先完成 MCPHub 向导

按 第一次接入 运行 setup，选择通用 JSON。保留实际生成的 command、args、env 和入口 ID。连接器与 Codex 使用同一电脑、同一系统账号。

将配置转换为 TOML

在 Codex MCP 配置加入下列结构，并替换为向导的实际值。个人默认配置通常为 ~/.codex/config.toml；项目配置为 .codex/config.toml，受项目信任和公司策略约束。

[mcp_servers.work_projects]
command = "/absolute/path/to/mcpbridge"
args = ["connect", "--profile", "work", "--client", "ci_example"]

[mcp_servers.work_projects.env]
MCPHUB_HOME = "/Users/you/.mcphub"

服务器名称可自定义，不同服务使用不同名称；不要重复同名表。Windows 可用 TOML 单引号表示路径，如 command = 'C:\Tools\mcpbridge\mcpbridge.exe'。

从 Codex CLI 添加

codex mcp add work_projects --env MCPHUB_HOME=/Users/you/.mcphub -- /absolute/path/to/mcpbridge connect --profile work --client ci_example

填写向导实际值，保留已有服务器设置。添加后重新启动相关连接或开始新会话。

确认工具可见

  1. 重新加载 Codex 的 MCP 连接，查看服务器状态和工具。
  2. 运行 mcpbridge doctor --profile work --client ci_example，检查 ID 与配置一致。
  3. 从授权范围内的只读任务开始，检查调用结果。

doctor 正常而 Codex 失败时，检查路径、env、系统账号和公司 MCP 策略。

官方参考

配置格式和 CLI 添加方式已核对 OpenAI 官方 Codex Manual 的 MCP 及配置章节。客户端变化时以当前设置和官方文档为准。