ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Codex Delegate

โดย andreilungeanuรุ่น 2.6.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.andreilungeanu/codex-delegate-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Bridge AI coding hosts to the OpenAI Codex CLI for delegated implementation.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "codex-delegate": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "codex-delegate-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add codex-delegate -- npx -y codex-delegate-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "codex-delegate": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "codex-delegate-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "codex-delegate": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "codex-delegate-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub andreilungeanu ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7235 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 72% ของอีก 7235 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7235 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Codex Delegate ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (2.6.0) เข้า registry 15 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต 44 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Codex Delegate

Stop burning your frontier agent's limits on boilerplate.

Delegate implementation to the OpenAI Codex CLI — your agent writes the brief and reviews the diff.

Use your best coding agent where its judgment matters most: understanding the task, shaping the plan, and reviewing the result.

Codex Delegate is the MCP bridge that lets Claude Code, Cursor, Copilot — or any MCP client — hand implementation to the OpenAI Codex CLI, then get a clean, structured result back for review.

🧠 Frontier quality, kept

Your assistant does what frontier models are actually for: understands the task, writes a precise brief, reviews the finished diff. Codex holds its own as the implementer — guided and checked by a smarter orchestrator. The result reads like frontier work, because a frontier model planned it and signed off on it.

⚡ Done faster

Codex tears through multi-file edits while a frontier chat model would still be streaming the first file. You delegate, keep working with your assistant, and the diff shows up done.

🔋 Your limits stop being the bottleneck

Delegated work runs on the OpenAI Codex CLI and its own usage — separate from your orchestrator's chat quota, though the Codex side still bills its own way. Your Claude, Cursor, or Copilot subscription spends tokens on the brief and the review; Codex does the grinding. On API? That's the per-token grind moved off your main bill.

#

Features

  • 📦 One result you can review — a compact JSON block: the final answer, status, the files Codex's edit tools reported changing, cumulative thread token counts, and the threadId to continue from. Fields that carry no signal are omitted.
  • 📋 Plan first, then build it on the same thread — plan returns schema-validated steps for you to approve, and agent implements them. ask answers questions. review runs Codex's own reviewer over uncommitted work, a base branch, or a single commit.
  • 🧵 Resume — continue a Codex thread with resumeThreadId. resumed: false tells you the context did not carry over.
  • 🧑🤝🧑 Run several, cancel cleanly — the same question across models, or independent workers on independent directories. cancel waits for the exit and warns when a process outlives the kill deadline.
  • 🤝 One-command install — Claude Code, GitHub Copilot CLI, Cursor and VS Code take it as a plugin, with a skill that teaches your agent how to delegate well. Cursor and VS Code install the server in one click; JetBrains, Devin Desktop (Windsurf), Visual Studio and the rest add the stdio server in settings.
  • 🩺 `doctor` — tells you exactly what's missing if setup isn't right.

Install

You need Node.js 20+ and the OpenAI Codex CLI, already logged in (codex login).

Claude Code
/plugin marketplace add andreilungeanu/codex-delegate-mcp

/plugin install codex-delegate@codex-delegate-mcp

Then just ask:

Delegate to Codex: migrate src/api from callbacks to async/await and update the tests, then walk me through what changed.

That's the whole loop — Claude writes the brief, Codex grinds through the files, Claude walks you through the diff.

Cursor

Or add it under Customize → MCPs in the sidebar, or in ~/.cursor/mcp.json (every project) or .cursor/mcp.json (this project):

{

"mcpServers": { "codex-delegate": { "command": "npx", "args": ["-y", "codex-delegate-mcp"] } } }

Then ask Cursor to delegate implementation to Codex the same way.

GitHub Copilot CLI
copilot plugin install andreilungeanu/codex-delegate-mcp

Or through the marketplace, the same way as Claude Code:

copilot plugin marketplace add andreilungeanu/codex-delegate-mcp

copilot plugin install codex-delegate@codex-delegate-mcp

The server alone, without the skill: copilot mcp add codex-delegate -- npx -y codex-delegate-mcp.

More clients

VS Code — one-click install, or .vscode/mcp.json

{

"servers": { "codex-delegate": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "codex-delegate-mcp"] } } }

Or run Chat: Install Plugin From Source with this repository's URL (needs the chat.plugins.enabled setting).

JetBrains AI Assistant — Settings → Tools → AI Assistant → MCP

Under Settings → Tools → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP), click Add and paste this JSON:

{

"mcpServers": { "codex-delegate": { "command": "npx", "args": ["-y", "codex-delegate-mcp"] } } }

Devin Desktop (formerly Windsurf) — ~/.config/devin/mcp_config.json

This config is for Devin Local, the default agent (Local 3.6+). On Windows the file is %APPDATA%\devin\mcp_config.json. Legacy Cascade and older Windsurf builds read ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json.

{

"mcpServers": { "codex-delegate": { "command": "npx", "args": ["-y", "codex-delegate-mcp"] } } }

Heads-up: Devin Desktop's Cascade agent caps you at 100 tools across all servers.

Visual Studio 2026 / 2022 — %USERPROFILE%\.mcp.json

{

"servers": { "codex-delegate": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "codex-delegate-mcp"] } } }

Visual Studio 2022 needs 17.14+. Note the top-level key is servers, not mcpServers. A .mcp.json in the solution directory scopes it to that solution.

OpenCode — ~/.config/opencode/opencode.json or project opencode.json

OpenCode does not use mcpServers. Local servers go under mcp, with type: "local" and command as one array:

{

"$schema": "https://opencode.ai/config.json", "mcp": { "codex-delegate": { "type": "local", "command": ["npx", "-y", "codex-delegate-mcp"], "enabled": true } } }

This is the v1 shape, which OpenCode v2 still reads (v2's native form is mcp.servers).

Google Antigravity — ~/.gemini/config/mcp_config.json or workspace .agents/mcp_config.json

{

"mcpServers": { "codex-delegate": { "command": "npx", "args": ["-y", "codex-delegate-mcp"] } } }

In the IDE: … on the agent panel → MCP Servers → Manage MCP Servers → View raw config. Antigravity 2.0, IDE, and CLI share the Gemini config file. You may need to approve the server's tools on first run.

Kilo Code — kilo.jsonc ( mcp key, not mcpServers )

Same shape as OpenCode: type: "local" and command as one array.

{

"mcp": { "codex-delegate": { "type": "local", "command": ["npx", "-y", "codex-delegate-mcp"], "enabled": true } } }

In the VS Code extension: Settings → MCP → Add Server → Local (stdio). On Windows, if npx is not found, use command cmd with arguments /c, npx, -y, codex-delegate-mcp.

Zed — Settings → AI → MCP Servers, or context_servers in Zed settings

{

"context_servers": { "codex-delegate": { "command": "npx", "args": ["-y", "codex-delegate-mcp"], "env": {} } } }

Zed's native agent uses this, and Zed forwards these servers to external agents over ACP; those agents may also read their own MCP config.

Kiro and any other MCP client

Add the following server to the client's MCP config — for Kiro, ~/.kiro/settings/mcp.json (user) or .kiro/settings/mcp.json (workspace):

{

"mcpServers": { "codex-delegate": { "command": "npx", "args": ["-y", "codex-delegate-mcp"] } } }

MIT © Andrei Lungeanu

Configuration · Security · Privacy · Terms · Changelog

ถาม PopNx