使用说明

MCP食品法典审查员

一个模型上下文协议（MCP）服务器，它集成了OpenAI Codex作为Claude code的计划和代码审查器。

概述

该项目实现了一个协作的人工智能审查工作流程，其中Claude Code的计划和实施在呈现给用户之前由OpenAI Codex独立验证。这种双人工智能方法可以捕捉盲点，验证假设，并产生更高质量的结果。

审查重点领域

审查针对系统级和嵌入式开发进行了优化：

代码重用 -利用现有模块，提取常见模式，模块化设计
死代码预防 -识别未使用的代码路径、无法访问的分支、未使用的导入/变量
可维护性和可测试性 -干净的结构、隔离的组件、适当的抽象、单元可测试性
代码足迹 -二进制大小影响、内存使用、对资源受限环境的适用性
优化 -CPU周期、内存分配、堆栈使用率、循环效率、数据结构选择

工作流程

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           User Request                                       │
│                         /deep-task <task>                                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                   │
                                   ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  1. PLANNING PHASE (Claude Code)                                            │
│     - Analyzes request, asks clarifying questions                           │
│     - Explores codebase, drafts implementation plan                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                   │
                                   ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  2. PLAN REVIEW (Codex)                                                     │
│     - Reviews plan for completeness and issues                              │
│     - Suggests improvements, flags concerns                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                   │
                                   ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  3. PLAN REFINEMENT (Claude Code)                                           │
│     - Evaluates Codex feedback critically                                   │
│     - Updates plan, presents to user for approval                           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                   │
                                   ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  4. IMPLEMENTATION (Claude Code)                                            │
│     - Creates feature branch                                                │
│     - Implements the approved plan                                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                   │
                                   ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  5. CODE REVIEW (Codex)                                                     │
│     - Reviews implementation for quality and plan adherence                 │
│     - Identifies bugs, security issues, improvements                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                   │
                                   ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  6. FINAL DELIVERY (Claude Code)                                            │
│     - Addresses critical issues if needed                                   │
│     - Presents final results to user                                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

安装

先决条件

Python 3.11+
紫外线（推荐）或pip
OpenAI Codex命令行界面已安装并配置
Claude 代码命令行工具

1.安装Codex CLI

# Via npm
npm install -g @openai/codex

# Or via Homebrew (macOS)
brew install --cask codex

# Verify installation
codex --version

2.克隆并安装MCP Codex Review

# Clone the repository
git clone https://github.com/MarcEspuna/MCP-Codex-reviewer.git
cd MCP-Codex-reviewer

# Using uv (recommended)
uv sync

# Or using pip
pip install -e .

3.配置克劳德代码

将MCP服务器添加到您的Claude Code配置中。

选项A：用户范围（推荐）

添加 ~/.claude.json （MCP服务器将在所有项目中可用）：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-codex": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/MCP-Codex-reviewer", "python", "-m", "mcp_codex.server"],
      "env": {
        "CODEX_MODEL": "gpt-5.2",
        "CODEX_REASONING_EFFORT": "high",
        "CODEX_TIMEOUT": "300"
      }
    }
  }
}

选项B：项目特定

创建 .mcp.json 在项目根目录中：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-codex": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/MCP-Codex-reviewer", "python", "-m", "mcp_codex.server"],
      "env": {
        "CODEX_MODEL": "gpt-5.2",
        "CODEX_REASONING_EFFORT": "high",
        "CODEX_TIMEOUT": "300"
      }
    }
  }
}

4.安装技能和命令

用户范围（推荐）：

# Create directories if they don't exist
mkdir -p ~/.claude/skills ~/.claude/commands

# Copy skill and command
cp -r MCP-Codex-reviewer/.claude/skills/codex-reviewer ~/.claude/skills/
cp MCP-Codex-reviewer/.claude/commands/deep-task.md ~/.claude/commands/

项目具体：

# Copy to your project's .claude directory
cp -r MCP-Codex-reviewer/.claude/commands /path/to/your/project/.claude/
cp -r MCP-Codex-reviewer/.claude/skills /path/to/your/project/.claude/

用法

快速开始

使用 /deep-task slash命令启动Codex增强工作流：

/deep-task Add user authentication with JWT tokens

/deep-task Refactor the database layer to use connection pooling

/deep-task Fix the race condition in the queue processor

发生了什么

Claude Code进入计划模式并分析您的请求
根据需要，您将被要求澄清问题
起草一份计划并发送给食品法典委员会审查
克劳德评估食品法典委员会的反馈（而不是盲目接受）
现将改进后的计划提交给您审批
批准后，将创建要素分支
实施进展跟踪
Codex审查已完成的代码
任何关键问题都得到了解决
最终结果已呈现

