AI导哈

AI代理多模型CLI代理服务

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。

  • by donghae0414
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 6 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 donghae0414/codex-gemini-mcp

使用说明

🌐 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-codex MCP_CODEX_DEFAULT_MODEL
双子座 gemini-3-pro-preview MCP_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： <cwd>/.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 <text> 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

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