE%\.codex。WSL 里的 CLI 读 Linux 家目录。要共用就 export CODEX_HOME。代理在哪跑，仓库就放哪边。
Security CLI 把结果写到仓库外，先 --dry-run
npx @openai/codex-security 是另一套扫描产品，不是编码 CLI。只扫你有权评估的仓。CI 把二进制装在 checkout 外面。
CI 用服务账号令牌，不要借用某个人的访问令牌
按量计费工作区。主人建非人身份。令牌代表服务账号，不继承创建者的插件。CLI 要 0.142+。
桌面集成终端用 Ctrl+`，Cmd+K 是命令面板
终端跟着当前项目或 worktree。ChatGPT 能读输出。清屏是 Ctrl+L。常用命令做成 local environment action。
桌面要先在 Settings 打开权限档，菜单里才会出现
Ask for approval 一直在。Approve for me / Full access 要在 Settings > General > Permissions 打开后才会进菜单。打开不等于选中。换审查员不会放大沙箱。
Prisma AIRS 先保存连接，再单独打开扫描
企业外部护栏。Save connection 不等于 Enable。平台 API key 会话扫不到。失败默认放行，要拦截得改 On AIRS failure。
网页 Site tools 是 WebMCP，不要当成 config.toml 里的 MCP
桌面内置浏览器里，站点自己登记工具。GPT-5.6 Sol / Terra 才有；Luna、Enterprise / Edu 没有。关站或跳走，工具就没了。
Worktree 缺依赖：用桌面 Local environment 的 setup 脚本
只给 ChatGPT 桌面 Codex。.worktreeinclude 只拷 ignore 文件，不会 npm install。setup 在新建 worktree 时跑；Actions 走集成终端。
权限档里 localhost 仍被拦：先精确放行，再考虑 allow_local_binding
开了 network_proxy 后，解析到私网 / 回环的主机即使在域名表里也被拦。通配符不算本地例外。Docker socket 另走 unix_sockets。
MCP OAuth 用无端口的 127.0.0.1，不要写 localhost
把 add 打印出的回调原样登记。localhost、IPv6、HTTPS 不会自动补监听端口。远程 Devbox 改 mcp_oauth_callback_url。
技能缺 MCP 时，在 agents/openai.yaml 声明依赖
features.skill_mcp_dependency_install 默认开。声明只负责装上工具，工作流仍要写进 SKILL.md。
Git worktree 里的项目钩子，看主仓 .codex 而不是这棵树
链接 worktree 的 .git 是文件。项目 hooks.json 以主 checkout 为准。发现失败就改用 ~/.codex/hooks.json。
非 Git 目录跑 exec，要显式 --skip-git-repo-check
默认拒绝无仓库工作区，防止破坏性改动落在临时目录。一次性目录才开这个旗标，并配上明确的 sandbox。
改权限档先用 codex sandbox 离线试命令
不启 agent、不花 token。按平台选 macos / linux / windows。macOS 用 --log-denials；企业档加 --include-managed-config。
自定义权限档读不到 AGENTS.md 时，不要清 sessions
报 sessions corrupt 多半是沙箱挡住了项目指令。给工作区读权限，或暂时 project_doc_max_bytes = 0。清 ~/.codex/sessions 救不了。
加固本机：allow_login_shell = false
默认允许 login shell。设成 false 会拒绝 login=true，未指定时改走非 login。靠 ~/.profile 注入 PATH 的远端机不要盲目关。
Windows deny-read 不要写无界 glob，写精确目录
Windows 会把 glob 展开进沙箱 helper 命令行。Chrome 配置目录那种树能报 os error 206，会话起不来。目录拒绝写精确路径。
权限档有 deny-read 时，execpolicy allow 仍可能不出沙箱
check 报 allow 只说明规则匹配。任意 deny-read 会禁止出沙箱，命令仍走默认沙箱，git fetch 还会弹窗。
钩子要调 MCP，用 type mcp_tool，不要再包一层 shell
server / tool / input 直接打到已连接的 MCP。服务器没起来不会拦操作。prompt 和 agent 类型会解析但跳过。
Stop 钩子看到 stop_hook_active 就要放行
反复返回 block 没有上限。相同反馈会把 CLI 卡进无限续写，只能杀进程。第二次必须允许完成。
请求压缩默认开；代理把 body 搞坏再关
features.enable_request_compression 稳定且默认 true，用 zstd 压流式请求体。中间盒拒绝压缩编码时设 false。
只要托管钩子：allow_managed_hooks_only 只能写进 requirements.toml
写进普通 config.toml 不会生效。用户、项目、会话和插件钩子会被跳过，MDM 脚本还要自己分发。
SessionEnd 做清理：默认 1 秒，切走对话不会立刻触发
归档、删除、正常退出、空闲约 30 分钟才跑。输出不能续写会话。不要用 mcp_tool，也不要设 600 秒超时。
远端执行器上跑 stdio MCP：experimental_environment = remote
实验项。HTTP MCP 远程放置还没做。source = remote 的环境变量也只有这条路径才读远端。
钩子 additionalContext 默认约 2500 token，超了会 spilled 到磁盘
超限只给模型头尾预览和文件路径。0 会整段塞进上下文。密钥不要写进钩子输出。
自动批批准用 PermissionRequest，不要拿 PreToolUse 的 ask
只在即将弹批准时跑。deny 优先。updatedInput 会 fail closed。不需要批准的命令根本不进这个事件。
exec 里插件 MCP 要用 name@version，少了后缀就像用户取消
plugins."inspect-skills" 对不上 inspect-skills@meridian。lookup miss 后 exec 报 user cancelled，其实没人点过取消。
闪烁星星和转圈：tui.animations 写成 false 并新开会话
默认 true。关掉欢迎动画、微光和 spinner。已有 [tui] 表就只加键，不要再写一份同名表。改完必须退出重开。
SubagentStart 只能给孩子注入上下文，continue:false 拦不住启动
matcher 对 agent_type。Review / Compact 等内部子代理不跑。真要停，用 SubagentStop。
改命令内容：PreToolUse 返回 allow 加 updatedInput
Bash 和 apply_patch 必须带 command 字符串。MCP 则替换整个参数对象。PermissionRequest 里写 updatedInput 会 fail closed。
本地模型目录用 model_catalog_json，改完必须重启
启动时加载的 JSON 覆盖内置和远程目录，不是合并。先 dump bundled，再改 slug。桌面选择器可能仍显示 Custom。
动态 MCP 头用 http_headers_helper，不要把令牌写进仓库
本机 HTTP MCP 才支持。命令每条连接跑一次，stdout 必须是 JSON 头。显式 bearer / OAuth 压过 helper 的 Authorization。
otel 只写用户 config；header 里的环境变量不会展开
项目 .codex 里的 otel 会被忽略。metrics_exporter 默认 statsig。OTLP/HTTP 要写带 /v1/logs 的完整路径。
exec 里可选 MCP 默认只等 1 秒，握手成功也可能没进工具表
可选服务器超时后静默从第一轮目录丢掉。桌面能用是因为后面还会刷新。exec 要 required，或把宽限改成 0。
Esc 打断只跑 Interrupt，清理不要只挂在 Stop 上
只给顶层轮。matcher 无效。默认 1 秒、上限 3 秒。输出拦不住打断。Stop 在 Esc 时不会跑。
tmux 和 Zellij 要滚动回放：alternate_screen 写成 never
默认 auto。现在 auto 在 Zellij 也会进备用屏。参考文档若还写跳过 Zellij，以运行时为准。
关掉自动 recap：tui.auto_recap 写成 false
0.153 起可关自动摘要，手动 /recap 仍可用。无人值守长会话不要关。配置参考表若还没写这个键，以 changelog 为准。
粘贴被吃掉或变成占位符：disable_paste_burst 写进 [tui]
0.153 起正式键在 [tui] 下。顶层同名键只是回退。打开后按收到的字符原样插入，不再做突发粘贴缓冲。
根目录认错时改 project_root_markers，空列表等于就地当根
默认向上找到含 .git 的目录。非 Git、嵌套仓、只想盯当前子目录时改这个顶层键。空数组不再往上搜。
CI 日志太吵：hide_agent_reasoning 写成 true
只藏推理事件，不改变模型怎么想。TUI 和 exec 都生效。排错时不要开。show_raw_agent_reasoning 是另一回事。
history.jsonl 不是 sessions：persistence 只管提示回忆
save-all 或 none 只写 ~/.codex/history.jsonl。max_bytes 裁最旧提示。sessions 下的 rollout 和磁盘膨胀不受这两个键约束。
关本机用量上报：analytics.enabled 写成 false
这一键同时作用于 CLI、桌面应用和 IDE 扩展。不是 [otel]，也不是 chatgpt.com 的用量页。写进用户 config，不要放进仓库。
回复太长：model_verbosity 写成 low，别去关推理
low / medium / high 只作用于 Responses API 的最终回复长度。Chat Completions 供应商会忽略。它不是 hide_agent_reasoning，也不是推理摘要。
model_instructions_file 替换的是内置指令，不是 AGENTS.md
路径指向一份文件，整份替换模型自带的 base instructions。仓库约定仍写 AGENTS.md。相对路径相对的是那份 config 所在的 .codex/ 目录。
关掉 /feedback：feedback.enabled 写成 false
CLI、桌面应用和 IDE 扩展一起关。关了之后 /feedback 会显示已禁用并拒绝提交。不是 analytics.enabled。
exec --oss 直接退出：先写 oss_provider 或 --local-provider
oss_provider 只在 --oss 时选本地供应商，不选模型。TUI 会提示；exec 两边都没有就报错退出。项目 .codex 改不了供应商。
推理摘要太长：model_reasoning_summary 写成 none
auto / concise / detailed / none 管思维链摘要写多细。不是 hide_agent_reasoning，也不是 model_verbosity。个别模型会拒绝 concise 或 none。
sqlite_home 要用绝对路径，相对路径跟着 cwd 跑
配置键优先于 CODEX_SQLITE_HOME。它搬的是 SQLite 状态库，不是 log_dir，也不是 history.jsonl。相对路径按启动时的工作目录解析。
同一层不要同时写 hooks.json 和 [hooks]
同一配置层里两份会合并并在启动时警告。高层配置不会替换低层钩子，重复的 SessionStart 会跑两遍。
桌面提醒用顶层 notify，JSON 在 argv，别塞进 [tui]
目前只在 agent-turn-complete 时跑外部命令。项目 .codex 写了会被忽略。写在所有 [table] 之前，否则 TOML 会当成表里的键。
会话已在另一端打开：resume 会变成只读，草稿还在
0.154 起，桌面或 IDE 正占用同一聊天时，CLI resume 只给只读回放和重试，不会再开一个可写副本。不要为此去 fork。
给已有会话塞消息用 codex queue，不要再开一个 TUI
0.149 起从另一个终端把文本排进已有会话。必须同时给 --thread 和 --message。不要对着 exec 线程用。
多开会话先用 codex agents，不要开一堆终端标签
0.149 起本机 daemon 上的任务面板。会话里用 /agents 回去。改名用 Ctrl+R；脚本仍用 UUID。不是 /agent。
compact_prompt 只走本地压缩，OpenAI 远程会静默忽略
内置 OpenAI / Azure 走远程压缩，配置参考里的 compact_prompt 不会进摘要。OSS 或未声明远程压缩的供应商才吃这个键。
features.undo 默认关；/undo 只回文件，不回聊天
稳定但默认关。打开后 /undo 按整轮快照还原工作区。会话一关快照就没了。要连上下文一起撤用 /fork。
commit_attribution 只写身份；先开 features.codex_git_commit
开关默认关，源码里仍是开发中。打开后才给 Codex 生成的提交加 trailer。键值不要带 Co-authored-by 前缀，空字符串才是关掉。
exec 新建或 fork 时用 --thread-source 标注来源
默认 user。CI、夜间任务、自动审查应写成自己的来源名。resume 不会改已经写进会话的来源。不是 originator。
developer_instructions 是追加，不是 AGENTS.md，也不是换内置指令
顶层键，给会话多塞一段 developer 消息。仓库约定仍写 AGENTS.md。桌面应用自己开的线程可能根本不读这个键。
0.152 起 update_plan 默认关；规划工具要自己打开
升级后如果模型不再主动写计划，不一定是坏了。打开 tools.update_plan.enabled，并新开会话。这和 /plan 模式不是同一件事。
tool_output_token_limit 裁每次工具输出进历史，不是 MCP 单工具上限
顶层键，限制单次工具或函数输出写进会话历史的 token。MCP 表里的 output_token_limit 是另一套。调太小会截断，调太大容易把日志整段落进上下文。
background_terminal_max_timeout 是空轮询上限，不是轮询间隔
默认 300000 毫秒，只约束后台终端空的 write_stdin 轮询窗口。它不是模型少发请求的间隔，exec_command 首轮也不读这个键。
check_for_update_on_startup 只管 CLI 启动提示，不是自动安装
默认 true。写成 false 只关掉 CLI 启动时的更新检查。桌面应用和 IDE 不读这个键；企业关桌面更新要写 requirements.toml。
技能目录被截断：先禁用，再调 skills.max_context_tokens
启动时只塞技能名和描述，默认大约是模型窗口的 2%。显式值上限 10000。装太多时先 [[skills.config]] 关掉不用的，不要先把预算拉满。
suppress_unstable_features_warning 必须写在顶层，不是 [notice]
只关掉「开发中特性已打开」那条警告。写进 [notice] 或 [features] 等于没配。它不会让不稳定开关变安全。
tools.web_search 对象管域名和上下文，不是搜索模式
