Codex 接入 MCP Router 完整教程：从安装到配置实战

·(已编辑)· / , , ·

阅读

这篇文章上次修改于，可能部分内容已经不适用，如有疑问可询问作者。

摘要：

本文介绍了一套完整的 MCP Router 与 Codex 配置流程，包括环境准备、MCP Router 安装、MCP Server 手动添加、Codex 连接配置、提示词优化以及常见问题处理，帮助你从零完成整套接入。

叠甲，瞎写写的教程，有不合理的地方还望指出

一、配置相关环境

在确保已经安装了 nodejs 和 python 相关环境后

1. 安装 uv

执行下列命令安装 uv

CodeBlock Loading...

2. 安装 mcpr-cli

执行下列命令安装 mcpr-cli 服务

CodeBlock Loading...

二、配置 MCP Router

1. 安装 mcp-router

从 https://github.com/mcp-router/mcp-router/releases 下载最新的安装包进行安装。

（截图：MCP Router 安装包下载页面）

2. MCP 添加的方法

点击左侧的 MCP Servers
点击右侧的加号，进行 MCP 的添加

（截图：添加 MCP Server 入口）

点击 Manual
点击 Create Manually
输入 MCP 的名称，建议命名为 mcp_servers.xxxxxx
输入 MCP 的命令，一般为 npx 或者其他
输入 MCP 的参数，一般为 MCP 的名称等

（截图：手动创建 MCP Server 表单）

（截图：示例参数填写）

常见配置示例（Command + Arguments）：

CodeBlock Loading...

提示：

Windows 下路径分隔符需使用反斜杠并在 TOML 中转义为 \
首次使用 npx 会下载依赖，耗时与网络相关
若命令行权限受限，请以管理员身份运行终端

3. 我使用的 MCP 列表

Server Name	Command	Arguments	用途
mcp_servers.context7	npx	-y @upstash/context7-mcp@latest	官方文档聚合与检索
mcp_servers.desktop-commander	npx	-y @wonderwhy-er/desktop-commander	本地文件/进程/搜索/编辑/REPL
mcp_servers.mcp-deepwiki	npx	-y mcp-deepwiki@latest	文档仓库补充检索
mcp_servers.playwright	npx	@playwright/mcp@latest	页面自动化与截图校验

4. 配置与 Codex 的连接

由于 MCP Router 暂未直接内置 Codex 集成，需要手动添加。

点击左侧的 MCP APP Integrations
输入任意你想取的名称，例如 codex
点击右侧的 Add Custom App 进行添加

（截图：添加自定义 App）

接下来点击新添加的 App：codex 下方的 How To Use 获取 Codex 连接 MCP Router 需要使用的密钥。

（截图：How To Use 页面与令牌展示）

安全提示：

切勿在公共仓库或截图中泄露真实令牌
建议将令牌保存在系统“用户环境变量”中，避免硬编码

三、Codex 的配置

首先打开 Codex 的配置目录，一般在 C:\Users\<你的用户名>\.codex 目录下

（截图：Codex 配置目录）

打开 config.toml，添加 MCP Router 的配置（提供两种写法，仅需其一）：

方案 A：使用绝对路径（更稳定）

CodeBlock Loading...

方案 B：使用 node（更通用，取决于 PATH）

CodeBlock Loading...

注意：

Windows 下反斜杠需写成 \ 以便 TOML 正确解析
node 方式需确保 Node 已加入 PATH；否则使用方案 A
首次连接会初始化依赖与缓存，耗时与网络相关

四、提示词的优化

一个好的提示词可以让 AI 主动使用 MCP。建议在 C:\Users\<你的用户名>\.codex 下创建全局 AGENTS.md，强调 MCP 的用法与调用策略。

最小可用 AGENTS.md 示例：

CodeBlock Loading...

兼容性与常见问题（FAQ）

路径转义：在 TOML 中 Windows 路径请使用 \
Node 版本：过旧可能导致 npx/依赖安装失败，建议 20+
首次 npx：会下载包到用户缓存目录，耗时与网络相关
权限问题：若遇拒绝访问，请以管理员身份运行终端
Codex 版本：不同版本对 MCP 的支持可能有差异，请关注更新日志

参考与声明

MCP Router: https://github.com/mcp-router/mcp-router
Codex CLI: https://github.com/OpenAI/codex

叠甲，瞎写写的教程，有不合理的地方还望指出

一、配置相关环境

在确保已经安装了 nodejs 和 python 相关环境后

1. 安装 uv

执行下列命令安装 uv

BASH

pip3 install uv

CodeBlock Loading...

2. 安装 mcpr-cli

执行下列命令安装 mcpr-cli 服务

BASH

npm install -g mcpr-cli@latest

CodeBlock Loading...

