经验Codex 配置大杂烩,涵盖MCP解决方案等【缝合系列】

1、首先直接就是MCP配置,直接使用Mcprouter,一键缝合所有想要的MCP服务（所有cli，编辑器的mcp都会转发到此,后续只需要在这里配置）;

访问 mcp-router/mcp-router: A Unified MCP Server Management App地址,Releases内下载exe版本;

2. 运行mcprouter程序,选择要导入的mcp，也可以选择系统已有的;

3. 推荐的MCP有：

contxt7、oraios-serena、sequential-thinking、
duckduckgo-mcp-server、shrimp-task-manager，使用方法参考官网

4. config.toml配置入下

# Codex MCP configuration
# Rules: C:\\Users\\...\\.codex\\rules.md

# ~/.codex/config.toml


#只需要配置单个的mcp-router服务即可
[mcp_servers.mcp-router]
command = "D:\\Program Files\\node\\node.exe" # Or node.exe 实际安装路径
args = ["C:\\Users\\...\\AppData\\Roaming\\npm\\node_modules\\mcpr-cli\\dist\\mcpr.js", "connect"] # 填写实际的路径
env = { SystemRoot = 'C:\WINDOWS', COMSPEC = 'C:\WINDOWS\system32\cmd.exe' , MCPR_TOKEN = "MCPROUTER获取到的key" }

[projects.'\\?\D:\Work\...\project_name']
trust_level = "trusted"

[projects.'\\?\D:\Work\...\project_name']
trust_level = "trusted"

# 开全自动模式
sandbox_mode = "danger-full-access"
approval_policy = "never"
network_access = "enabled"

key获取的地方如下图所示,需要自定义添加APP

5、如何让Codex自动识别问题并调用MCP服务？AGENTS.md内新增规则即可,规则可以用gpt5生成MCP调用规则自己审阅后copy上去，示例规则如下 （仅供参考,请勿直接复制粘贴） :

MCP Rules (Codex MCP 调用规则)

目标

• 为 Codex CLI 提供三项 MCP 服务（Sequential Thinking、DuckDuckGo、Context7）的选择与调用规范，强制使用MCP服务，控制查询粒度、速率与输出格式，保证可追溯与安全。

全局策略

• 工具选择：根据任务意图选择最匹配的 MCP 服务；避免无意义并发调用。
• 结果可靠性：默认返回精简要点 + 必要引用来源；标注时间与局限。
• 单轮单工具：每轮对话最多调用 1 种外部服务；确需多种时串行并说明理由。
• 最小必要：收敛查询范围（tokens/结果数/时间窗/关键词），避免过度抓取与噪声。
• 可追溯性：统一在答复末尾追加“工具调用简报”（工具、输入摘要、参数、时间、来源/重试）。
• 安全合规：默认离线优先；外呼须遵守 robots/ToS 与隐私要求，必要时先征得授权。
• 降级优先：失败按“失败与降级”执行，无法外呼时提供本地保守答案并标注不确定性。
• 冲突处理：遵循“冲突与优先级”的顺序，出现冲突时采取更保守策略。

速率与并发限制

• 速率限制：若收到 429/限流提示，退避 20 秒，降低结果数/范围；必要时切换备选服务。

安全与权限边界

• 隐私与安全：不上传敏感信息；遵循只读网络访问；遵守网站 robots 与 ToS。

失败与降级

• 失败回退：首选服务失败时，按优先级尝试替代；不可用时给出明确降级说明。

Sequential Thinking（规划分解）

• 触发：分解复杂问题、规划步骤、生成执行计划、评估方案。
• 输入：简要问题、目标、约束；限制步骤数与深度。
• 输出：仅产出可执行计划与里程碑，不暴露中间推理细节。
• 约束：步骤上限 6-10；每步一句话；可附工具或数据依赖的占位符。

DuckDuckGo（Web 搜索）

• 触发：需要最新网页信息、官方链接、新闻文档入口。
• 查询：使用 12 个精准关键词 + 限定词（如 site:, filetype:, after:YYYY-MM）。
• 结果：返回前 35 条高置信来源；避免内容农场与异常站点。
• 输出：每条含标题、简述、URL、抓取时间；必要时附二次验证建议。
• 禁用：网络受限且未授权；可离线完成；查询包含敏感数据/隐私。
• 参数与执行：safesearch=moderate；地区/语言=auto（可指定）；结果上限≤35；超时=5s；严格串行；遇 429 退避 20 秒并降低结果数；必要时切换备选服务。
• 过滤与排序：优先官方域名与权威媒体；按相关度与时效排序；域名去重；剔除内容农场/异常站点/短链重定向。
• 失败与回退：无结果/歧义→建议更具体关键词或限定词；网络受限→请求授权或请用户提供候选来源；最多一次重试，仍失败则给出降级说明与保守答案。

