MCP 设置

MCP 是工具层。

它让 Codex 不用手动复制命令，就能直接调用 orchestrator。

Codex 配置

把这段加到 Codex config.toml：

[mcp_servers.claude-code-orchestrator]
command = "python"
args = [
  "-c",
  "import os,sys,runpy; home=os.environ.get('CODEX_HOME') or os.path.join(os.environ.get('USERPROFILE') or os.path.expanduser('~'), '.codex'); root=os.environ.get('CC_ORCHESTRATOR_HOME') or os.path.join(home, 'skills', 'claude-code-orchestrator', 'scripts', 'cc-orchestrator'); sys.path.insert(0, root); runpy.run_path(os.path.join(root, 'server.py'), run_name='__main__')"
]

[mcp_servers.claude-code-orchestrator.env]
PYTHONIOENCODING = "utf-8"
PYTHONUTF8 = "1"
CC_ORCHESTRATOR_WORKSPACE_ROOT = "."
CC_ORCHESTRATOR_ARTIFACT_ROOT = ".agent-workspace/claude-code-orchestrator"

Windows 上可以用安全安装脚本写入 Codex 和 Claude MCP 配置，脚本会先备份：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\install\install-mcp.ps1

示例文件也在：

docs/mcp.codex.example.toml

常用 MCP 工具

工具	作用
cc_healthcheck	检查 Claude Code、CCSwitch、Python 和配置
cc_list_profiles	列出 CCSwitch profiles，并脱敏密钥
cc_pick_profile	查看某个角色会用哪个 profile 和模型
cc_run_agent	启动一个 Claude Code worker
cc_run_streaming_agent	后台启动 worker，并写入实时 events.ndjson
cc_poll_run	默认返回压缩后的总控进度
cc_stop_run	停止一个 worker
cc_spawn_role_team	一次启动多个角色 worker
cc_verify_run	串起 diff、范围、密钥、测试和报告
cc_init_workspace	初始化 .agent-workspace、模板、策略、回滚和日志目录
cc_workspace_status	查看 Codex 和 Claude Code 的产物会写到哪里
cc_migrate_data	预览或迁移旧的 runs、reports、dashboard
cc_clean_workspace	清理临时文件、空目录、过期 run，默认 dry-run
cc_archive_runs	把旧 run 打包进 archives/
cc_repair_mcp_paths	修复 .mcp.json 里的工作区和产物路径
cc_folder_policy	返回或写入“只管理 Agent 产物”的目录策略
cc_dashboard	生成本地 HTML 看板

默认安全策略

worker 默认使用计划模式。

只有 Codex 已经判断需要改文件，并且写入范围清楚时，才传 allow_write=true。

工具输出和保存日志会做密钥脱敏，但 prompt 里也不要主动要求打印原始密钥。

冒烟测试

重启 Codex 后，调用：

cc_healthcheck
cc_list_profiles
cc_score_models
cc_workspace_status

这些能跑通，就说明 Codex 已经能通过 MCP 调度 worker。