MCP
MCP（Model Context Protocol，模型上下文協定）讓 Codex 呼叫外部工具：文件索引、issue 追蹤、設計稿、瀏覽器等。Skill 描述「怎麼做」，MCP 提供「做的時候能打哪些 API」。
設定寫在 ~/.codex/config.toml。CLI 也可用 codex mcp add 代寫。鍵名是 mcp_servers（底線），不是 Cursor／Claude 常見的 JSON mcpServers。
官方說明見 Configuration 的 MCP 區段。
本機伺服器（stdio）
[mcp_servers.context7]
command = "npx"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
startup_timeout_ms = 20000
需要環境變數時用 env = { "API_KEY" = "value" }。不要把真實 token 提交進 Git；本機放 user config，或從環境變數讀入。
遠端伺服器（HTTP）
[mcp_servers.openai_docs]
url = "https://developers.openai.com/mcp"
bearer_token_env_var = "OPENAI_DOCS_TOKEN"
現行版本可直接用 url，不必再包一層 mcp-remote。非 bearer 的標頭用 http_headers 或 env_http_headers。
每個 server 可設 default_tools_approval_mode（auto / prompt / approve），必要時再對單一工具覆寫。
專案層設定
repo 裡的 .codex/config.toml 只有在該專案被標成信任後才會載入。只把 MCP 寫在專案檔、卻忘了信任，CLI 會看起來「完全沒接到」。
Cloud 任務跑在隔離容器，不會自動帶上你本機的 MCP。雲端要用的工具，要在該環境或對應整合裡另外設定。
與 Skills 一起用
技能若依賴某個 MCP，在 agents/openai.yaml 宣告，Codex 才知道要先裝好連線。沒宣告時，模型可能根本看不到那個工具。
接好後在 CLI 跑 codex mcp 或問它目前有哪些工具，確認名稱出現再開始把任務交給它。
推薦影音
在 IDE 接上 MCP
簡述：Net Ninja 示範編輯 config.toml、接 Context7，並請 Codex 查最新文件。對應本頁本機伺服器設定。