Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Codex Control Plane MCP

von aresynVersion 0.2.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.aresyn/codex-control-plane-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Durable MCP control plane for long-running Codex Desktop tasks.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "codex-control-plane": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codex-control-plane-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add codex-control-plane -- uvx codex-control-plane-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "codex-control-plane": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codex-control-plane-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "codex-control-plane": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codex-control-plane-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto aresyn bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32497 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 14 % der anderen 32497 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32497 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Codex Control Plane MCP sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.2.1) kam vor 5 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zoo MCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
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Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
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Zoo MCP

von KittyCAD

An MCP server that provides access to the Zoo API for various CAD operations and tools.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
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README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Codex Control Plane MCP

English | Русский

Reliable Codex Desktop automation for long tasks.

codex-control-plane-mcp turns Codex Desktop and codex-app-server into a durable worker that an MCP client can drive safely. Send a task, get an operationId or workflowId right away, poll until the work finishes, approve Plan Mode when needed, then read the final report.

The server handles the awkward parts that thin wrappers usually leave to the caller: app-server startup, thread and turn creation, retry safety, duplicate prompt protection, Plan Mode, approvals, local history, diagnostics, and repair.

OpenClaw and Hermes are first-class clients, but the server is useful for any local orchestrator that needs Codex Desktop to do long-running work without holding one MCP call open for hours.

The short version

MCP client / orchestrator

-> submit a task or start a Plan Mode workflow <- receive operationId or workflowId immediately -> poll status -> answer approvals or approve the plan <- read final report, diagnostics, threadId, and turnId

That gives you a simple contract:

  • no multi-hour MCP calls;
  • no duplicate Codex turns after a client retry;
  • no blind fire-and-forget task submission;
  • a local SQLite record of operations, workflows, turns, hooks, and diagnostics.

Why not just call Codex directly?

CapabilityThin Codex wrapperCodex Control Plane MCP
Multi-hour tasksblocking / fragiledurable async operation
Client timeout recoverymanualretry-safe client_request_id
Duplicate turn protectionnoactive prompt detection
Plan Mode workflowhuman / manualpollable workflow state
Approvals and questionsblocking / opaquepending interactions API
Restart recoveryad hocpersisted operation state
Diagnosticslogs onlyhealth, diagnostics, repair tools

For a more detailed decision guide, see docs/THIN_WRAPPERS.md.

Current support

  • Full live target: Windows with Codex Desktop and codex-app-server.
  • Linux and macOS: protocol-only checks for now.
  • Local-first: not intended to be exposed as a public network service.

Security model

This is a local-first control plane for trusted Codex Desktop environments.

Do not expose it as a network service without authentication.

Recommended first-run posture:

  • use read-only for untrusted repositories;
  • use on-request approval when testing new workflows;
  • Plan Mode never runs with a read-only sandbox. If a caller requests read-only, MCP raises that turn to workspace-write and reports the adjustment in status output;
  • keep state/, logs/, .env, and .codex/ private.

What it does

  • Durable async queue for Codex write operations.
  • Retry-safe client_request_id handling.
  • Active duplicate prompt detection.
  • SQLite leases and heartbeats for competing MCP processes.
  • Recovery after MCP restart during thread/start or turn/start.
  • Durable turn/steer for adding context to an active turn without creating a second turn.
  • Durable thread/fork for branching an existing thread, with or without an initial message.
  • Plan Mode workflows: start plan, poll, approve, execute, read final report.
  • Plan Mode runtime floor: workspace-write, with runtimePolicyAdjusted in status when MCP raises a read-only request.
  • Code review workflows through app-server review/start, with polling and final report capture.
  • Structured final reports with output_schema.
  • Thread lifecycle tools for archive, unarchive, and pollable compaction.
  • Workflow goal sync with Codex Desktop thread goals.
  • Image and local image inputs for turns that start through turn/start.
  • Pending approvals and questions exposed as pollable MCP state.
  • Turn interrupts by threadId/turnId, operationId, or workflowId.
  • Runtime inventory for models, permission profiles, sandbox readiness, hooks, skills, provider features, account status, usage bands, rate-limit state, and supported app-server methods.
  • Health checks, diagnostics, issue analysis, and dry-run repairs.
  • MCP-owned hook history in SQLite for search, summaries, and fallback reads.
  • Redacted app-server progress journal for deltas, warnings, model reroutes, and token usage.
  • Structured MCP errors that automation code can branch on.

Write and control actions go through codex-app-server. The server does not mutate Codex internal SQLite databases or transcript files.

Install

Recommended:

pipx install codex-control-plane-mcp

Or run directly:

uvx codex-control-plane-mcp

From GitHub:

python -m pip install "codex-control-plane-mcp @ git+https://github.com/aresyn/codex-control-plane-mcp.git"

For local development:

git clone https://github.com/aresyn/codex-control-plane-mcp.git

cd codex-control-plane-mcp py -m venv .venv .\.venv\Scripts\Activate.ps1 python -m pip install -e ".[dev]" python -m pytest -q

MCP client config

After installation, generate a config:

codex-control-plane-mcp-admin init --state-db .\state\codex-mcp-state.sqlite3 --projects-root C:\Users\you\Projects

Minimal stdio entry:

{

"mcpServers": { "codex-control-plane": { "command": "codex-control-plane-mcp", "args": [] } } }

More copy-paste examples for Claude Desktop, Cursor, VS Code-style MCP clients, local checkouts, installed packages, and central worker mode are available in examples/mcp-client-configs.md.