顶层 web_search 选 cached / live / disabled。要限制可搜域名或 context_size，用 [tools.web_search] 对象。这不管沙箱出站，也不拦 MCP。
登录缓存用 cli_auth_credentials_store，不要和 exec --ephemeral 抄混
file 写 auth.json；keyring 走系统钥匙串；auto 失败才回文件；ephemeral 只在当前进程内存。这不是会话 rollout 开关。
MCP OAuth 令牌另有一份仓库，不是 auth.json
mcp_oauth_credentials_store 管 MCP 登录。默认 auto 走钥匙串，回退 ~/.codex/.credentials.json。没有 ephemeral。不要和 CLI 登录缓存抄成一把钥匙。
MCP 的 auth=chatgpt 只给 ChatGPT 同源，不是任意 HTTP 服务器
bearer 和显式头优先。oauth 用存好的 MCP 令牌；chatgpt 只把当前 ChatGPT 会话交给与 chatgpt_base_url 同源的主机。第三方仍要 mcp login。
授权服务器要 RFC 8707 时，给 MCP 设 oauth_resource
只对 streamable HTTP 生效。会在 mcp login 的授权 URL 上附加 resource。stdio 写了没用。和 mcp_oauth_callback_url 不是同一件事。
企业钉登录方式和 ChatGPT 工作区，用 forced_login_method
chatgpt 或 api。还可钉 forced_chatgpt_workspace_id。凭据不符会登出并退出。这是本机策略，不是日常个人开关。
MCP 登录 scopes：先 CLI，再 config，最后才是广告值
顺序是 --scopes、mcp_servers.NAME.scopes、scopes_supported、空列表。Learn 页写成广告优先，和源码相反。只对 streamable HTTP。
浏览器登录失败先看 codex-login.log，不是 TUI 明文日志
直接跑 codex login 会在日志目录写一份专用文件。默认 ~/.codex/log/codex-login.log。这不是 opt-in 的 codex-tui.log。
Unity 官方技能用 marketplace 装，不要拷到 ~/.codex/skills
marketplace add 仓库，再 plugin add unity@unity-agent-plugin。只要技能，没有 MCP 和钩子。0.154 起先看当前会话，没有再新开。
命令环境像卡住：先关 shell_snapshot 再新开会话
稳定、默认开。它给反复执行做环境快照。刚 nvm use、刚装进 PATH 的工具找不到时，先关掉这个，不要去开 experimental_use_profile。
不要用 experimental_use_profile 当 nvm 开关
默认 false。打开后生成子进程会跑用户 shell profile。这不是 shell_snapshot，也不是 allow_login_shell。实验键，优先用 set 钉 PATH。
marketplace add 用 --ref 钉版本，用 --sparse 只拉插件目录
Git 源用 --ref 或 owner/repo@ref 钉提交。大仓加 --sparse 只 checkout 插件路径。加完还要 plugin add；0.154 起先看当前会话。
企业限制 marketplace 源：写 requirements.toml，不是 config.toml
restrict_to_allowed_sources 只在 requirements.toml 生效。拦 add / install / refresh，并在运行时过滤。官方精选仓也要显式放行。
Google Cloud 官方插件用 marketplace 装，不要 npx skills add
marketplace add google/skills，再 plugin add google-cloud-developer@google-plugins。这是技能加 Developer Knowledge MCP，不是把 SKILL.md 拷进 ~/.codex/skills。
关掉某条插件建议：写 tool_suggest.disabled_tools，不是卸载
[tool_suggest] 只管「要不要建议安装」。id 用 name@marketplace 或 connector_ 前缀。已经装上的插件不会被这条关掉。
关掉远程插件目录：写 remote_plugin = false，不是 plugins = false
官方键是 remote_plugin（单数），稳定且默认开。只关远程目录，不卸本地和项目插件。不要写成已经作废的 remote_plugins。
0.154 起装插件后先看当前会话，不要立刻 /new
现有会话会捡起新装的插件工具，外部升级或回滚后也会刷新技能和钩子。桌面改 marketplace 文件仍要重启应用。低于 0.154 才必须新开。
工作区分享插件：ChatGPT 里 Publish，企业关分享写 plugin_sharing
工作区管理员才可以把本机插件 Publish 给指定角色。这不会上架公共目录。CLI 分发仍走 marketplace。企业关掉写 requirements.toml。
marketplace 的 source.path 相对仓根或家目录，不是 json 所在文件夹
个人清单里 ./plugins/foo 解析到 ~/plugins/foo，不是 ~/.agents/plugins/plugins/foo。必须以 ./ 开头，并写在 marketplace 根内。
仓库里关插件：写 plugins."name@marketplace"，不要卸 marketplace
项目 .codex/config.toml 里 enabled = false 只关这个仓库，不卸载。刷新仍会更新缓存。Admin 导入的工作区插件不吃这套键。
插件钩子脚本用 PLUGIN_ROOT，不要写相对路径
PLUGIN_ROOT 指向安装后的缓存根，不是你正在改的源码目录。可变数据写 PLUGIN_DATA。装完仍要 /hooks 信任。
新插件用根目录 plugin.json，不要只把 .mcp.json 改名
$plugin-creator 仍脚手架 .codex-plugin。可移植包是根目录 plugin.json 加带 type 的 mcp.json。extensions.com.openai 会整份替换 overlay，两套不合并。
Admin 导入带 MCP 的插件只在桌面能用
工作区从 GitHub 导入的插件，只要声明了 mcp.json、.mcp.json 或内联 MCP，就会标成 Desktop only。CLI 和 IDE 装不上，远程 HTTPS 也不例外。
插件 MCP 的 OAuth 写 camelCase，不要抄 config.toml 的蛇形键
mcp.json 里是 clientId、callbackUrl、callbackPort。callbackUrl 里的端口不会改监听口；没写 callbackPort 就走全局或临时端口。带 clientId 但回调缺 ID 时，这份 URL 会被忽略。
MCP instructions 把硬约束放进前 512 个字符
Codex 读初始化返回的 instructions 当整台服务器的跨工具说明。决定怎么用这台服务器时，只保证前 512 个字符在场。限流、禁止事项不要埋在后半段。
Windows 沙箱默认进专用桌面，看不见窗口再关
elevated 和 unelevated 都默认 sandbox_private_desktop = true。沙箱 GUI 和 Computer Use 枚举不到交互桌面时才改 false，然后彻底退出 ChatGPT / Codex。
连接器策略写 [apps._default]，不要抄 [plugins]
已装连接器的开关、破坏性工具和开放世界工具走 apps._default 和 apps.id。这不是插件键，也不走 network_proxy。带斜杠的工具名必须加引号。
插件 mcp.json 包装键是 mcpServers，不要抄 TOML 的 mcp_servers
serde 按 camelCase 读包装对象。写成 mcp_servers 会变成一台名叫 mcp_servers 的假服务器，没有警告。用户策略仍写 plugins."name@market".mcp_servers。
插件 MCP 不要在 command 里写 PLUGIN_ROOT，用 cwd "."
钩子会展开 PLUGIN_ROOT，mcp.json 的 command/args 不会，字面会进启动命令。相对 cwd 相对安装后的插件根，写成 "." 再配相对 args。
桌面读不到项目层 MCP 时，先确认信任再拷到用户 config
受信任项目的 .codex/config.toml 可以写 mcp_servers，CLI 通常能加载。桌面和 IDE 扩展经常只读 ~/.codex。stdio 还要把 command 和 cwd 写成绝对路径，并彻底退出后新开线程。
桌面开 WSL 报 invalid transport in mcp_servers.codex_app 时，先别改用户 MCP
桌面 26.820.x 在 WSL 代理路径会注入残缺的内部服务器 codex_app，常常只有 enabled 或 enabled_tools，没有 command 或 url。报错让你修 config.toml，用户文件里通常没有这张表。关捆绑插件无效。可靠权宜是改成 Windows 原生代理并彻底重启。
桌面 WSL 代理下列得出 MCP、线程里没有工具时，换 Windows 启动器
Agent environment 走 WSL 时，WSL 里的 node / npx stdio 服务器在 mcp list 显示 enabled，桌面线程却常常不注入工具。CLI 在发行版里通常正常。权宜是改成 Windows 侧启动器，或切回原生代理。不要和内部 codex_app 的 invalid transport 混成一件事。
macOS 0.154 起 MCP 可用 uvx、npx 和相对路径，不必再写绝对路径
以前原生 spawn 只认绝对路径，裸命令会掉进 shell。0.154 起按子进程 PATH 解析 uvx / npx，相对可执行文件也走原生启动。没有 shebang 仍回退 shell。Dock 打开的桌面经常没有 Homebrew PATH。
接 Oracle 用 SQLcl MCP，密码放 ~/.dbtools 不要写进 config.toml
SQLcl 25.2+ 用 sql -mcp。先 conn -save -savepwd 存别名。command 写绝对路径，Java 起得慢就 required = true。不要抄 Claude 的 mcpServers JSON。
stdio MCP 的 stdout 只能是 JSON-RPC，日志打 stderr
Codex 把 stdout 当严格协议。启动横幅、console.log、Content-Length 头都会 Transport closed 或列不出工具。探测用换行分隔的 initialize。
Windows 上 stderr 太吵会堵死 stdio MCP
stdout 已经是干净 JSON-RPC，Windows 上 Codex 仍 Transport closed。约 4KB 的 stderr 管道没人读就会堵死子进程。把 stderr 重定向到日志文件，不要默认丢进 NUL。
Windows 路径写进 TOML 要用单引号或正斜杠
双引号里的反斜杠是转义。未转义的盘符路径会让整份 config.toml 解析失败，商店版桌面卡在启动页、没有明确报错。改用单引号、正斜杠，或把每个反斜杠写成两个。
HTTP MCP 只接 Streamable HTTP，不要抄 /sse
Codex 的远程 MCP 只有 Streamable HTTP。url 写成 /sse 时 OAuth 往往能过，initialize 却 404 或 connection closed。改成供应商的 /mcp，不要先套 mcp-remote。
冷 npx / uvx 先把 startup_timeout_sec 提到 30–60
每台 MCP 启动握手默认 10 秒。冷缓存经常超时，失败很安静：像没装，或 request timed out。这不是 Transport closed，也不是 exec 那条 1 秒宽限。
stdio MCP 不继承整份 shell，密钥用 env_vars 转发
子进程只拿到一小份默认环境。env_vars 从启动 Codex 的进程转发名字；env 表是字面量。TOML 里的占位符不会展开。这不是 shell_environment_policy。
HTTP MCP 的 bearer_token_env_var 读 Codex 进程，不是刚 export 的 shell
变量必须在启动 Codex 的那个进程里。mcp list 显示 Bearer 不等于请求带了头。不要对 bearer 跑 mcp login，也不要把 HTTP 写成 env_vars。
HTTP MCP 自定义头用 env_http_headers，缺变量会静默不带头
左边是头名，右边是环境变量名。http_headers 是字面量，不要把密钥写进仓库。变量缺失或为空时这颗头直接丢掉，请求照样发出去。
MCP OAuth 登记完整回调，不要只登 mcp_oauth_callback_url 基址
配置里的基址不是最终 redirect_uri。无 issuer 支持时会再拼 callback ID。把 add 打印的完整 URL 登到 IdP。
托管 GitHub MCP 用 Copilot HTTP 地址，add 必须带 bearer 变量名
官方远程是 api.githubcopilot.com/mcp/。只 add URL 会留下能 list、请求 401 的配置。Codex 不读 .env；变量必须在启动进程里。不要对它跑 mcp login。
Figma MCP 用官方远程 URL 再 login，不要抄过时的 rmcp 开关
CLI 先 add https://mcp.figma.com/mcp，再 mcp login figma。桌面应用走插件安装。这是 OAuth，不是 GitHub 那种 PAT。本地 3845 是另一台企业桌面服务。
桌面写丢用户 MCP 时，项目层要写完整传输，不要只写 enabled
开放 bug：桌面改设置、插件或信任，可能把 ~/.codex 里的 mcp_servers 整表写没。项目只剩 enabled = true 会 invalid transport。权宜是项目里写全 command 或 url，并自己留备份。
Chrome DevTools MCP 用官方 npx stdio，不要抄 localhost HTTP 示例
CLI：codex mcp add chrome-devtools -- npx chrome-devtools-mcp@latest。要本机 Chrome 稳定版。Learn 里 localhost:3000/mcp 是另一台已在跑的 HTTP 服务。沙箱再加 --headless。不要抄 Claude 的 mcpServers JSON。
Playwright MCP 用官方 @playwright/mcp stdio，不要抄 Claude JSON
CLI：codex mcp add playwright -- npx -y @playwright/mcp@latest。包名是 @playwright/mcp，不是 executeautomation 那套。沙箱加 --headless --isolated。关掉 browser_run_code_unsafe。缺浏览器先 npx playwright install chromium。
Playwright 浏览器技能用 $skill-installer，不要装进 .claude/skills
本机：$skill-installer playwright，或 /skills 里选 skill-installer。Playwright 自己的安装器必须 --skills=agents，默认会写进 .claude。不要手拷 ~/.codex/skills。桌面默认沙箱可能 listen EPERM。
Context7 MCP 跟 Learn 示例走 stdio，密钥不要写进 args
