Trigger.dev MCP 用 install-mcp --client openai-codex，本地 stdio 要 startup_timeout_sec 30

Trigger.dev 给 Codex CLI 有专节。官方主路径是本机 stdio，不是远程 HTTP，也不要 mcp login：

npx trigger.dev@latest install-mcp --client openai-codex

客户端 id 官方就是 openai-codex。这条只会改 Codex 的 ~/.codex/config.toml。不要跑裸的 install-mcp 让它去探测所有客户端，更不要 --yolo：那会装进所有检测到的工具。这和 Codex 自己的 --yolo 批准开关不是一回事。

原生等价写法：

codex mcp add trigger -- npx trigger.dev@latest mcp

官方表名就是 trigger。add 不会带上超时，装完把握手改成 30 秒。Codex 默认 10 秒，冷 npx 第一次拉包经常不够：

[mcp_servers.trigger]
command = "npx"
args = ["trigger.dev@latest", "mcp"]
startup_timeout_sec = 30
enabled = true

不要抄 Claude / Cursor 的 mcpServers JSON。不要发明 codex plugin add trigger@…。不要发明 codex mcp add trigger --url https://mcp.trigger.dev/mcp。不要把 API key 写进 env 表、args 或 http_headers。

search_docs 不用登录就能搜文档。部署、触发任务、取消 run 要先在本机用 Trigger.dev CLI 登录；第一次调已鉴权工具时，MCP 会提示你跑 CLI login。这不是 codex mcp login trigger。先只读：问 Search the trigger docs for a ffmpeg example。Deploy my project to production 和 Trigger my foobar task with a sample payload 会改云端，保持工具批准。不要一上来 Codex --yolo。不要 required = true。

只要只读时，把 --readonly 加进 args（会藏 deploy、trigger_task、cancel_run）。钉某个项目或只连 dev 时同样写进 args，例如 --dev-only 和 --project-ref proj_abc123。不要把尖括号占位原样写进 TOML。

技能是另一条路，教模型怎么写 task，不会登记 MCP。官方是：

npx trigger.dev@latest skills

Codex 会进项目 .agents/skills/。官方非交互示例只写了 --target claude-code 和 --target cursor，不要发明 --target openai-codex。changelog 里的 npx skills add triggerdotdev/skills 是另一套安装器，技能名也是旧的，不要当 Codex 专节。不要把手拷进 ~/.codex/skills。

改完新开会话。用 codex mcp get trigger 看 command 是 npx。/mcp 里工具 0 先查 startup_timeout_sec。网页 Cloud 不读这份 config.toml，也跑不了本机 stdio。

不要做这些：

• 不要发明 codex plugin add trigger@openai-curated。
• 不要抄 Claude 的 mcpServers JSON 或 --client claude-code。
• 不要对这台跑 mcp login，也不要给它远程 URL。
• 不要给它 required = true 挂全局。