Run the MCP stdio server:

codex-control-plane-mcp

Or run it as a module:

py -m codex_control_plane_mcp.server

The old openclaw-codex-mcp and openclaw-codex-mcp-hooks commands remain as compatibility aliases for one release line.

Central worker mode

The default inline mode is still the simplest setup: one MCP process can submit and execute operations. For OpenClaw, Hermes, or any setup with several MCP clients, use a central worker instead.

Recommended local shape:

  • every MCP client uses the same CODEX_HOME and CODEX_MCP_STATE_DB;
  • OpenClaw gateway entries run with CODEX_MCP_EXECUTION_MODE=client;
  • one long-running codex-control-plane-mcp-worker process owns codex-app-server, leases, queue slots, and resource locks;
  • clients call codex_submit_task, then poll status. They do not execute queued operations themselves.

Worker command:

$env:CODEX_MCP_EXECUTION_MODE = "worker"

codex-control-plane-mcp-worker

Safe observation mode, useful before switching a live gateway:

codex-control-plane-mcp-worker --observe

Concurrency defaults:

CODEX_MCP_MAX_ACTIVE_TURNS_GLOBAL=4

CODEX_MCP_MAX_ACTIVE_TURNS_PER_PROJECT=3 CODEX_MCP_MAX_ACTIVE_TURNS_PER_AGENT=3 CODEX_MCP_MAX_ACTIVE_TURNS_PER_THREAD=1 CODEX_MCP_MAX_ACTIVE_WRITE_TURNS_PER_PROJECT=1 CODEX_MCP_MAX_APP_SERVER_PENDING_REQUESTS=8

For write turns in the same project, pass resource_keys to codex_submit_task. Without them, workspace-write and danger-full-access turns take a broad project write lock. With disjoint keys, the worker may run several write turns in parallel.

New status tools:

  • codex_get_worker_status
  • codex_get_queue_status
  • codex_get_concurrency_status
  • codex_get_worker_command_status

codex_get_operation_status also returns queueState, workerState, slotState, and resourceLockState. A running turn has slotState.claimed=true and a slotClaim with the worker id, slot type, and claim time. codex_get_queue_status separates queued work from running turn operations, auxiliary operations, active turn slots, and lock conflicts.

When a workflow is waiting for capacity, codex_get_workflow_status mirrors the nested operation queue state in workflowOperationQueueState. Use nextRecommendedAction="wait_for_worker_slot" for slot pressure and nextRecommendedAction="wait_for_resource_lock" for write lock conflicts. Do not create another operation for the same work while either action is returned.

First setup

The admin helper can generate a fuller client config, install hooks, and run a protocol smoke:

codex-control-plane-mcp-admin init --state-db .\state\codex-mcp-state.sqlite3 --projects-root C:\Users\you\Projects

The command prints a JSON block you can copy into an MCP client config. It does not print secrets or private prompts.

You can also install only the Codex hooks:

codex-control-plane-mcp-hooks install --state-db .\state\codex-mcp-state.sqlite3

codex-control-plane-mcp-hooks status codex-control-plane-mcp-hooks doctor

The installer backs up ~/.codex/hooks.json, merges its handlers with your existing hooks, stores stateDb as an absolute path, and writes prompts, visible agent progress text, final answers, and turn status into the MCP state DB. Tool calls and command outputs are not recorded by default. Restart Codex after installing or changing hooks.

For turns launched through codex-app-server, the server mirrors the accepted prompt, visible assistant messages, and turn status into the same SQLite history. That keeps search and status reads useful even when app-server does not execute user hooks itself.

Main workflows

Submit a durable task:

codex_submit_task

-> operationId codex_get_operation_status(operationId) -> queued / running / waiting_for_approval / completed / failed

Use the same client_request_id when a caller retries after a transport timeout. The retry returns the existing operation instead of creating another turn.

Attach screenshots or other image evidence:

codex_submit_task(

operation_type="start_chat", message="Analyze this screen.", input_items=[ {"type": "localImage", "path": ".\\screens\\error.png", "detail": "low"}, {"type": "image", "url": "https://example.com/screenshot.png", "detail": "high"} ] )

Image inputs are accepted only for operation types that start a new turn: start_chat, send_message, execute_plan, and fork_thread with an initial message. MCP sends the path or URL to codex-app-server, but operation status and diagnostics return only safe metadata such as type, detail, size, extension, and hashes. Binary image content, raw URLs, and full local image paths are not stored in public status payloads.

Steer an active turn:

codex_submit_task(operation_type="steer_turn", thread_id=..., expected_turn_id=..., message=...)

-> operationId codex_get_operation_status(operationId) -> follows the target turn until completed / failed / interrupted

Use steer_turn only while the target turn is active. For a completed thread, use send_message instead.

Fork a thread:

codex_submit_task(operation_type="fork_thread", source_thread_id=...)

-> operationId codex_get_operation_status(operationId) -> completed, threadId=

Start work in the fork righ

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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