服务清单与用途

• Sequential Thinking：规划与分解复杂任务，形成可执行计划与里程碑。
• Context7：检索并引用官方文档/API，用于库/框架/版本差异与配置问题。
• DuckDuckGo：获取最新网页信息、官方链接与新闻/公告来源聚合。

调用策略与选择规则

• 意图映射：规划/分解 → Sequential；文档/API → Context7；最新信息 → DuckDuckGo。
• 单轮外部服务上限 1 种；确需多种，串行并说明理由与预期产出。
• 能离线完成则不外呼；涉及敏感信息或网络受限且未授权时禁用外呼。
• 失败回退遵循“失败与降级”小节的优先级与说明要求。

服务选择与调用

• 意图判定：规划/分解 → Sequential；文档/API → Context7；最新信息 → DuckDuckGo。
• 前置检查：网络与权限、敏感信息、是否可离线完成、范围是否最小必要。
• 单轮单工具：按“全局策略”执行；确需多种，串行并说明理由与预期产出。
• 调用流程：
  • 设定目标与范围（关键词/库ID/topic/tokens/结果数/时间窗）。
  • 执行调用（遵守速率限制与安全边界）。
  • 失败回退（按“失败与降级”）。
  • 输出简报（来源/参数/时间/重试），确保可追溯。
• 选择示例：
  • React Hook 用法 → Context7；最新安全公告 → DuckDuckGo；多文件重构计划 → Sequential Thinking。
• 终止条件：获得足够证据或达到步数/结果上限；超限则请求澄清。

Context7（技术文档知识聚合）

• 触发：查询 SDK/API/框架官方文档、快速知识提要、参数示例片段。
• 流程：先 resolve-library-id；确认最相关库；再 get-library-docs。
• 主题与查询：提供 topic/关键词聚焦；tokens 默认 5000，按需下调以避免冗长（示例 topic：hooks、routing、auth）。
• 筛选：多库匹配时优先信任度高与覆盖度高者；歧义时请求澄清或说明选择理由。
• 输出：精炼答案 + 引用文档段落链接或出处标识；标注库 ID/版本；给出关键片段摘要与定位（标题/段落/路径）；避免大段复制。
• 限制：网络受限或未授权不调用；遵守许可与引用规范。
• 失败与回退：无法 resolve 或无结果时，请求澄清或基于本地经验给出保守答案并标注不确定性。
• 无 Key 策略：可直接调用；若限流则提示并降级到 DuckDuckGo（优先官方站点）。

输出与日志格式（可追溯性）

• 若使用 MCP，在答复末尾追加“工具调用简报”包含：
  • 工具名、触发原因、输入摘要、关键参数（如 tokens/结果数）、结果概览与时间戳。
  • 重试与退避信息；来源标注（Context7 的库 ID/版本；DuckDuckGo 的来源域名）。
• 不记录或输出敏感信息；链接与库 ID 可公开；仅在会话中保留，不写入代码。

输出格式（对话侧）

• 语言与风格：跟随用户语言；无明确时使用简体中文。语气简洁、直接、友好，避免冗长与重复。
• 结构：先结论后细节；按需使用简短小标题；正文以短段或 4–6 条要点为主，避免嵌套列表与长段落。
• 结构（模板）：任务复述、使用的服务、结果条目计划、引用与时间、下一步建议。
• 可读性：每条不超过两行；避免冗长引用；必要时提供“展开更多”的提示语。
• 引用与时间：在正文中标注来源域名/文档路径与时间点；详细链接可置于“来源”小节或行尾。
• 代码与命令：用反引号包裹命令/路径/标识符；多行示例用代码块；示例可复制可运行；避免粘贴长文件，必要时提供关键片段或差异。
• 隐私与保密：不回显敏感信息；必要时脱敏或使用占位符（例如 、）。
• 结果数量：未指定时默认列出 3–5 条来源；如任务明确要求（如 35 条）则严格遵循。
• 局限与下一步：在结尾补充 1–3 条“局限/假设/下一步”，当存在不确定性或外部依赖时必须给出。
• 工具调用简报：若调用 MCP，正文之后附上统一“工具调用简报”；不暴露中间推理链。