Learn 免费入门：codex mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp。厂商页的 --api-key、startup_timeout_ms、字面量 http_headers 不要抄。Cloud 不读这份 config.toml。
本机 GUI 的 stdio MCP 要转发 DISPLAY，键名是 env_vars
Codex 默认不把 DISPLAY 交给 stdio 子进程。Playwright 有本机显示器却只有 snapshot 时，把 DISPLAY、WAYLAND_DISPLAY、XAUTHORITY、XDG_RUNTIME_DIR 写进 env_vars。这修不了沙箱。评论里的 env_args 不是现行键。
Notion MCP 用官方远程 URL 再 login，不要抄 rmcp 或 SSE
CLI：codex mcp add notion --url https://mcp.notion.com/mcp，再 mcp login notion。这是 OAuth，目前不能非交互授权。中文教程说 mcp add 不能加 URL、还要 experimental_use_rmcp_client，那是过时路径。
Slack MCP 用 --url 加预注册 client_id，不要抄 --transport http
官方远程是 https://mcp.slack.com/mcp。Codex 写法是 mcp add slack --url … --oauth-client-id。Slack 文档那行 --transport http 是 Claude 语法。不带 client_id 会 DCR 失败。这不是 Cloud 里的 @Codex。
Sentry MCP 用官方远程 URL 再 login，不要抄 mcp-remote
CLI：codex mcp add sentry --url https://mcp.sentry.dev/mcp，再 mcp login sentry。能接到 org/project。托管端是 OAuth，不是 PAT。旧文的 npx mcp-remote 和 Claude 的 --transport http 不要抄。
Atlassian MCP 用现行 v2/mcp，不要抄 SSE 或 Slack 那种预注册 client_id
2026-09 入门页地址是 https://mcp.atlassian.com/v2/mcp。CLI：mcp add atlassian --url 再 mcp login。桌面走插件 Atlassian Rovo。不要抄已停的 /sse，也不要把 authv2 当唯一入口。Atlassian 要 DCR，和 Slack 相反。
Stripe MCP 用 mcp.stripe.com 再 login，不要抄本地 --api-key
CLI：codex mcp add stripe --url https://mcp.stripe.com，再 mcp login stripe。官方页只示范 TOML。受限密钥走 bearer_token_env_var。不要和 OAuth 混用，也不要把 sk_live 写进 TOML。
OpenAI Docs MCP 用 openaiDeveloperDocs，不要当成桌面 WebMCP
CLI：codex mcp add openaiDeveloperDocs --url https://developers.openai.com/mcp。覆盖 developers、platform、learn。这是只读文档检索，不会代你调 API。桌面浏览器里的 search_openai_docs 是另一套 WebMCP。
Cloudflare 官方插件用 marketplace 装，不要 npx skills add
marketplace add cloudflare/skills，再 plugin add cloudflare@cloudflare。这会装 Skills 并登记主 MCP。不要用 npx skills add，也不要手拷到 ~/.codex/skills。
Cloudflare MCP 用 mcp.cloudflare.com/mcp，不要把 Code Mode 写成 Codex 配置
CLI：codex mcp add cloudflare --url https://mcp.cloudflare.com/mcp，再 mcp login cloudflare。这是 Cloudflare 自己的 Code Mode MCP，不是 features.code_mode。文档服务器是另一台。
Hugging Face MCP 用 huggingface.co/mcp，不要把 token 写进 http_headers
CLI：codex mcp add huggingface --url https://huggingface.co/mcp，再 mcp login。受限路径走 bearer_token_env_var = HF_TOKEN。不要抄 Claude 的 -t http，也不要把 hf_ 写进 TOML。这不是 Inference Providers 那条 model_providers。
Amplitude MCP 用官方 --url 再 OAuth，EU 换 mcp.eu 覆盖同名表
官方 Codex 页：codex mcp add amplitude --url https://mcp.amplitude.com/mcp，然后走 OAuth。EU 用 mcp.eu.amplitude.com/mcp 再 add 一次覆盖。这不是埋点摄入，也不是只读文档 MCP。
Datadog MCP 用区域 mcp. 地址再 login，工具集写 X-Datadog-MCP-Toolsets
US1：codex mcp add datadog --url https://mcp.datadoghq.com/v1/mcp，再 mcp login。Codex 用 http_headers 里的 X-Datadog-MCP-Toolsets，不要把 ?toolsets= 拼进 URL。这颗头是工具集名单，不是密钥。
Hugging Face 当模型供应商：router.huggingface.co 且 wire_api = responses
用户 config 写 [model_providers.huggingface]，base_url 是 https://router.huggingface.co/v1，env_key = HF_TOKEN，wire_api = responses。再用 ~/.codex/huggingface.config.toml 和 --profile huggingface。这不是 Hub MCP，也不是 --oss。
Grafana OSS MCP 用 uvx mcp-grafana，token 走 env_vars 不要写进 env
CLI：codex mcp add grafana -- uvx mcp-grafana。GRAFANA_URL 可以写进 env 表；GRAFANA_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN 用 env_vars 转发。厂商 Codex 页的 startup_timeout_ms 和把 token 写进 env 不要抄。
Grafana Cloud MCP 用 mcp.grafana.com/mcp，login 失败先补 Accept 头
托管地址是 https://mcp.grafana.com/mcp，OAuth。Codex 官方页没有这一条。login 若被 302 到文档，在 http_headers 写 Accept 和 X-Grafana-URL。这不是本机 mcp-grafana。
Vercel MCP 用 mcp.vercel.com，不要加 /mcp 后缀
CLI：codex mcp add vercel --url https://mcp.vercel.com，再 mcp login vercel。官方远程没有 /mcp 后缀。不要把 npx add-mcp 或 vercel mcp 当 Codex 主路径。
Supabase MCP 用 mcp.supabase.com/mcp，查询参数写进 url
CLI：codex mcp add supabase --url https://mcp.supabase.com/mcp，再 mcp login。官方查询 read_only=true、project_ref=abc123 写进 url。不要 PAT 当主路径，也不要抄 experimental_use_rmcp_client。
Vercel AI Gateway 当模型供应商：codex/v1 且 wire_api = responses
用户 config 写 [model_providers.vercel]，base_url 是 https://ai-gateway.vercel.sh/codex/v1，env_key = AI_GATEWAY_API_KEY，wire_api = responses。再用 ~/.codex/vercel.config.toml 和 --profile vercel。这不是 Vercel MCP，也不是 --oss。
Netlify MCP 用 netlify-mcp.netlify.app/mcp，远程被拦再改 stdio
CLI：codex mcp add netlify --url https://netlify-mcp.netlify.app/mcp，再 mcp login netlify。远程被拦才改 npx @netlify/mcp。不要把 npx add-mcp 当 Codex 主路径。
PostHog MCP 用 mcp.posthog.com/mcp，Codex 默认是 CLI 模式
CLI：codex mcp add posthog --url https://mcp.posthog.com/mcp，再 mcp login。账号自动走美区或欧盟。Codex 默认 CLI 模式。查询 readonly=true 写进 url。不要把 wizard 当 Codex 主路径。
Prisma MCP 用 mcp.prisma.io/mcp，插件只是顺带装技能
CLI：codex mcp add prisma --url https://mcp.prisma.io/mcp，再 mcp login prisma。插件路径是 marketplace add prisma/codex-plugin。不要抄 mcpServers JSON。这不是 Prisma AIRS。
Neon MCP 用 mcp.neon.tech/mcp，不要抄 /sse 或本地 stdio 包
CLI：codex mcp add neon --url https://mcp.neon.tech/mcp，再 mcp login。查询 projectId= 和 readonly=true 写进 url。不要把 npx add-mcp 或已弃用的 /sse、@neondatabase/mcp-server-neon 当 Codex 主路径。
PlanetScale MCP 用 mcp.pscale.dev/mcp/planetscale，OAuth 是主路径
CLI：codex mcp add planetscale --url https://mcp.pscale.dev/mcp/planetscale，随后浏览器授权。CI 才用 bearer_token_env_var = PLANETSCALE_API_TOKEN。不要抄 REST API 的 id:secret，也不要把已删除的 pscale mcp 当现行路径。
Snyk Studio 先 --ade codex，MCP 是本地 stdio 不是远程
Codex 默认走 Snyk Studio 安装器，必须带 --ade codex。只要 MCP：codex mcp add snyk-security -- npx -y snyk@latest mcp -t stdio。没有托管远程。密钥用 env_vars 转发 SNYK_TOKEN，不要写进 env 表。
CircleCI 在 Codex 里先装插件，托管 MCP 才是 mcp.circleci.com/v1/mcp
Codex 主路径是 /plugins 装 CircleCI，并先 circleci auth login。跨工具才用 codex mcp add circleci --url https://mcp.circleci.com/v1/mcp 再 mcp login。不要装已弃用的 npx @circleci/mcp-server-circleci，也不要和 Circle 支付 MCP 搞混。
Firecrawl MCP 用 mcp-oauth 登录，密钥走 bearer 不要拼进 URL
交互主路径：codex mcp add firecrawl --url https://mcp.firecrawl.dev/v2/mcp-oauth，再 mcp login。无账号用 /v2/mcp；CI 才 bearer_token_env_var = FIRECRAWL_API_KEY。不要把密钥拼进 URL，也不要同时加两台 firecrawl。
Exa 在 Codex 里先装插件，手工 MCP 才是 mcp.exa.ai/mcp
ChatGPT / Codex 推荐路径是 chatgpt.com/plugins/exa，插件自带 MCP 和技能。本机手工：codex mcp add exa --url https://mcp.exa.ai/mcp。密钥用 env_http_headers 的 x-api-key，不要抄 mcp-remote，也不要把 key 写进 URL。
Langfuse 文档 MCP 用 langfuse-docs，无鉴权，不是观测产品
官方 Codex 节：codex mcp add langfuse-docs --url https://langfuse.com/api/mcp。无鉴权、只读文档。不要抄 mcp-remote 或 Claude 的 --transport http。这不是 cloud.langfuse.com 那台带 Basic Auth 的产品 MCP。
LaunchDarkly 托管 MCP 用 mcp.launchdarkly.com，OAuth 不要抄 --api-key
商业区：codex mcp add launchdarkly --url https://mcp.launchdarkly.com/mcp/launchdarkly，再 mcp login。官方页没有 Codex 节，不要抄 Cursor JSON 或本地 npx --api-key。联邦区和欧盟实例没有这台托管服务。
Langfuse 产品 MCP 用 Basic 头，不要抄 http_headers 里的 token
产品地址是 cloud.langfuse.com/api/public/mcp，要项目级 pk/sk 的 Basic Auth。Codex 用 env_http_headers，不要把 token 写进 http_headers。bearer_token_env_var 会发 Bearer，对这台不对口。不是 langfuse-docs。
Circle 支付 MCP 用 api.circle.com/v1/codegen/mcp，不是 CircleCI
官方 Codex 节：codex mcp add circle --url https://api.circle.com/v1/codegen/mcp。这是 Wallets / Contracts / CCTP / Gateway 的代码生成 MCP，无账号。不要和 mcp.circleci.com 的 CircleCI 搞混，也不要抄 Kiro 的 npx @circle/mcp-server。
Twilio 文档 MCP 用 mcp.twilio.com/docs，无鉴权，不执行 API
官方 Codex 节：codex mcp add twilio-docs --url https://mcp.twilio.com/docs。无鉴权、只读文档和 OpenAPI。不要抄 Claude 的 --transport http、mcp-remote 或 Cursor 的 /add-plugin。Public Beta，不会替你调 Twilio API。
Shopify AI Toolkit 用 plugin add shopify@openai-curated，不要抄 Claude 插件名