二、配置 MCP Router

1. 安装 mcp-router

从 https://github.com/mcp-router/mcp-router/releases 下载最新的安装包进行安装。

（截图：MCP Router 安装包下载页面）

2. MCP 添加的方法

点击左侧的 MCP Servers
点击右侧的加号，进行 MCP 的添加

（截图：添加 MCP Server 入口）

点击 Manual
点击 Create Manually
输入 MCP 的名称，建议命名为 mcp_servers.xxxxxx
输入 MCP 的命令，一般为 npx 或者其他
输入 MCP 的参数，一般为 MCP 的名称等

（截图：手动创建 MCP Server 表单）

（截图：示例参数填写）

常见配置示例（Command + Arguments）：

BASH

npx -y @upstash/context7-mcp@latest
npx -y @wonderwhy-er/desktop-commander
npx -y mcp-deepwiki@latest
npx @playwright/mcp@latest

CodeBlock Loading...

提示：

Windows 下路径分隔符需使用反斜杠并在 TOML 中转义为 \
首次使用 npx 会下载依赖，耗时与网络相关
若命令行权限受限，请以管理员身份运行终端

3. 我使用的 MCP 列表

Server Name	Command	Arguments	用途
mcp_servers.context7	npx	-y @upstash/context7-mcp@latest	官方文档聚合与检索
mcp_servers.desktop-commander	npx	-y @wonderwhy-er/desktop-commander	本地文件/进程/搜索/编辑/REPL
mcp_servers.mcp-deepwiki	npx	-y mcp-deepwiki@latest	文档仓库补充检索
mcp_servers.playwright	npx	@playwright/mcp@latest	页面自动化与截图校验

4. 配置与 Codex 的连接

由于 MCP Router 暂未直接内置 Codex 集成，需要手动添加。

点击左侧的 MCP APP Integrations
输入任意你想取的名称，例如 codex
点击右侧的 Add Custom App 进行添加

（截图：添加自定义 App）

接下来点击新添加的 App：codex 下方的 How To Use 获取 Codex 连接 MCP Router 需要使用的密钥。

（截图：How To Use 页面与令牌展示）

安全提示：

切勿在公共仓库或截图中泄露真实令牌
建议将令牌保存在系统“用户环境变量”中，避免硬编码

三、Codex 的配置

首先打开 Codex 的配置目录，一般在 C:\Users\<你的用户名>\.codex 目录下

（截图：Codex 配置目录）

打开 config.toml，添加 MCP Router 的配置（提供两种写法，仅需其一）：

方案 A：使用绝对路径（更稳定）

TOML

[mcp_servers.mcp-router]
command = "C:\\Program Files\\nodejs\\node.exe"
args = [
  "C:\\Users\\<你的用户名>\\AppData\\Roaming\\npm\\node_modules\\mcpr-cli\\dist\\mcpr.js",
  "connect"
]
env = { SystemRoot = "C:\\WINDOWS", COMSPEC = "C:\\WINDOWS\\system32\\cmd.exe", MCPR_TOKEN = "<你的_MCPR_TOKEN>" }

CodeBlock Loading...

方案 B：使用 node（更通用，取决于 PATH）

TOML

[mcp_servers.mcp-router]
command = "node"
args = [
  "C:\\Users\\<你的用户名>\\AppData\\Roaming\\npm\\node_modules\\mcpr-cli\\dist\\mcpr.js",
  "connect"
]
env = { SystemRoot = "C:\\WINDOWS", COMSPEC = "C:\\WINDOWS\\system32\\cmd.exe", MCPR_TOKEN = "<你的_MCPR_TOKEN>" }

CodeBlock Loading...

注意：

Windows 下反斜杠需写成 \ 以便 TOML 正确解析
node 方式需确保 Node 已加入 PATH；否则使用方案 A
首次连接会初始化依赖与缓存，耗时与网络相关

四、提示词的优化

一个好的提示词可以让 AI 主动使用 MCP。建议在 C:\Users\<你的用户名>\.codex 下创建全局 AGENTS.md，强调 MCP 的用法与调用策略。

最小可用 AGENTS.md 示例：

# 全局 AGENTS.md（最小示例）
- 工具优先级：桌面指令 > Context7 > DeepWiki > DevTools
- 单轮单工具：每轮最多调用一种外部服务
- 最小必要：搜索/写入范围尽量收敛，避免噪声
- 安全边界：不上传敏感信息；令牌不出现在日志
- 失败降级：首选替代工具；不可用则给出保守答案
- 记录规范：追加“工具调用简报”便于审计

CodeBlock Loading...

兼容性与常见问题（FAQ）

路径转义：在 TOML 中 Windows 路径请使用 \
Node 版本：过旧可能导致 npx/依赖安装失败，建议 20+
首次 npx：会下载包到用户缓存目录，耗时与网络相关
权限问题：若遇拒绝访问，请以管理员身份运行终端
Codex 版本：不同版本对 MCP 的支持可能有差异，请关注更新日志

参考与声明

MCP Router: https://github.com/mcp-router/mcp-router
Codex CLI: https://github.com/OpenAI/codex