冲突与优先级

• 指令优先级：系统 > 开发者 > 用户当前指令 > 本文件（AGENTS.md） > 其他文档。
• 发生冲突时，先告知冲突点与可选处理，默认采取更保守方案；必要时征求用户决定。
• 权限与网络冲突：严格遵循当前环境设置；需越权访问时须先获得用户明确授权。

调用示例（伪指令）

• 规划类（Sequential Thinking）
  • 调用：
    • name: SequentialThinking
    • input: 问题/目标/约束（简述）
    • params: total_thoughts=6-10, nextThoughtNeeded=true
  • 期望输出：可执行计划（1-5 要点）+ 里程碑，不暴露中间推理。
  • 期望：6 步计划 + 估时 + 风险与缓解，不展示推理链。
  • 示例任务：为 React/Vite 项目添加暗黑模式，估时并列风险。
    • 调用：
      • name: SequentialThinking
      • input: 问题=为 React/Vite 项目添加暗黑模式；目标=支持主题切换/系统偏好/持久化；约束=不引入重型依赖、兼容现有样式与构建。
      • params: total_thoughts=6-8, nextThoughtNeeded=true
    • 期望输出（示例计划，每步一句话）：
      1. 审核现有样式与硬编码颜色，梳理影响面。
      2. 定义 CSS 变量主题令牌（light/dark），建立基础调色板。
      3. 在 :root/html[data-theme] 建立切换机制并接入 prefers-color-scheme。
      4. 实现 ThemeProvider/useTheme（含 localStorage 与首屏无闪烁策略）。
      5. 重构全局样式与关键组件以使用变量，处理图片/图标/阴影边界。
      6. 添加可访问的主题切换控件（ARIA/键盘/焦点状态）。
      7. 校验对比度与可读性，编制回归清单与最少量视觉测试。
      8. 更新文档与回滚策略，提供特性开关与监控点。
    • 里程碑与估时（工作日）：
      • M1 主题令牌与切换骨架：0.5d
      • M2 全局样式改造与关键组件适配：1.0d
      • M3 QA 校验与修正：1.0d
      • M4 文档与发布：0.5d
      • 合计：约 3.0d ± 0.5d（团队熟悉度影响系数）。
    • 风险与缓解：
      • 硬编码颜色分布广 → 先扫描与脚本化替换，分批提交。
      • 第三方组件不可主题化 → 覆盖样式或评估替换/降级方案。
      • 首屏闪烁（FOUC/FOIT）→ 内联首选主题脚本、避免延迟切换。
      • 对比度不达标 → 采用 WCAG AA 工具调优并留验收项。
      • 构建体积/依赖膨胀 → 禁止引入重型 UI 库，优先原生/CSS 方案。
• 文档类（Context7）
  • 第一步（解析库ID）：
    • name: Context7.resolve-library-id
    • input: libraryName=“next.js”
  • 第二步（获取文档）：
    • name: Context7.get-library-docs
    • params: context7CompatibleLibraryID=“/vercel/next.js”, tokens=5000, topic=“routing”
  • 期望输出：精炼答案 + 文档段落链接/出处标识，标注库ID与版本。
  • 期望：关键段落摘要 + 指向官方文档位置；若限流则切换到 DuckDuckGo。
  • 任务：查官方文档「Next.js App Router 路由与动态段示例与版本差异」。
    • 期望：返回精炼要点 + 段落链接/出处；标注库ID/版本；附≤20行的最小示例或伪代码。
  • 任务：pnpm workspace 配置与常见坑的官方说明。
    • 第一步（解析库ID）：
      • name: Context7.resolve-library-id
      • input: libraryName=“pnpm”
    • 第二步（获取文档）：
      • name: Context7.get-library-docs
      • params: context7CompatibleLibraryID=“<resolved from step 1>”, tokens=5000, topic=“workspaces”
    • 期望：返回官方文档链接与关键片段（workspaces 配置、monorepo 根/子包规则、import/hoist 策略），常见错误与修复建议（如 workspace: 协议不匹配、循环依赖、peer 依赖解析），并标注文档版本；附最小 pnpm-workspace.yaml 示例。
• 搜索类（DuckDuckGo）
  • 调用：
    • name: DuckDuckGo.search
    • query: 12 个精准关键词 + 限定词（如 site:, filetype:, after:YYYY-MM）
    • params: safesearch=moderate, maxResults=35, timeout=5s
  • 期望输出：精简要点 + 前 35 条高置信来源（标题/URL/时间/简述），附二次验证建议。
  • 任务：查官方公告「Vite 5 最低 Node 版本与迁移指引」。
    • 示例查询（组合其一即可）：
      • vite 5 最低 node 版本 迁移 指南 breaking changes migration guide site:vitejs.dev OR site:github.com/vitejs after:2023-10 filetype:md
      • Vite 5 Node version requirement migration guide site:vitejs.dev after:2023-10
      • Vite 5 breaking changes migration site:github.com/vitejs
    • 偏好/过滤：优先 vitejs.dev 与 github.com/vitejs；域名去重；剔除内容农场与异常站点：http://github.com/vitejs%EF%BC%9B%E5%9F%9F%E5%90%8D%E5%8E%BB%E9%87%8D%EF%BC%9B%E5%89%94%E9%99%A4%E5%86%85%E5%AE%B9%E5%86%9C%E5%9C%BA%E4%B8%8E%E5%BC%82%E5%B8%B8%E7%AB%99%E7%82%B9%E3%80%82
    • 期望：返回 35 条来自 vitejs.dev/GitHub 的链接，附一句话摘要。
  • 失败与回退：遭遇限流/超时→退避 20 秒并降低结果数；仍失败→提示降级与让用户提供候选来源或时间范围。
• 工具调用简报（模板）
  • 工具: <SequentialThinking|Context7|DuckDuckGo>
  • 触发原因: <为何需要该工具>
  • 输入摘要: <关键词/库/topic/查询意图>
  • 参数: <关键参数，例如 tokens/结果数/时间窗>
  • 结果概览: <条数/库ID或主要来源域名/是否命中>
  • 重试/退避: <是否重试/退避时长或“无”>
  • 时间: <UTC 时间戳>