官方推荐：codex plugin add shopify@openai-curated。只要文档/校验才走本地 shopify-dev-mcp。不要抄 Claude 的 shopify-ai-toolkit@claude-plugins-official，也不要把 npx skills add 当会自动更新的安装器。
Resend 先 Plugins 搜 Resend，远程 MCP 用 mcp.resend.com/mcp
插件优先：TUI /plugins 或桌面 Plugins 搜 Resend。只要 MCP：codex mcp add resend --url https://mcp.resend.com/mcp。无头才 bearer_token_env_var。不要把密钥写进 --env 或 http_headers，也不要抄 Claude / Cursor 插件命令。
Railway 先 Plugins 搜 Railway，源仓才 railwayapp/railway-skills
公共目录：TUI /plugins 或桌面 Plugins 搜 Railway，OAuth 后新开会话。源仓才 codex plugin marketplace add railwayapp/railway-skills。不要抄 Claude 的 railway@claude-plugins-official，也不要把 curl agents.railway.com 当 Codex 唯一路径。
MongoDB 自建用 marketplace add mongodb/agent-skills，Atlas 托管搜 mongodb-atlas
Atlas 托管：/plugins 搜 mongodb-atlas，走 OAuth。自建才 codex plugin marketplace add mongodb/agent-skills，再装 mongodb 插件，然后用 env_vars 配 MCP。不要把连接串写进 args，也不要抄 Claude / Cursor 插件命令。
ClickHouse Cloud MCP 用 mcp.clickhouse.cloud/mcp，不要抄 Claude 的 --transport http
先在 Cloud 控制台给服务打开 MCP。CLI：codex mcp add clickhouse-cloud --url https://mcp.clickhouse.cloud/mcp，再 OAuth。公共目录也可 /plugins 搜 ClickHouse。不要抄 Claude 的 --transport http，也不要和 clickstack 端点搞混。
Render MCP 用 mcp.render.com/mcp，插件优先，手写必须带 --oauth-client-id codex
插件优先：TUI /plugins 或桌面 Plugins 搜 Render。只要 MCP：codex mcp add render --url https://mcp.render.com/mcp --oauth-client-id codex。CI 才 bearer_token_env_var。不要把密钥写进 http_headers，也不要抄 Claude / Cursor 插件命令。
Convex 完整插件用 get-convex/convex-codex-plugin，不要把 openai-curated 当完整版
完整版：codex plugin marketplace add get-convex/convex-codex-plugin，再 plugin add convex@convex-codex-plugin。openai-curated 只是轻量连接器。插件已带 MCP 时不要再 mcp add。不要抄 Claude 或 Cursor 的插件命令。
Mixpanel MCP 用 mcp.mixpanel.com/mcp 再 login，服务账号不要抄 headers 密钥
CLI：codex mcp add mixpanel --url https://mcp.mixpanel.com/mcp，再 mcp login。EU/IN 换区域主机。CI 用 env_http_headers。不要抄官方 headers 密钥、Claude 的 --transport http 或 Cursor 的 mcp-remote。
Algolia Productivity MCP 用 mcp.algolia.com/mcp 再 login，不要和 DocSearch 搞混
CLI：codex mcp add algolia --url https://mcp.algolia.com/mcp，再 mcp login。先在控制台打开 Productivity MCP。只读。不要抄 Claude 的 --transport http，也不要和 DocSearch 或 Public MCP 配成一台。
DocSearch MCP 用 algolia-docsearch 表，不要覆盖 Productivity 那张 algolia
CLI：codex mcp add algolia-docsearch --url https://mcp.algolia.com/1/docsearch/mcp。无鉴权、只搜公开文档。安装器只用 --codex，不要 --all。不要 login，也不要和 Productivity 那张 algolia 表写成一台。
Temporal 插件走 /plugins 搜 temporal，不要发明 plugin add id
桌面 Plugins 或 TUI /plugins 搜 temporal。官方没给 plugin add id。Cloud 技能不在插件包。知识库 MCP 是 temporal.mcp.kapa.ai，没有 Codex 专节。不要抄 Claude 的 temporal@temporal-marketplace。
New Relic MCP 用 mcp.newrelic.com/mcp/，OAuth 和 API key 不要写成两张表
官方推荐：codex mcp add new-relic-mcp-server --url https://mcp.newrelic.com/mcp/，再 mcp login。OAuth 失败才改走 new-relic 表的 env_http_headers api-key。不要抄 Claude 的 --transport http 或 mcp-remote，也不要把 NRAK 密钥写进 http_headers。
Typesense Cloud MCP 用 cloud.typesense.org/mcp/v1，无头不要抄 --header 密钥
CLI：codex mcp add typesense-cloud --url https://cloud.typesense.org/mcp/v1，再 mcp login。授权页先选最小权限。无头才 bearer_token_env_var。不要抄 Claude 的 --transport http 或把密钥写进 --header。
Turso Cloud 插件用 turso@turso，OAuth 不要抄 API token
官方：codex plugin marketplace add tursodatabase/turso-mcp，再 plugin add turso@turso，再 mcp login turso。不要抄 Claude 的 /plugin install。只要 MCP 才手写 mcp.turso.ai/mcp。
CockroachDB Cloud 用 cockroachdb-cloud，不要抄 Bearer 进 http_headers
Cloud 官方：codex mcp add cockroachdb-cloud --url https://cockroachlabs.cloud/mcp，再 mcp login。技能才 marketplace add cockroachdb/codex-plugin。不要抄官方 TOML 里的 Bearer，也不要把 --env 字面量写进配置。
Airtable 插件用 airtable@openai-curated，PAT 不要抄 --header
官方文档：codex plugin add airtable@openai-curated。只要 MCP：codex mcp add airtable --url https://mcp.airtable.com/mcp，再 mcp login。无头才 bearer_token_env_var。不要抄 Claude 的 --header 密钥，也不要抄源仓 README 的数组表。
MotherDuck 技能走 marketplace，远程 MCP 不要抄 --transport http
技能：codex plugin marketplace add motherduckdb/agent-skills，再 /plugins 装 MotherDuck Skills。远程 MCP 对照 api.motherduck.com/mcp 再 mcp login。不要发明 plugin add id，也不要抄 Claude 的 --transport http 或把 token 写进 http_headers。
HubSpot 开发 MCP 用 hs mcp setup，不要和远程 CRM 配成一台
官方：hs --version 至少 8.2.0，再 hs mcp setup，勾选 Codex CLI。表名是 HubSpotDev。等价手写是 mcp add HubSpotDev -- hs mcp start --ai-agent codex。这是本地开发 MCP，不是 mcp.hubspot.com 那台 CRM。
Azure Skills 用 marketplace 加源，不要抄 Copilot 的 plugin install
官方 Codex：marketplace add microsoft/azure-skills，再 /plugins 装 azure。官方没给 plugin add id。插件 MCP 是 npx @azure/mcp@latest server start。先 az login。不要抄 Copilot 的 azure@azure-skills。
Azure DevOps 用本地 @azure-devops/mcp，不要走远程 Entra
官方 Codex：mcp add azure-devops -- npx -y @azure-devops/mcp Contoso。这是本地 stdio。远程 mcp.dev.azure.com 走不了 Entra DCR。不要和 Azure Skills 的 @azure/mcp 搞混。PAT 用 env_vars。
Tinybird DevTools MCP 用 env_vars，不要把 token 写进配置
官方 Codex：mcp add tinybird -- npx -y @tinybirdco/devtools-mcp@latest。不要抄 -e TINYBIRD_TOKEN=。用 env_vars 转发。远程 mcp.tinybird.co 是另一台。技能是 npx skills add，不是 /plugins。
Upstash 插件用 upstash@upstash，不要和 Context7 搞混
官方 Codex：marketplace add upstash/skills，再 plugin add upstash@upstash。插件会登记远程 mcp.upstash.com/mcp。不要抄本地 --email / --api-key。不是 Context7，也不是单库 redis-mcp。
GitLab MCP 用 api/v4/mcp，不要抄 rmcp_client
官方 Codex：mcp add GitLab --url https://gitlab.com/api/v4/mcp，再 mcp login GitLab。不要抄 features.rmcp_client，也不要抄 mcp-remote。不是 Cloud 评论审查，也不是 Orbit。
Sanity MCP 用 mcp.sanity.io，不要加 /mcp 后缀
官方 Codex：mcp add Sanity --url https://mcp.sanity.io，再 mcp login Sanity。URL 没有 /mcp 后缀。插件才 marketplace add sanity-io/agent-toolkit，再 /plugins 装 Sanity。不要发明 plugin add id。
Honeycomb 插件用 honeycomb@honeycomb-plugins，远程带 /mcp
官方 Codex：marketplace add honeycombio/agent-skill，再 plugin add honeycomb@honeycomb-plugins。插件会登记 mcp.honeycomb.io/mcp。不要抄 mcp-remote，也不要把 Key ID:Secret 写进 http_headers。
Semgrep Guardian 是本地 stdio，不是 Claude 远程插件
官方 Codex 是本地 stdio：mcp add semgrep -- semgrep mcp。先 pipx 或 uv 装 CLI，再 semgrep login && semgrep install-semgrep-pro。不要 mcp login，也不要抄 Claude 的 plugin install 或 uvx semgrep-mcp。
Kagi 官方 Codex 是 uvx kagimcp，密钥用 env_vars
官方 Codex：mcp add kagi -- uvx kagimcp。不要抄 --env KAGI_API_KEY= 把密钥写进配置。用 env_vars 转发。托管才 mcp.kagi.com/mcp + bearer_token_env_var。不要 mcp login。
Pinecone 官方 Codex 是 npx skills add，MCP 另配 stdio
官方 Codex：npx skills add pinecone-io/skills --agent codex。不要抄 Claude plugin 或 Cursor /add-plugin。MCP 才 mcp add pinecone -- npx -y @pinecone-database/mcp，密钥用 env_vars。
Heroku 远程 MCP 用 mcp.heroku.com/mcp，不要抄 mcp-remote
官方远程是 mcp.heroku.com/mcp，Codex 对照 mcp add heroku --url 再 mcp login。不要抄 mcp-remote 或 Cursor JSON。本地才 heroku mcp:start；npx 才 env_vars 转发 HEROKU_API_KEY。
Litestream MCP 先开 mcp-addr，再连 localhost:3001
官方 Codex：mcp add litestream --url http://localhost:3001。先在 litestream.yml 写 mcp-addr，再 litestream replicate。没有 litestream mcp 子命令。不要 mcp login，也不要抄 Claude 的 --transport http。
PagerDuty 托管 MCP 用 Token token=，不要 mcp login
官方托管是 mcp.pagerduty.com/mcp。Codex 对照 mcp add pagerduty --url。官方不支持 DCR，不要 mcp login。API key 是 Token token=，走 env_http_headers，不要 bearer_token_env_var。本地 uvx 已弃用。
Fly.io 本地 MCP 用 fly mcp server，不要 --config 改 TOML
官方标 experimental。给 LLM 加服务器是 fly mcp server --claude，没有 --codex。Codex 拆 command/args：mcp add fly -- fly mcp server。不要对 config.toml 跑 --config，也不要抄 --sse 或 flyctl mcp proxy。
Atlan 官方 Codex：plugin add atlan@atlan，再 mcp add
