Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Bridge AI coding hosts to the OpenAI Codex CLI for delegated implementation.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
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-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"codex-delegate": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"codex-delegate-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
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
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub andreilungeanu ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (2.6.0) เข้า registry 15 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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.
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.
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.
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.
#
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 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.resumeThreadId. resumed: false tells you the context did not carry over.cancel waits for the exit and warns when a process outlives the kill deadline.You need Node.js 20+ and the OpenAI Codex CLI, already logged in (codex login).
/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.
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.
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.
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.
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