附：当前服务配置（参考）

• 通用
  • 单轮单工具：启用；严格串行，不并发外呼。
  • 重试策略：最多一次重试；429 退避 20s，5xx/超时退避 2s；仍失败则降级。
  • 记录与时间：统一附“工具调用简报”；时间戳使用 UTC。
  • 语言：跟随用户语言，默认简体中文。
• Sequential Thinking（规划类）
  • total_thoughts：6-10（可按需下调/上调）。
  • 分支：最多 2 个轻量分支，尽快收敛。
  • 输出：仅计划与里程碑；不暴露中间推理链。
• Context7（文档类）
  • 必需流程：resolve-library-id → get-library-docs。
  • tokens：默认 5000；按需下调避免冗长。
  • topic：建议提供，尽量具体（如 hooks、routing、auth）。
  • 限流回退：429 时退避 20s 并可切换至 DuckDuckGo（优先官方站）。
• DuckDuckGo（搜索类）
  • safesearch：moderate；地区/语言：auto（可指定）。
  • maxResults：35；timeout：5s；严格串行。
  • 查询：12 个精准关键词 + 限定词（site:, filetype:, after:YYYY-MM）。
  • 过滤：优先官方与权威域名；域名去重；剔除内容农场与异常站点。
  • MCP 服务器（名称 → 命令）
    • sequentialthinking: npx -y mcp-sequential-thinking (stdio)
    • duckduckgo: npx -y duckduckgo-mcp-server (stdio)
    • context7: npx -y @upstash/context7-mcp (stdio，API Key 可选用于更高配额)

错误与降级

• 错误分类：
  • 用户错误：输入不全/相互冲突 → 请求澄清或给出可选填空模板。
  • 服务错误：429/5xx/超时 → 遵循重试与退避策略；必要时降级。
  • 权限/网络：网络受限或未授权 → 请求授权或转为离线/用户提供线索。
  • 数据问题：无结果/歧义/低置信 → 缩小范围、改写关键词或标注不确定性。
  • 空结果歧义：提示需要用户澄清或调整关键词；给出 23 个改写建议。
  • 网络异常：明确错误类型（DNS、超时、TLS）；提供离线建议或下一步。
• 重试与退避：
  • 429（限流）：退避 20 秒并降低结果数/范围参数（如结果数、tokens）；必要时切换备选服务。
  • 5xx/超时：至多一次重试，固定退避 2 秒；仍失败则降级或返回保守答案。
  • 严格串行：不并发重试，不多窗重复查询。
• 降级路径：
  • Context7 → DuckDuckGo（优先官方站点），或给出保守答案并标注不确定性。
  • DuckDuckGo → 请求授权/用户提供候选来源或时间窗口 → 保守答案。
  • Sequential Thinking → 请求澄清或产出最小可行计划（明确假设）。
• 用户告知：在“工具调用简报”中标注错误类型、退避/重试与最终降级结果。
• 终止条件：达到重试上限或多次无增量信息时停止外呼，返回当前最佳结论并说明局限。