官方 Codex：marketplace add atlanhq/agent-toolkit，再 plugin add atlan@atlan，再 mcp add atlan --url https://mcp.atlan.com/mcp。装了插件仍要 mcp add。不要抄 Claude 的 atlan@atlan-marketplace 或本地 docker。
Splunk Observability 走 MCP Gateway，头是 X-SF-TOKEN
官方走 Splunk MCP Gateway，不是直连 O11Y。o11y-only 只要 X-SF-TOKEN 和 X-SF-REALM，不是 Bearer。不要抄 connect --ide codex 写入的 http_headers，也不要抄 mcp-remote。
Elastic Agent Builder MCP 用 ApiKey 头，不要 mcp-remote
官方终点是 Kibana 的 /api/agent_builder/mcp。Codex 对照 mcp add elastic-agent-builder --url。API key 是 Authorization: ApiKey，走 env_http_headers，不要 bearer_token_env_var。本地 elastic/mcp-server-elasticsearch 已弃用。
incident.io 插件用 incident-io@incident-io-skills，远程带 /mcp
官方 Codex：marketplace add incident-io/skills，再 plugin add incident-io@incident-io-skills。插件会登记 MCP 和 skills。IDE 没有插件才 mcp add incident_io --url https://mcp.incident.io/mcp。
1Password Environments 是本地 1password-mcp，不要抄 Claude 插件
官方 Codex 是本地 stdio：先在桌面 Labs 打开 MCP Server，再 mcp add 1password -- 1password-mcp。Mac / Linux。不要抄 Claude 的 /plugin install 1password@1password，也不要发明 plugin add。
IMG.LY CE.SDK 官方 Codex 用 -a codex，文档 MCP 无鉴权
官方 Codex：npx skills add imgly/agent-skills -a codex。实时文档才 mcp add imgly_docs --url https://mcp.img.ly/mcp，无 API key。不要抄 Claude 的 cesdk@imgly，也不要和 @imgly/codesign-mcp 搞混。
IMG.LY CoDesign 是本地 stdio MCP，不要抄 --scope user
官方 Codex：mcp add codesign -- npx -y @imgly/codesign-mcp@latest stdio。必须保留 @latest，stdio 是子命令。加完新开会话再发 start the CoDesign onboarding。不要抄 --scope user，也不要 mcp login。
HashiCorp Terraform MCP 官方 Codex 走 docker stdio
官方 Codex：mcp add terraform -- docker run -i --rm hashicorp/terraform-mcp-server。查公共 registry 不用 token。HCP / TFE 才 env_vars 转发 TFE_TOKEN / TFE_ADDRESS。不要 mcp login，也不要把密钥写进 env 表。
Clerk MCP 现行是 clerk mcp run，不要抄缺 --url 的文档
官方现行：clerk mcp install --client codex，等价 mcp add clerk -- clerk mcp run。文档 Codex 节缺 --url 且带 rmcp，不要抄。这是 stdio 桥，不要 mcp login。
Clerk Skills 官方 Codex 走 marketplace，不要发明 plugin add
官方 Codex：plugin marketplace add clerk/skills，再 /plugins 装 clerk-skills。不要发明 plugin add 的 @id。不要抄 npx skills add 当 Codex 专节，也不要和 clerk mcp run 搞成一台。
Appcircle 远程 MCP 用 mcp.appcircle.io，不要 mcp login
官方 Codex：mcp add appcircle --url https://mcp.appcircle.io，再 bearer_token_env_var 读 APPCIRCLE_ACCESS_TOKEN。URL 没有 /mcp。这是 JWT Bearer，不要 mcp login。不要抄 Claude 插件或 http_headers 字面量。
Flutter MCP toolkit 官方 Codex 走 init codex，不要发明 plugin add
官方 Codex：flutter-mcp-toolkit init codex，或 marketplace add Arenukvern/mcp_flutter 再 /plugins 装。不要发明 plugin add 的 @id。不要抄 Claude 的 /plugin install。技能本身不登记 MCP。
RevenueCat 官方 Codex 走 plugin add revenuecat@RevenueCat
官方 Codex：marketplace add RevenueCat/ai-toolkit，再 plugin add revenuecat@RevenueCat，再 mcp login RevenueCat。远程带 /mcp。不要抄 mcp-remote。v2.0.1 起插件名是小写 revenuecat。
Pathbound 远程 MCP 用 mcp.pathbound.ai/mcp，再 mcp login
官方 Codex：mcp add pathbound --url https://mcp.pathbound.ai/mcp，再 mcp login pathbound。URL 带 /mcp。不要抄 Claude.ai 或 ChatGPT Plugins。无头才 bearer_token_env_var。
StackOne 远程 MCP 用 mcp.stackone.com/mcp，再 mcp login
官方 Codex：mcp add stackone --url https://mcp.stackone.com/mcp，再 mcp login stackone。网关 URL 带 /mcp。无头才把仪表盘 session token 拼进 api.stackone.com/mcp。不要抄 Claude 的 --transport http。
Butter 远程 MCP 用 mcp.hellobutter.io/mcp，再 mcp login
官方 Codex：mcp add butter --url https://mcp.hellobutter.io/mcp，再 mcp login butter。URL 带 /mcp。不要抄 Claude 的 --transport http。不是 ButterKit.app 那台本地 stdio。
DesignRevision 远程 MCP 用 mcp.designrevision.com/mcp 加 bearer
官方 Codex：mcp add design-revision --url https://mcp.designrevision.com/mcp --bearer-token-env-var DESIGNREVISION_API_KEY。URL 带 /mcp。不要 mcp login。不要抄 Claude 的 --header Bearer。
shadcn 官方 MCP 用手写 mcp_servers.shadcn 本地 stdio
官方 Codex：手写 [mcp_servers.shadcn]，command = npx，args = ["shadcn@latest", "mcp"]。shadcn CLI 不能自动改 config.toml。这是本地 stdio，不要 mcp login。不要抄 Claude 的 mcp init --client claude。
Inngest Cloud MCP 用 api.inngest.com/mcp 加 bearer
官方 Codex：mcp add inngest-cloud --url https://api.inngest.com/mcp --bearer-token-env-var INNGEST_API_KEY。URL 带 /mcp。不要 mcp login。不要抄 Claude 的 --header Bearer。本机 Dev Server 另开 inngest-dev。
Polar MCP 用 mcp.polar.sh/mcp/polar-mcp，再完成 OAuth
官方 Codex：mcp add polar --url https://mcp.polar.sh/mcp/polar-mcp，随后完成 OAuth。URL 是 /mcp/polar-mcp，不是光 /mcp。沙箱另开 polar-sandbox。不要抄 Claude 的 --transport http。
Inngest 官方 Codex 插件 clone 后 plugin install 本地路径
官方 Codex：git clone inngest/inngest-codex-plugin，再在会话里 /plugin install 绝对路径/inngest-codex-plugin/plugins/inngest。装这一层，不是仓库根。不要发明 plugin add inngest@。不要抄 Claude 的 inngest@inngest-claude-code-plugin。
Appwrite 用 marketplace add appwrite/codex-plugin，远程 MCP 走 mcp.appwrite.io 尾斜杠
官方 Codex：plugin marketplace add appwrite/codex-plugin，再 /plugins 装 Appwrite。远程 MCP 是 mcp add appwrite --url https://mcp.appwrite.io/，有尾斜杠、没有 /mcp。OAuth，浏览器没弹再 mcp login appwrite。不要发明 plugin add appwrite@。不要抄 Claude 的 --transport http。
Trigger.dev MCP 用 install-mcp --client openai-codex，本地 stdio 要 startup_timeout_sec 30
官方 Codex：npx trigger.dev@latest install-mcp --client openai-codex。表名 trigger，本地 stdio，不是远程 URL。必须 startup_timeout_sec = 30。不要 mcp login。不要 --yolo，也不要抄 Claude 的 mcpServers JSON。
WorkOS MCP 用 mcp.workos.com/mcp，再 mcp login workos
官方 Codex：mcp add workos --url https://mcp.workos.com/mcp，再 mcp get / mcp login / mcp list。URL 带 /mcp。OAuth，不要 API key。不要发明 plugin add workos@。不要抄 Claude 的 --transport http。
Statsig MCP 用 api.statsig.com/v1/mcp，再完成 OAuth
官方 Codex：mcp add statsig --url https://api.statsig.com/v1/mcp。URL 是 /v1/mcp，不是光 /mcp。OAuth，浏览器没弹再 mcp login statsig。不要抄 npx mcp-remote，也不要把 console API key 写进 http_headers。
Contentful MCP 用 npx @contentful/mcp-server，密钥走 env_vars
官方 Codex：mcp add contentful -- npx -y @contentful/mcp-server。表名 contentful，本地 stdio。PAT 和 SPACE_ID 用 env_vars，不要把 --env 字面量写进 TOML。不要 mcp login。不要发明远程 --url 或 plugin add contentful@。
Loops MCP 用 mcp.loops.so，不要加 /mcp 后缀
官方 Codex：mcp add loops --url https://mcp.loops.so。URL 没有 /mcp。OAuth，浏览器没弹再 mcp login loops。不要抄 Claude 的 --transport http。不要发明 plugin add loops@。
Bright Data MCP 用 npx @brightdata/mcp，密钥走 env_vars
官方 Codex：mcp add brightdata -- npx -y @brightdata/mcp。表名 brightdata，本地 stdio。API_TOKEN 用 env_vars，不要抄 --env 字面量。不要 mcp login。不要把 token 拼进 mcp.brightdata.com URL。
Buffer MCP 用 mcp.buffer.com/mcp，再完成 OAuth
官方 Codex：mcp add buffer --url https://mcp.buffer.com/mcp。URL 带 /mcp。OAuth，浏览器没弹再 mcp login buffer。不要 API key。不要发明 plugin add buffer@。不要抄 ChatGPT Developer mode。
GrowthBook MCP 用 npx @growthbook/mcp，密钥走 env_vars
官方 Codex：mcp add growthbook -- npx -y @growthbook/mcp@latest。表名 growthbook，本地 stdio。GB_API_KEY 用 env_vars，不要抄 --env 字面量。不要 mcp login。不要发明远程 --url 或 plugin add growthbook@。
Unleash MCP 用 npx @unleash/mcp，密钥走 env_vars
官方 Codex：mcp add unleash -- npx -y @unleash/mcp@latest --log-level error。表名 unleash，本地 stdio。UNLEASH_BASE_URL 和 UNLEASH_PAT 用 env_vars，不要抄 --env 字面量。不要 mcp login。不要抄 --transport http。
Flagsmith MCP 用 mcp.flagsmith.com，不要加 /mcp 后缀
官方 Codex：mcp add flagsmith --url https://mcp.flagsmith.com。URL 没有 /mcp。OAuth，浏览器没弹再 mcp login flagsmith。不要 API key。不要发明 plugin add flagsmith@。不要抄 Claude 的 --transport http。
DevCycle MCP 用 mcp.devcycle.com/mcp，再完成 OAuth
官方 Codex：mcp add devcycle --url https://mcp.devcycle.com/mcp。URL 带 /mcp。OAuth，浏览器没弹再 mcp login devcycle。不要抄 /sse 或 npx mcp-remote。不要发明 plugin add devcycle@。
Optimizely Experimentation MCP 用 exp.mcp.opal.optimizely.com/mcp
