Codex 上手指南：从 CLI 配置到 MCP 工具集成

model_name = "glm-4.6"
base_url = "https://api.xxx.com/v1"
api_key_env = "BIGMODEL_KEY"

然后去系统环境变量里加一个 BIGMODEL_KEY，值就是你的 API Key。重启 Codex 后就能免费调用了。

已知问题

个别时候用自定义模型时，Codex 会调用外部编辑器去改文件，速度很慢。解决办法是在提示里明确要求：「请使用 Codex 内置编辑接口修改文件」，能减少这个问题。

常用命令

MCP 工具：让 Codex 操作外部软件

MCP（Model Context Protocol）可以理解为 Codex 的插件系统。装上之后，它能直接查最新框架文档、生成 Excel 报表、甚至操作数据库。

安装 Context7 MCP

Context7 是 Upstash 出的一个 MCP 服务，专门用来拉取最新框架文档，让 Codex 生成的代码不再凭空瞎编。比如你让它写一段 Next.js 15 的动态路由，它会实时查官方文档，不会再用旧语法。

基本配置（在 Codex 的 MCP server 配置文件，通常是 config.toml 里）：

[mcp_servers.context7]
command = "npx"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp", "--api-key", "YOUR_API_KEY"]

• command 告诉 Codex 用 npx 启动
• args 里填你自己的 API Key（去 Upstash 官网获取）

重启 Codex 后，看到 ✔ Loaded MCP server: context7 就装好了。

Windows 用户如果遇到超时，可以试试指定全路径：

[mcp_servers.context7]
command = "C:\\Program Files\\nodejs\\node.exe"
args = [
  "C:\\Users\\yourname\\AppData\\Roaming\\npm\\node_modules\\@upstash\\context7-mcp\\dist\\index.js",
  "--transport", "stdio",
  "--api-key", "YOUR_API_KEY"
]

或者通过 cmd 启动：

[mcp_servers.context7]
command = "cmd"
args = ["/c", "npx", "-y", "@upstash/context7-mcp", "--api-key", "ctx7sk-xxx"]
startup_timeout_sec = 20.0
[mcp_servers.context7.env]
SystemRoot = 'C:\Windows'

macOS 上也一样，如果遇到超时可以显式指定 Node 路径：

[mcp_servers.context7]
command = "/Users/yourname/.nvm/versions/node/v22.14.0/bin/node"
args = [
  "/Users/yourname/.nvm/versions/node/v22.14.0/lib/node_modules/@upstash/context7-mcp/dist/index.js",
  "--transport", "stdio",
  "--api-key", "YOUR_API_KEY"
]

安装完成后就能这样用了：

帮我写一段使用 Prisma Client 连接 PostgreSQL 的示例

Codex 会从 Context7 拉对应的文档片段，代码准确性上去不少。

安装 Excel MCP

Excel MCP 是另一个实用工具，能直接生成、修改 Excel 文件，做数据清洗、条件格式、排序这些。

配置很简单：

[mcp.excel]
command = "uvx"
args = ["excel-mcp", "--stdio"]

这里依赖 Python 的 uvx，没装的话先 pip install uv。保存后重启，/mcp 里看到 excel 就算成。

Windows 上如果 uvx 不识别，可以这样：

[mcp_servers.excel]
command = "cmd"
args = ["/c", "uvx", "excel-mcp-server", "stdio"]
startup_timeout_sec = 20.0
[mcp_servers.excel.env]
SystemRoot = 'C:\Windows'

macOS 上如果 uvx 有多个路径，写死：

[mcp.excel]
command = "/Users/yourname/.local/bin/uvx"
args = ["excel-mcp", "--stdio"]

自定义命令

可以在 .codex/prompts/ 下面放 markdown 文件，定义自己的快捷命令。比如新建 gitdiff.md：

比较 {{branch1}} 与 {{branch2}} 的差异，并用自然语言总结。

重启后执行 /cmd gitdiff main dev，Codex 会自动去对比分支，用起来挺顺手的。

VS Code 插件

在 VS Code 扩展里搜 'OpenAI Codex' 安装。插件好处是：

• 可以直接在编辑器里对比改动的文件
• 支持 Undo，改坏了一键回退
• 可以粘贴截图到聊天框，让 AI 理解 UI

配置和 CLI 共享，不用重复设。

云端环境

不想装本地也可以用网页版：codexgpt.com。登录后绑定 GitHub，上传一个仓库，在页面上输入修改指令，Codex 会自动创建 Pull Request。适合做轻量 Code Review，或者在没环境的时候临时改改代码。

它还有个自动 Code Review 功能，开启后每次 PR 都会自动检查，会提示类似'把 HTTPS 改成 HTTP 可能导致请求失败'这样的建议。

SDK 集成

想在项目里直接调用 Codex，可以装官方 SDK：

npm init -y
npm install codex-sdk

然后写个 index.mjs：

import Codex from "codex-sdk";

const codex = new Codex();
const result = await codex.ask("写一个输出 Hello World 的 Python 程序");
console.log(result);

node index.mjs 跑通就说明 SDK 环境调好了。比较适合做自动化脚本或者把 AI 编程能力嵌入到自己的工具链里。

Codex 从发布到现在迭代很快，命令行 + MCP 的组合让它在同类工具里显得更'可编程'。如果你还没试过，从 CLI 装起来跑个 /init 差不多就能感觉到它的便利。