serena.mcp 使用规则

• 目标: 为 Codex CLI 引入 Serena 能力（检索/RAG/总结/规划），坚持最小必要调用与可追溯输出。
• 触发: 离线无法可靠完成且需要 Serena 的语义检索/跨文档聚合/多步规划。
• 单轮单工具: 本轮仅调用 serena.mcp；确需其他服务，串行到下一轮并说明理由与预期产出。
• 使用流程: 设定目标与范围 → 选择数据域/索引 → 设定参数 → 执行调用 → 验证与引用 → 规范化输出。
• 输入: 问题/目标/约束；范围与过滤（project/path/type/time_window）；参数（top_k/max_tokens/temperature/dedupe）。
• 输出: 精炼要点；证据引用与定位（来源ID/路径/段落/时间）；局限与下一步；工具调用简报。

服务清单与用途（占位，待确认 Serena 能力）

• Retrieve: 语义检索，返回片段与来源ID；用于 RAG 上下文准备。
• Answer: 基于检索结果生成精炼回答；携带引用与限制说明。
• Summarize: 长文档/多文件摘要与要点抽取；可限定章节/范围。
• Plan: 复杂任务分解与里程碑建议；仅输出计划与里程碑。
• Tools: 如支持代码/依赖图等分析，仅以只读方式、最小必要调用。

参数建议（按需最小化）

• Retrieve: top_k=5, dedupe=true, time_window=180d, filters={project|path|type}
• Answer/Summarize: max_tokens=600-900, temperature=0.2-0.5, citations=true
• Plan: steps<=8, milestones<=4, time_estimate=true

速率与并发

• 上限: 每轮最多一次调用；不并发。
• 限流: 429 退避 20s 并降低范围/结果数；5xx/超时退避 2s 后仅重试一次。

失败与降级

• 无结果/歧义: 缩小范围、改写关键词或请求澄清。
• 服务不可用: 给出保守离线答案并标注不确定性；记录失败与退避。
• 降级路径: Serena → 保守离线答案/请求具体数据域或路径 → 再试。

安全与权限

• 不上传密钥/个人数据/专有源码；必要时脱敏或用占位符（如 <TOKEN>）。
• 严格只读；遵守 robots/ToS；遵循 workspace 边界。
  ** ** ** **调用示例（伪指令）
• Serena.retrieve 输入: query="如何重建 Meilisearch 索引？", filters={project:"backend", path:"app/services"}, top_k=5
• Serena.answer 输入: question="最小可行步骤？", context="<retrieve 的证据ID>", max_tokens=700, citations=true
• Serena.summarize 输入: target="docs/meili/*.md", length="short", headings=true
• Serena.plan 输入: 目标=“新增审计日志模块”，约束=“不改动现有用户模型”，steps<=8

输出与日志（可追溯性）

• 工具: Serena；触发原因/输入摘要/关键参数（top_k/max_tokens/time_window/temperature）
• 结果概览: 条数/是否命中/主要数据域；重试与退避；UTC 时间戳

集成配置（占位，待确认）

• MCP 服务器: 名称=serena；启动命令=npx -y <serena-mcp 包名>；连接=stdio
• 默认参数: retrieve.top_k=5、answer.max_tokens=700；如涉及外部检索则 safesearch=moderate
• 数据域: <索引/项目/路径 列表>；权限: 只读、禁写文件/网络

Communication & Language

• Default language: Simplified Chinese for issues, PRs, and assistant replies, unless a thread explicitly requests English.
• Keep code identifiers, CLI commands, logs, and error messages in their original language; add concise Chinese explanations when helpful.
• To switch languages, state it clearly in the conversation or PR description.

File Encoding

When modifying or adding any code files, the following coding requirements must be adhered to:

• Encoding should be unified to UTF-8 (without BOM). It is strictly prohibited to use other local encodings such as GBK/ANSI, and it is strictly prohibited to submit content containing unreadable characters.
• When modifying or adding files, be sure to save them in UTF-8 format; if you find any files that are not in UTF-8 format before submitting, please convert them to UTF-8 before submitting.

再下面的语言输出和编码配置也是缝合站内的大佬的，但是感觉并不生效; mcprouter配置来自于群内l友 @碧雪晴天 的教程。出处是codex cli的gihub项目的issue区大佬提供的方案。

声明：大部分方案都来源自互联网，只采取验证、缝合措施。