官方 Codex：Settings 加 Streamable HTTP，URL 是 https://exp.mcp.opal.optimizely.com/mcp，Bearer 和头留空。CLI 等价 mcp add optimizely --url 同一条。OAuth 走 Opal。不要抄 --transport http。不要发明 plugin add optimizely@。
DigitalOcean Inference 当模型供应商：inference.do-ai.run 且 wire_api = responses
用户 config 写 [model_providers.openai_custom]，base_url 是 https://inference.do-ai.run/v1，env_key = MODEL_ACCESS_KEY，wire_api = responses。再用 ~/.codex/digitalocean.config.toml 和 --profile digitalocean。这不是 DigitalOcean MCP，也不是 --oss。
Customer.io 先 Plugins 搜 Customer.io，不要手贴 mcp.customer.io/mcp
官方 Codex 是插件目录：桌面 Plugins 或 TUI /plugins 搜 Customer.io，再 OAuth。不要发明 plugin add customerio@，也不要 mcp add 手贴 https://mcp.customer.io/mcp。GitHub README 仍可能写 listing 在审核。
Klaviyo MCP 用 mcp.klaviyo.com/mcp，再完成 OAuth
官方页没有 Codex 专节。对照 Other Clients：mcp add klaviyo --url https://mcp.klaviyo.com/mcp。URL 带 /mcp。OAuth DCR，浏览器没弹再 mcp login klaviyo。不要发明 plugin add klaviyo@。不要抄 Cursor JSON。
Braze MCP 用 mcp.braze.com/mcp，再完成 OAuth
官方已验证 OpenAI Codex。mcp add braze --url https://mcp.braze.com/mcp。URL 带 /mcp。OAuth DCR，不要 API key。欧盟用 mcp.braze.eu/mcp。不要发明 plugin add braze@。本地 beta 已弃用。
OneSignal 先 Plugins 搜 OneSignal，不要手贴 api.onesignal.com/mcp/oauth
官方 Codex 是插件目录：桌面 Plugins 或 TUI /plugins 搜 OneSignal，再 OAuth。底层是 https://api.onesignal.com/mcp/oauth，安装时不用手填。不要发明 plugin add onesignal@，也不要 mcp add 手贴 URL。不要 REST API key。
beehiiv MCP 用 mcp.beehiiv.com/mcp，再完成 OAuth
官方安装页点名 Codex。mcp add beehiiv --url https://mcp.beehiiv.com/mcp。URL 带 /mcp。OAuth，浏览器没弹再 mcp login beehiiv。不要发明 plugin add beehiiv@。免费档只读，发布仍回仪表盘。
MailerLite MCP 用 mcp.mailerlite.com/mcp，再完成 OAuth
官方写任意 MCP 客户端。mcp add mailerlite --url https://mcp.mailerlite.com/mcp。URL 带 /mcp。OAuth，浏览器没弹再 mcp login mailerlite。不要发明 plugin add mailerlite@。不要抄 Claude --transport http。
Buildkite MCP 用 mcp.buildkite.com/mcp，再完成 OAuth
官方配置页没有 Codex 专节。对照 VS Code 的 url 和 Goose 的 streamable_http：mcp add buildkite --url https://mcp.buildkite.com/mcp，再 mcp login buildkite。URL 带 /mcp。OAuth，不要 API token。不要发明 plugin add buildkite@。
Pulumi MCP 用 mcp.ai.pulumi.com/mcp，再完成 OAuth
官方 MCP 页没有 Codex 专节。对照 Cursor 的 url：mcp add pulumi --url https://mcp.ai.pulumi.com/mcp，再 mcp login pulumi。URL 带 /mcp。OAuth，浏览器里贴 Access Token。不要发明 plugin add pulumi@。不要抄 mcp-remote 或 bearer_token_env_var。
Pulumi Skills 官方 Codex 走 marketplace，不要发明 plugin add
官方 Codex：plugin marketplace add pulumi/agent-skills，再 /plugins 装 pulumi。不要把 Claude 的 pulumi@pulumi-agent-skills 抄成 plugin add。不要并装 pulumi-migration。不要抄 npx skills add --agent junie 当 --agent codex。
Pulumi 品牌 MCP 用 brand.pulumi.com/mcp，无鉴权不要 login
官方 Codex 节：mcp add pulumi-brand --url https://brand.pulumi.com/mcp。远程带 /mcp。无鉴权，不要 mcp login。不要抄 Claude 的 --transport http 或 mcp-remote。不要和 Cloud 远程 MCP 搞成一台。
Auth0 文档 MCP 用 auth0.com/docs/mcp，无鉴权不要 login
官方 Codex：mcp add auth0-docs-mcp-server --url https://auth0.com/docs/mcp。无鉴权，不要 mcp login。不要抄 Claude 的 --transport http。不要和管理租户的 @auth0/auth0-mcp-server 搞成一台。
Auth0 管理租户 MCP 用 mcp add auth0，先 init 不要 login
官方 Codex：先 npx @auth0/auth0-mcp-server init，再 mcp add auth0 -- npx -y @auth0/auth0-mcp-server run。这是 stdio，不要 mcp login。不要抄 Linux 写死的 DBUS 路径。不要和文档 HTTP 那台搞成一张表。
Netdata Cloud MCP 用 app.netdata.cloud/api/v1/mcp，不要 login
官方 Codex Cloud 节：mcp add netdata-cloud --url https://app.netdata.cloud/api/v1/mcp，再 bearer_token_env_var 读 NETDATA_CLOUD_API_TOKEN。不要 mcp login。不要抄 experimental_use_rmcp_client 或 mcp-remote。
NVIDIA 技能钉 --agent codex，不要抄默认 npx skills add
官方 Codex：npx skills add nvidia/skills --skill cuopt-numerical-optimization-api --agent codex。不要省略 --agent codex。不要发明 plugin add nvidia@。目录先 --list。
Postmark 技能用 ActiveCampaign/postmark-skills，不要发明 plugin add
博客点名 Codex：npx skills add ActiveCampaign/postmark-skills。官方没钉 --agent codex。示例技能是 postmark-send-email。不要发明 plugin add postmark@。这不是 MCP。
Datadog 技能用 agent-observability 路径，不要抄 Restart Claude Code
官方点名 Codex CLI：npx skills add datadog-labs/agent-skills/agent-observability --full-depth -y。官方没钉 --agent codex。不要发明 plugin add。MCP 仍走 mcp.datadoghq.com/v1/mcp。
Tavily 技能用 tavily-ai/skills，不要发明 mcp add
官方点名 Codex：npx skills add tavily-ai/skills --all。官方没钉 --agent codex。示例技能是 tavily-search。不要发明 plugin add 或 mcp add。
RudderStack MCP 用 mcp.rudderstack.com/mcp，再完成 OAuth
官方 Codex 节：url 写成 https://mcp.rudderstack.com/mcp，再 mcp login rudderstack。URL 带 /mcp。OAuth，不要 API key。不要发明 plugin add rudder@。不要抄 --transport http 或 mcp-remote。
RudderStack 技能用 rudderlabs/rudder-agent-skills，不要抄 /plugin
仓库表把 Codex 写成 --agent codex。官方没钉。主路径是 npx skills add rudderlabs/rudder-agent-skills。示例技能是 rudder-cli-workflow。不要发明 plugin add。
使用预注册客户端连接 Kuroco MCP
配置内容 API 地址和预注册的 OAuth client_id，再运行 mcp login kuroco。静态令牌认证可通过环境变量设置请求头。
连接 Wherobots MCP
使用 --url 添加远程服务，再通过 OAuth 登录。也可通过环境变量提供 X-API-Key 请求头。
安装 Wherobots Agent Skills
使用 npx skills add -g wherobots/agent-skills 安装技能，也可用 --skill 选择单项。MCP 连接需要单独配置。
连接 Hex 插件
在 Plugins 中搜索 Hex，连接 Hex app 并完成 OAuth。项目查询和编辑能力取决于当前账号权限。
连接 Webflow 插件
在 Plugins 中安装 Webflow 并授权站点。编辑画布、样式和组件时，需要在 Designer 中启动 MCP Bridge App。
通过 OAuth 或 API key 连接 Omni MCP
OAuth 使用 callbacks.omniapp.co/callback/mcp；API key 使用实例的 /mcp/https 地址，并通过环境变量提供凭据。
连接 Dagu MCP
启动 Dagu 后连接 /mcp。使用 builtin 鉴权时，通过 DAGU_MCP_API_KEY 环境变量提供 API key。
安装 Prefect 插件与配置本地 MCP
安装 prefect@prefect 后，通过 OAuth 连接 Prefect Cloud。本地 stdio 模式可连接自托管服务或指定工作区。
连接 Windmill 的 1:1 与团队管理工具
连接 gowindmill.com 的团队管理服务，通过 OAuth 访问 1:1 议程、Pulse 和反馈。
连接 ReUI MCP
服务地址为 https://mcp.reui.io。交互使用 OAuth，无头环境可通过 REUI_LICENSE_KEY 提供个人 token。
连接 Alloy 原型与开发会话
连接 alloy.app 的原型和开发会话。交互使用 OAuth，无头环境可通过 ALLOY_MCP_API_KEY 提供工作区凭据。
安装与更新 Firebase Agent Skills
通过 firebase/agent-skills 安装 firebase@firebase 插件，使用 marketplace upgrade 更新。技能提供工作流指导，Firebase MCP 用于访问项目资源。
连接 Mintlify Admin MCP
连接 https://mcp.mintlify.com 并通过 OAuth 登录，管理文档与导航。只读文档检索需使用独立的 mintlify-docs 配置。
连接 Squirrelscan 托管 MCP
连接 https://mcp.squirrelscan.com/mcp，使用 OAuth 登录。无头环境可通过 SQUIRRELSCAN_API_KEY 认证，本地 stdio 服务需单独配置。
安装与配置 PlanetScale Codex 插件
从 planetscale/codex-plugin 安装 planetscale@planetscale，连接托管 MCP 并加载数据库技能。插件使用的 MCP 服务名为 PlanetScale。
安装与更新 GEOly Codex 插件
从 geoly-ai/codex-plugins 安装 geoly-mcp@geoly，通过 OAuth 连接。更新时先刷新插件源，再重新安装插件并打开新会话。
安装 Snowflake Cortex Code CLI 集成
先安装并配置 Cortex CLI，再运行 integrations/codex/install.sh 安装 cortexcode-tool。默认使用 RO 模式，按审批结果执行命令。
连接 GitLab Orbit Local MCP
安装 Orbit CLI 后，通过 orbit mcp serve 连接本地代码图谱。服务使用 stdio，可索引仓库并执行只读图谱查询。
配置 n8n 技能插件与 MCP
安装 n8n-skills@n8n-io 后，单独连接实例的 /mcp-server/http。技能插件与 MCP 连接分别配置。
连接 Endor Labs 扫描 MCP
通过本地 endorctl stdio 服务扫描依赖和代码。企业命名空间与凭据通过 env_vars 提供，文档服务使用独立连接。
连接 ClickHouse 本地 MCP
通过 uv 启动 mcp-clickhouse，并使用 env_vars 提供连接信息与密码。默认采用只读查询，独立于 Cloud 托管服务。
安装与配置 JFrog Codex 插件
安装 jfrog@codex-plugin，将插件 .mcp.json 中的地址改为自己的 JFrog 实例，再通过 OAuth 登录。
配置 Nowledge Mem 插件
先准备 Mem 和 nmem CLI，再使用两个 --sparse 参数添加插件源。安装后运行 install_hooks.py，连接本地 Mem 服务。
连接 Solo agentregistry
通过 localhost:31313/mcp 读取注册表目录。静态令牌使用 ARCTL_TOKEN，生产 OAuth 配置资源地址后登录。
安装 ECC 原生 Codex 插件
从 affaan-m/ECC 安装 ecc@ecc。插件与旧版同步脚本选择一种安装方式，钩子在 /hooks 中单独确认信任。
连接 MATLAB MCP Server
使用本地 matlab-mcp-server 二进制的绝对路径建立 stdio 连接。Windows 环境需通过 env_vars 转发 WINDIR。
连接 SurrealDB 托管 MCP
托管服务地址为 https://mcp.surrealdb.com，通过 OAuth 登录。无头环境使用 SURREALDB_TOKEN，本地服务独立配置。
通过 Infisical Agent Proxy 启动 Codex
使用 infisical secrets agent-proxy run 启动 Codex，由凭据代理提供访问控制。连接现有代理时使用 connect。
配置 Postman MCP 的工具范围与认证