手动工具使用

您还可以直接调用审查工具：

Please review my implementation plan using the codex_plan_review tool

Run codex_implementation_review on the changes I just made

环境变量

变量	默认值	描述
`CODEX_MODEL`	`gpt-5.2`	用于审查的食品法典模型
`CODEX_REASONING_EFFORT`	`high`	推理深度：低/中/高
`CODEX_TIMEOUT`	`300`	超时时间（秒）
`CODEX_SANDBOX`	`read-only`	食品法典委员会的沙盒政策
`CODEX_FULL_AUTO`	`true`	跳过Codex审批提示

MCP工具

codex_plan_review

在将实施计划呈现给用户之前对其进行审查。

参数：

名称	类型	必填	描述
`user_prompt`	string	是	原始用户请求
`clarifications`	string	否	与用户的问答交流
`relevant_files`	string[]	否	上下文的文件路径
`plan`	string	是	要审查的实施计划

退货：

{
  "approved": true,
  "summary": "Brief assessment",
  "feedback": "Detailed feedback",
  "suggestions": ["Specific suggestions"],
  "concerns": ["Potential issues"],
  "questions": ["Questions for user"]
}

codex实现_查看

根据批准的计划审查完成的代码。

参数：

名称	类型	必填	描述
`user_prompt`	string	是	原始用户请求
`plan`	string	是	已批准的实施计划
`clarifications`	string	否	已收集所有澄清
`diff`	string	否	Git更改差异
`changed_files`	string[]	否	已修改的文件路径

退货：

{
  "approved": true,
  "summary": "Brief assessment",
  "plan_adherence": "How well implementation follows plan",
  "quality_notes": "Code quality observations",
  "issues": [
    {
      "severity": "critical|warning|suggestion",
      "file": "path/to/file",
      "description": "Issue description",
      "recommendation": "How to fix"
    }
  ],
  "positive_notes": ["Things done well"]
}

项目结构

mcp-codex/
├── .mcp.json                           # MCP server configuration
├── pyproject.toml                      # Package configuration
├── README.md                           # This file
├── .claude/
│   ├── commands/
│   │   └── deep-task.md                # /deep-task slash command
│   └── skills/
│       └── codex-reviewer/
│           └── SKILL.md                # Workflow skill instructions
├── src/mcp_codex/
│   ├── __init__.py
│   ├── server.py                       # MCP server entry point
│   ├── codex/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── exec_client.py              # Codex CLI wrapper
│   └── tools/
│       ├── __init__.py
│       ├── plan_review.py              # Plan review tool
│       └── impl_review.py              # Implementation review tool
└── tests/
    ├── __init__.py
    └── test_codex_client.py            # Unit tests

运作原理

食品法典整合

MCP服务器使用以下命令封装Codex CLI codex exec 在非交互模式下：

codex exec --json --full-auto --model gpt-5.2 -c "model_reasoning_effort='high'" --sandbox read-only "prompt"

关键标志：

--json -返回用于解析的JSONL输出
--full-auto -无审批提示
--sandbox read-only -审查操作安全
-c model_reasoning_effort='high' -深度分析模式

批判性评价

Claude Code不会盲目接受Codex的反馈。该技能指示克劳德：

验证每个发现是否正确
考虑建议是否适用于此特定代码库
当Codex提出克劳德无法回答的问题时，询问用户
记录为什么某些建议没有被纳入

Git工作流

工作流会自动创建要素分支：

检查是否在git存储库中
创造 feature/<task-slug> 实施前的分支
为实施审查提供清晰的差异
建议在完成后创建公关

故障排除

未找到Codex CLI

# Verify Codex is installed
which codex
codex --version

# If not found, install it
npm install -g @openai/codex

MCP服务器连接问题

# Test the server directly
python -m mcp_codex.server

# Check Claude Code MCP status
claude mcp list

审核超时

增加复杂评论的超时时间：

export CODEX_TIMEOUT=600  # 10 minutes

或在 .mcp.json:

{
  "env": {
    "CODEX_TIMEOUT": "600"
  }
}

空评论或失败评论

如果食品法典委员会审查失败：

检查您的Codex认证： codex login
验证网络连接
检查Codex API状态

未来的增强功能

会话客户端：用于上下文保留和降低令牌成本的持久化Codex子流程
查看缓存：如果计划/实施没有改变，则跳过重新审查
自定义审核提示：项目特定审查标准
Hooks集成：通过Claude Code挂钩自动审查触发

许可证

麻省理工学院