結論
最初にやること：OSのターミナルでcodex --versionを実行します。
claude code mcp codexで探している場合、架空のコード検索パッケージではなく、Codex CLI自身をMCP Serverとして起動できます。
OpenAI公式のcodex mcp-serverはCodexセッション開始と継続用ツールをstdioで公開し、Claude Codeから別エージェントとして呼び出せます。
Codex CLIの導入と認証を完了した上で、Claude Codeへ登録します。
実行場所：OSのターミナルで実行します。
# Codex CLIが利用可能か確認
# ターミナルで実行：Codex CLIを実行
codex --version
# Claude Codeへstdio MCPとして追加
# ターミナルで実行：MCPサーバーを登録
claude mcp add --transport stdio codex -- codex mcp-server具体的な手順
同じMCPをCodex側へ追加したい場合はcodex mcp addを使いますが、Claude Codeの.mcp.jsonとは保存形式が異なります。
codex単体でログインと動作確認を行います。claude mcp get codexで実行コマンドがcodex mcp-serverになっているか確認します。最初はCodexへ読み取り専用レビューを委任し、Claude Codeと同時に同じファイルを編集させないよう役割を分けます。
実行場所：コメントに従い、ターミナルとClaude Codeの対話画面を使い分けます。
# ターミナルで実行：MCP設定を管理
claude mcp get codex
# ターミナルで実行：Claude Codeを起動
claude
# セッション内で接続確認
# Claude Code起動後の対話画面で実行：MCP接続と認証状態を管理
/mcp実践プロンプト
二つのエージェントの意見を比較し、最終変更は一方だけに実行させる運用が安全です。
入力場所：Claude Codeの対話画面へ貼り付けます。
Codex MCPを使い、現在のgit diffを読み取り専用でレビューさせてください。
Codexにはファイル変更やコマンド実行を依頼せず、潜在バグと不足テストだけを返させてください。
その結果をあなた自身のレビューと比較し、採用すべき指摘だけを日本語で整理してください。注意点
Claude CodeとCodexへ同じ作業ツリーの編集を同時委任すると、上書きや競合が発生します。
別エージェントを呼ぶほどClaude側とOpenAI側の利用量が増えるため、コストと認証先を個別に管理します。
spawn codex ENOENTはCodex CLIがPATHにない状態なので、which codexまたはwhere codexで実行場所を確認します。
外部エージェントの回答を信頼済み命令として扱わず、プロンプトインジェクション、危険コマンド、秘密情報の出力を再審査してください。