默认工具入口为 /minimal，完整工具入口为 /mcp。US 支持 OAuth，EU 使用 API key；本地 stdio 连接单独配置。
安装 Apify Codex 插件
安装 apify@apify-plugins 后自动登记远程 MCP，通过 OAuth 登录。无头工作流使用 APIFY_TOKEN。
使用 API key 连接 Nylas MCP
US 使用 mcp.us.nylas.com，EU 使用 mcp.eu.nylas.com。通过 NYLAS_API_KEY 提供 Bearer 凭据，无需 OAuth 登录。
连接 Microsoft Learn 文档 MCP
通过 learn.microsoft.com/api/mcp 查询公开文档，无需登录或密钥。该服务与 Azure 资源管理 MCP 分别配置。
安装 .NET 技能插件
添加 dotnet/skills 插件源后，在 /plugins 中选择安装。更新源使用清单名 dotnet-agent-skills。
连接 Helicone 请求与会话 MCP
通过 npx 启动本地 stdio 服务，使用 env_vars 转发 HELICONE_API_KEY。欧盟账号需注意当前服务基址的兼容限制。
连接 Docker MCP Toolkit
使用 docker mcp client connect --global codex 连接本地网关，服务名为 MCP_DOCKER。网关采用 stdio，服务器授权在 Docker Desktop 中完成。
安装 AMD Skills 插件
从 amd/skills 安装 amd-skills@amd-skills。插件包含精选技能，不包含 MCP，更新时使用清单名 amd-skills。
使用 API key 连接 Danube MCP
连接 https://mcp.danubeai.com/mcp，通过 DANUBE_API_KEY 环境变量提供 Bearer 凭据。自定义请求头认证可作为备用方式。
通过凭据文件连接 Asana V2 MCP
先注册 MCP app，再使用 mcp-remote 桥接。客户端凭据保存在权限为 600 的 JSON 文件中，通过 @ 加绝对路径读取。
连接 Sequel MCP
连接 api.sequel.sh/mcp，通过 SEQUEL_API_KEY 提供 Bearer 凭据。Codex 使用 config.toml 配置，无需 OAuth 登录。
通过 Unity Gateway 连接 Databricks MCP
安装 unity-gateway 后运行 ug mcp add --agents codex。连接使用 ug mcp-proxy stdio 桥，通过 ug codex 启动。
安装 Salesforce B2C MCP 插件
安装 b2c-dx-mcp@b2c-developer-tooling，使用本地 stdio 服务。插件工作目录为插件根，项目路径需按实际配置。
安装与连接 Expo 插件
安装 expo@openai-curated 后运行 mcp login expo。插件自动登记 mcp.expo.dev/mcp 并提供相关技能。
安装 Glean 插件并连接组织 MCP
安装 glean@glean-codex-plugins，再添加组织提供的 MCP 地址并通过 OAuth 登录。安装后重新打开任务。
连接 CalendarBridge MCP
连接 manageapi.calendarbridge.com/mcp，通过 OAuth 2.1 登录。连接免费，执行日历操作需要有效订阅。
安装 Vibe Prospecting 插件
从 explorium-ai/vibeprospecting-plugin 安装 vpai@vibeprospecting。使用 vpai login 和 --poll 完成认证。
安装 Vaadin 技能与文档插件
从 vaadin/agent-marketplace 安装 vaadin-skills@vaadin-marketplace。插件自动连接 mcp.vaadin.com/docs，文档查询无需登录。
使用 API key 连接 Checkly MCP
连接 api.checklyhq.com/mcp，通过 CHECKLY_API_KEY 提供 Bearer 凭据，无需 OAuth 登录。
安装 Mem0 Codex 插件
从 mem0ai/mem0 安装 mem0@mem0-plugins。捆绑服务使用本地 Python stdio，需要 Python 3.10+ 和 MEM0_API_KEY。
安装 Cockpit Codex 插件
先用 Dart 安装 Cockpit，再从 cockpit-dev/cockpit 安装 cockpit@cockpit。插件会登记本地 cockpit_mcp 服务。
在 Bitbucket Agentic Pipelines 中使用 Codex
流水线中设置 provider: codex，并通过 config.path 指定配置。生成的 .codex/config.toml 由 Pipelines 管理。
安装 Paddle Codex 插件
安装 paddle@paddle-agent-skills 后，分别配置文档、沙箱和生产连接。沙箱使用 PADDLE_SANDBOX_API_KEY，生产通过 OAuth 登录。
安装 Dodo Payments 插件
安装 dodopayments@dodopayments 后，通过 OAuth 登录 API 服务。文档服务 dodo-knowledge 无需认证。
安装 WEPPY Roblox 插件
从 hope1026/weppy-roblox-mcp 安装 weppy-roblox-ai-toolkit@hope1026-roblox-mcp。插件会登记本地 Roblox MCP。
安装 Elixir Phoenix 技能插件
安装 elixir-phoenix@oliver-kriska，通过 $elixir-phoenix:phx-review 等名称调用技能。Tidewave MCP 需要单独配置。
连接 Box 插件与 MCP
管理员启用 ChatGPT - MCP 后，在插件目录中搜索 Box 并授权。单独连接 MCP 时使用 https://mcp.box.com。
连接 Miro 插件与 MCP
在插件目录中添加 Miro，选择团队完成 OAuth。也可单独配置 https://mcp.miro.com/，避免与插件重复连接。
安装 smart-vs-mcp 插件
从 Al3xisDani3l/smart-vs-mcp 添加插件源，安装后自动登记 vs-mcp-smart stdio 服务。指定分支使用 --ref。
安装与更新 Compound Engineering 插件
安装 compound-engineering@compound-engineering-plugin，通过 $ce-plan 等技能开展工作。更新时刷新插件源并重新安装。
安装 Sentry Codex 插件
从 getsentry/plugin-codex 安装 sentry@sentry-plugin-marketplace。插件自动登记 mcp.sentry.dev/mcp。
安装 GitGuardian 技能插件
添加 GitGuardian/agent-skills 后，在 /plugins 中安装 gitguardian。扫描使用 ggshield，事故管理通过 GitGuardian MCP 登录。
安装 ModelTrace Guard 插件
安装 modeltrace-guard@modeltrace 后，在 /hooks 审查插件钩子。探针使用已配置的 Codex 账户，会消耗额度。
安装 CodeGuard 安全规则插件
安装 codeguard-security@project-codeguard，在会话中使用 $codeguard。需要 Codex CLI 0.142.0+，插件提供安全规则技能。
使用 Braintrust 追踪 Codex 会话
通过 bt trace enable codex 安装追踪插件并指定项目。新会话中确认 Braintrust 钩子权限，MCP 查询服务单独配置。
安装 context-mode 插件
从 mksglu/context-mode 安装插件，开启 hooks 和 plugin_hooks，并审查插件钩子权限。
安装 1Password 插件
安装 1password@1password-plugins，并在 1Password 桌面 Labs 中开启本地 MCP。
通过 Doppler 注入密钥并连接 MCP
使用独立 Doppler config 注入任务所需密钥。MCP 通过本地 stdio 运行，以 env_vars 传入 DOPPLER_TOKEN，并启用 --read-only。
安装 AWS Agent Toolkit 插件
添加 aws/agent-toolkit-for-aws 后，在 /plugins 安装 aws-core。插件通过本地 uvx 代理连接托管 AWS MCP。
使用 Langfuse 追踪 Codex 会话
安装 tracing@codex-observability-plugin，通过 Stop 钩子采集会话。设置 TRACE_TO_LANGFUSE=true，凭证通过进程环境传入。
使用 W&B Weave 追踪 Codex 会话
使用 weave-codex install 配置 Stop 钩子，WEAVE_PROJECT 指定 entity/project。默认采集提示词和命令输出，无头任务使用 weave-codex run。
配置 Arize Phoenix 会话追踪
运行安装向导并选择 Phoenix，通过 notify 发送会话追踪。凭证存于 ~/.arize/harness/config.json，已有 notify 配置时先备份。
安装 LangSmith 追踪插件
安装 tracing@langsmith-codex-plugins，使用 TRACE_TO_LANGSMITH 开启追踪。需要 Codex 0.153.4+，凭证使用 LANGSMITH_CODEX_API_KEY。
通过 Logfire 导出会话遥测
安装 logfire-exporter@pydantic-skills，通过 Stop 钩子导出遥测。LOGFIRE_TOKEN 写入 config.env，正文采集模式默认 full。
Laminar 官方 Codex 追踪：marketplace add lmnr-ai/lmnr-codex-plugin，再 plugin add lmnr@lmnr
清单名是 lmnr。Stop 钩子读 rollout JSONL，不是 MCP。密钥写 ~/.config/lmnr/codex-plugin.json。LMNR_PROJECT_API_KEY 覆盖文件。CODEX_LMNR_MAX_CHARS 默认 20000。查轨迹才另配 laminar MCP。
通过 Portkey 连接模型服务
用户 config 写 [model_providers.portkey]，base_url 是 https://api.portkey.ai/v1，env_key = PORTKEY_API_KEY，wire_api = responses。再用 ~/.codex/portkey.config.toml 和 --profile portkey。
通过 Fireworks FireConnect 连接模型服务
用户 config 写 [model_providers.fireworks-ai]，base_url 是 https://api.fireworks.ai/inference/v1，env_key = FIREWORKS_API_KEY，wire_api = responses。官方 CLI 是 fireconnect login 再 fireconnect codex on。
通过 LiteLLM 连接模型服务
用户 config 写 [model_providers.litellm]，base_url 是 http://localhost:4000/v1，env_key = LITELLM_API_KEY，wire_api = responses。再用 ~/.codex/litellm.config.toml 和 --profile litellm。
通过 OpenRouter 连接模型服务
用户 config 写 [model_providers.openrouter]，base_url 是 https://openrouter.ai/api/v1，wire_api = responses。主路径是 [model_providers.openrouter.auth] 用 sh 回显 OPENROUTER_API_KEY，与 env_key 二选一。
通过 Cloudflare AI Gateway 连接模型服务
官方主路径是 ~/.codex/cloudflare-aig.config.toml 加 [model_providers.cloudflare-ai-gateway]，wire_api = responses，env_key = CLOUDFLARE_API_KEY。base_url 不展开环境变量，账号 ID 和网关 slug 要写死。
通过 NVIDIA NIM 连接模型服务
官方主路径是用户层 [model_providers.nim]，wire_api = responses，env_key = NIM_API_KEY，base_url 是本机 NIM 的 /v1。再用 ~/.codex/nim.config.toml 和 --profile nim。
通过 agentgateway 连接模型服务
官方主路径是 ~/.codex/agentgateway.config.toml 加 [model_providers.agentgateway]，wire_api = responses，name 必填。本机 base_url 是 http://localhost:4000/v1。
通过 Azure OpenAI 连接模型服务
Foundry Codex 专页走 v1 Responses：用户层 [model_providers.azure]，base_url 必须带 /openai/v1，不要再塞 query_params 的 api-version。env_key = AZURE_OPENAI_API_KEY。
通过 OpenAI 数据驻留端点 连接模型服务
用户层 [model_providers.openaidr]，base_url 用驻留前缀如 https://us.api.openai.com/v1，wire_api = responses。再用 ~/.codex/openaidr.config.toml 和 --profile openaidr。
通过 SambaNova 连接模型服务
用户层 [model_providers.sambanova]，base_url 是 https://api.sambanova.ai/v1，env_key = SAMBANOVA_API_KEY，wire_api = responses。再用 ~/.codex/sambanova.config.toml 和 --profile sambanova。
通过 Bifrost 连接模型服务
用户层 [model_providers.bifrost]，base_url 是 http://localhost:8080/openai/v1，env_key = OPENAI_API_KEY，wire_api = responses，supports_websockets = false。再用 ~/.codex/bifrost.config.toml 和 --profile bifrost。
通过 Coder AI Gateway 连接模型服务
用户层 [model_providers.ai_gateway]，base_url 以 /api/v2/ai-gateway/openai/v1 结尾，env_key = OPENAI_API_KEY，wire_api = responses，supports_websockets = false。再用 ~/.codex/ai_gateway.config.toml 和 --profile ai_gateway。
通过 Databricks 连接模型服务
用户层 [model_providers.Databricks]，base_url 以 /ai-gateway/codex/v1 结尾，wire_api = responses。短时令牌走 [model_providers.Databricks.auth]，避免重复配置 env_key。
通过 DeepSeek 连接模型服务
用户层 [model_providers.deepseek]，base_url 是 https://api.deepseek.com/，wire_api = responses。env_key 读 DEEPSEEK_API_KEY，不要把 sk- 写进 TOML。
通过 TrueFoundry 连接模型服务
用户层 [model_providers.truefoundry]，SaaS base_url 是 https://gateway.truefoundry.ai，wire_api = responses。env_key 读 TFY_API_KEY，不要把 Bearer 写进 http_headers。
通过 Helicone 连接模型服务
用户层 [model_providers.helicone]，base_url 是 https://ai-gateway.helicone.ai/v1，wire_api = responses。env_key 读 HELICONE_API_KEY，不要再写 wire_api = chat。
通过 MiniMax 连接模型服务
用户层 [model_providers.minimax]，国际站 base_url 是 https://api.minimax.io/v1，wire_api = responses。env_key 读 MINIMAX_API_KEY，不要把密钥写进 experimental_bearer_token。
通过 Z.AI 连接模型服务
用户层 [model_providers.ZAI]，base_url 是 https://api.z.ai/api/v1，wire_api = responses。env_key 读 ZAI_API_KEY，不要把密钥写进 experimental_bearer_token。
阿里云 Model Studio 官方 Codex 网关：profile 写 [model_providers.Model_Studio_Token_Plan]，base_url 是 https://token-plan.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1，密钥用 env_key 不要 wire_api = chat
用户层 [model_providers.Model_Studio_Token_Plan]，国际站 Token Plan base_url 是 https://token-plan.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1，wire_api = responses。env_key 读 DASHSCOPE_API_KEY。再用 ~/.codex/modelstudio.config.toml 和 --profile modelstudio。模型写 qwen3.8-max。Coding Plan 的 wire_api = chat 是不受支持的配置。
通过 BytePlus ModelArk 连接模型服务
使用独立 profile 连接 Coding Plan 的 Responses 入口，通过 ARK_API_KEY 认证。/api/v3 按量入口另行计费，需使用 /api/coding/v3。
通过腾讯云 TokenHub 连接模型服务
使用独立 profile 连接 TokenHub 的 /v1 入口，通过 HY3_API_KEY 认证。模型使用 hy3，密钥需与服务地域匹配。
安装 Google Cloud Knowledge Catalog 插件
从 Data Agent Kit 安装 knowledge-catalog@data-agent-kit。配置 DATAPLEX_PROJECT 和 ADC 凭证后，通过本地 dataplex MCP 查询目录。
安装 Data Agent Kit Starter Pack
从 Starter Pack 仓库安装 dak 插件。技能安装后即可使用；MCP 需配置缓存中的 .mcp.json 并重启 Codex。
安装 Google Cloud Looker 插件
安装 looker@data-agent-kit，通过 Looker API 客户端凭证连接实例。插件提供 looker 和 looker-dev 两个本地 MCP 服务。
安装 Google Cloud AlloyDB 插件
安装 alloydb@data-agent-kit，配置 ADC 凭证和 ALLOYDB_POSTGRES_* 实例信息，通过本地 alloydb-postgres MCP 连接数据库。
安装 Spanner 插件
从 Data Agent Kit 安装 spanner@data-agent-kit，配置 ADC 和 SPANNER_PROJECT 等实例信息，通过本地 spanner MCP 查询数据库。
安装 BigQuery 插件
安装 bigquery-data-analytics@data-agent-kit，配置 ADC 和 BIGQUERY_PROJECT。插件通过 Toolbox 1.10.0 提供本地 bigquery MCP。
安装 Cloud SQL for PostgreSQL 插件
安装 cloud-sql-postgresql@data-agent-kit，配置 ADC 和 CLOUD_SQL_POSTGRES_* 实例参数。本地 MCP 服务名为 cloud-sql-postgres。
安装 Cloud SQL for MySQL 插件
安装 cloud-sql-mysql@data-agent-kit，配置 ADC 和 CLOUD_SQL_MYSQL_* 实例参数，通过本地 MCP 连接 Cloud SQL。
安装 Cloud SQL for SQL Server 插件
安装 cloud-sql-sqlserver@data-agent-kit，配置 ADC、CLOUD_SQL_MSSQL_* 参数及必填的数据库用户名和密码。MCP 服务名为 cloud-sql-mssql。
安装 Firestore Native 插件
安装 firestore-native@data-agent-kit，配置 ADC 和 FIRESTORE_PROJECT。插件通过本地 firestore MCP 连接 Native 模式数据库。
安装 AlloyDB Omni 插件
安装 alloydb-omni@data-agent-kit，使用 ALLOYDB_OMNI_* 参数连接实例。数据库名和用户名必填，密码要求取决于实例配置。
安装 Dataproc 插件
安装 dataproc@data-agent-kit，配置 ADC、DATAPROC_PROJECT 和 DATAPROC_REGION，用于查询集群及作业状态。
安装 Oracle Database 插件
安装 oracledb@data-agent-kit，通过 ORACLE_CONNECTION_STRING、用户名和密码连接 Oracle。默认使用薄客户端，钱包模式需要额外配置。
安装 Google Cloud Storage 插件
从 gemini-cli-extensions/google-cloud-storage 安装 google-cloud-storage@google-cloud-storage，配置 ADC 和 CLOUD_STORAGE_PROJECT，访问存储桶与对象。
安装 PostgreSQL 插件
从 gemini-cli-extensions/postgres 安装 postgres@postgres，通过 POSTGRES_* 参数连接数据库。本地 MCP 服务名为 postgresql。
安装 MySQL 插件
从 gemini-cli-extensions/mysql 安装 mysql@mysql，通过 MYSQL_DATABASE、MYSQL_USER 等参数连接 MySQL 实例。
安装 SQL Server 插件
从 gemini-cli-extensions/sql-server 安装 sql-server@sql-server，通过 MSSQL_* 参数连接数据库。本地 MCP 服务名为 sql_server。
安装 Looker Conversational Analytics 插件
安装 looker-conversational-analytics@looker-conversational-analytics，配置 Looker 客户端凭证、ADC、LOOKER_PROJECT 和 LOOKER_LOCATION，使用自然语言分析数据。
安装 Google Cloud Bigtable 技能插件
从 Data Agent Kit 安装 bigtable@data-agent-kit。插件提供技能，通过 gcloud 和 cbt 操作 Bigtable，不会自动登记 MCP 服务。
安装 Dart 和 Flutter 插件
从 flutter/agent-plugins 安装 dart-flutter@dart-flutter，包含技能和 dart-mcp-server。项目规则需单独添加，本机需安装 Dart / Flutter SDK。
连接 Kapso WhatsApp MCP
连接 https://api.kapso.ai/mcp 并通过 OAuth 选择项目。无头环境可使用 KAPSO_API_KEY，文档查询服务单独配置。
安装 Stripe 插件
安装 stripe@openai-curated，或运行 stripe agent setup --client codex。插件包含 MCP 和技能；退款、出金等操作仍需确认。
安装 Codex Security 插件并配置 CI 扫描
安装 codex-security@openai-curated，通过 security-diff-scan 审查代码变更。CI 使用独立 CODEX_HOME，扫描密钥仅传入扫描进程。
安装 Neon 插件
在 Plugins 中搜索 Neon，或运行 npx neon@latest plugins --agent codex。插件包含 Neon 技能和 MCP，默认安装到当前项目。
安装 PostHog 插件
从 PostHog/ai-plugin 安装 posthog@posthog，通过 OAuth 连接 PostHog MCP。插件包含分析技能，部分工具消耗 PostHog AI 用量。
安装 Vercel 插件
在桌面 Plugins 或 TUI /plugins 中搜索 Vercel。插件提供开发技能；账号管理和部署需要单独连接 Vercel MCP。
安装 Canva 插件
从 canva-sdks/canva-skills 安装 canva@canva-skills，再通过 mcp login canva 登录。插件包含设计技能和 MCP，批量 autofill 需要 Canva Enterprise。
安装 Remotion 插件
在桌面 Plugins 中搜索 Remotion，新建项目时使用 $remotion。已有仓库可通过 npx remotion skills add 安装项目技能。
通过 GitHub Copilot 使用 Codex
在 GitHub Copilot 的 Partner agents 中启用 OpenAI Codex。VS Code 扩展可使用 Sign in with Copilot，适用订阅和用量按 GitHub 的规则执行。
安装 Outlook Email 插件
安装 outlook-email@openai-curated 并连接 Microsoft 账号，用于检索邮件、整理收件箱和起草回复。发送或移动邮件前确认操作范围。
安装 Outlook Calendar 插件
安装 outlook-calendar@openai-curated 并连接 Microsoft 账号，用于查看日程、准备会议和管理事件。修改会议需要相应权限和确认。
安装 Microsoft Teams 插件
安装 teams@openai-curated 并连接 Microsoft 账号，检索有权访问的聊天和频道。发送消息及修改任务前确认内容。
安装 SharePoint 插件
安装 sharepoint@openai-curated 并连接 Microsoft 工作或学校账号，访问授权的 SharePoint 内容。写入操作受账号及工作区权限限制。
安装 Gmail 插件
安装 gmail@openai-curated 并连接 Google 账号，用于检索邮件和起草回复。发送邮件前确认收件人及内容。
安装 Google Calendar 插件
安装 google-calendar@openai-curated 并连接 Google 账号，查看和管理日程。创建、改期或取消事件前确认目标日历。
安装 Google Drive 插件
安装 google-drive@openai-curated 并连接 Google 账号，访问 Drive、Docs、Sheets 和 Slides。修改文件前确认目标及操作范围。
安装 Linear 插件
安装 linear@openai-curated 并连接 Linear，查询和管理工单。插件连接、远程 MCP 与云端任务指派分别配置。
安装 ClickUp 插件
安装 clickup@openai-curated 并连接 ClickUp，用于任务和文档工作流。可用操作以账号权限和插件提供的工具为准。
安装 Notion 插件
安装 notion@openai-curated 并连接 Notion，使用插件提供的技能和 App 访问工作区内容。
安装 Figma 插件
安装 figma@openai-curated，使用设计到代码技能和 App。连接账号后按权限访问设计文件。
安装 Slack 插件
安装 slack@openai-curated 并连接 Slack，用于频道摘要和消息草稿。发送消息前确认目标频道及内容。
安装 GitHub 插件
安装 github@openai-curated 并连接 GitHub，处理工单、PR 和 CI。仓库访问和写入操作受授权范围限制。
安装 Dropbox 插件
安装 dropbox@openai-curated 并连接 Dropbox，访问授权的网盘文件。
安装 monday.com 插件
安装 monday-com@openai-curated 并连接 monday.com，使用看板和 CRM 工作流。
安装 Zoom 插件
安装 zoom@openai-curated 并连接 Zoom，访问会议相关功能。
安装 Atlassian Rovo 插件
安装 atlassian-rovo@openai-curated 并连接账号，访问 Jira 和 Confluence。
安装 Adobe 插件
安装 adobe@openai-curated 并连接 Adobe，使用 Creative Cloud 连接器。
安装 Supabase 插件
安装 supabase@openai-curated 并连接 Supabase。当前插件清单未声明 mcpServers，远程 MCP 可按需单独配置。
安装 Granola 插件
安装 granola@openai-curated 并连接 Granola。当前插件通过 App 提供功能，未声明独立技能或 MCP 服务。
安装 Lovable 插件
安装 lovable@openai-curated 并连接 Lovable。当前插件通过 App 提供功能，未声明独立技能或 MCP 服务。
安装 CircleCI 插件
安装 circleci@openai-curated，使用 CI 相关技能。当前插件未声明 MCP，托管 MCP 可按需单独连接。
安装 Cloudflare 插件
安装 cloudflare@openai-curated，包含开发技能和 cloudflare-api MCP。部署、DNS 和账号资源变更前确认目标。
安装 CodeRabbit 插件
安装 coderabbit@openai-curated，通过 code-review 技能调用本地 CodeRabbit CLI 审查改动。CLI 需单独登录，插件未声明 MCP。
安装 Superpowers 插件
安装 superpowers@openai-curated，使用规划、TDD、调试和工作树技能。当前插件仅提供技能，可通过自然语言点名使用。
安装 Consensus 插件
安装 consensus@openai-curated 并连接 Consensus，检索研究论文。当前插件通过 App 提供功能，检索额度按 Consensus 套餐计算。