社区项目 Codex with ChatGPT，让 ChatGPT 网页端负责规划和审查，本地 Codex 继续改代码、跑命令和测试。ChatGPT 通过 8 个只读 MCP 工具按需读取工作区，不能借此写文件或执行命令。
ChatGPT 规划，Codex 保留执行权
Codex with ChatGPT 是一个非 OpenAI 官方的社区项目。它没有用网页端 ChatGPT 取代 Codex，而是把一次编码任务拆成两个角色：ChatGPT 理解需求、制定计划并审查结果；Codex 使用本地工具编辑文件、运行测试、查看 Git 状态并处理失败。
两端通过几种状态消息协调流程。ChatGPT 需要了解项目时，再从 MCP 连接中读取文件、搜索结果、代码差异或测试记录。MCP 是让 AI 调用外部数据和工具的标准接口，这里只负责从当前项目取回信息。
8 个工具只读取项目与执行记录
当前 v0.1.0 提供 8 个 MCP 工具：查看工作区信息、列出目录、读取文件、搜索工作区、查看 Git 状态、查看 Git 差异、读取测试状态和执行摘要。服务端没有写文件、删除文件、运行 Shell、安装依赖或提交 Git 的工具。
读取范围以单个工作区为边界。路径会在读取前解析为真实位置，用来拦截 ..、绝对路径和符号链接越界。.env 文件、密钥、SSH 凭据和云端凭据等默认被排除，用户还可以用 .c2cignore 增加项目自己的忽略规则。
我们在最新 v0.1.0 代码上安装锁定依赖后，125 项自动化测试全部通过，TypeScript 类型检查也通过。测试覆盖了工作区越界、敏感文件排除、一次性配对码、OAuth、MCP 调用、Git 差异和连接恢复等路径。
一段指令可以交给 Codex 安装
项目要求 Node.js 20 或更高版本、Git、Codex 和 cloudflared。用户可以克隆仓库，用 pnpm 安装依赖并构建，再把仓库里的 skill/SKILL.md 复制到 Codex 的 skills 目录。也可以把 README 提供的安装指令整段交给 Codex，让它完成环境检查、下载、构建和 Skill 安装。
首次配置会启动本地桥接，再把它添加为 ChatGPT 的自定义 MCP App。连接使用 OAuth 授权和有效期 5 分钟的一次性配对码。设置完成后，用户可以直接告诉 Codex“使用 Codex with ChatGPT 帮我实现……”，Skill 会负责启动连接、请 ChatGPT 制定计划，再把执行结果交给 ChatGPT 审查。
ChatGPT 账号需要具备自定义 MCP App 和开发者模式权限。Codex 的 ChatGPT 登录与这条桥接是两件事：前者让 Codex 使用账号套餐，后者让 ChatGPT 网页端读取当前工作区并参与规划。它不会把现有 Codex 额度改成无限使用。
只读不等于代码没有离开电脑
这套架构不会把整个仓库打包上传，但 ChatGPT 通过 MCP 请求的文件片段、搜索结果、Git 差异和测试记录仍会离开本地环境，用于规划和审查。只读限制解决的是“ChatGPT 能否借连接修改项目”，不是“ChatGPT 能否看到代码”。
默认连接使用 Cloudflare Quick Tunnel，它会给本地桥接生成临时公网地址。该地址还需要有效的 OAuth 令牌才能读取数据，但 Quick Tunnel 本身是 Cloudflare 面向测试和开发的临时服务，地址会在进程重启后改变，也没有可用性保证。项目另外支持绑定 Cloudflare 账号和自有域名的固定地址。
对个人开源项目或可恢复的测试仓库，这种角色分工可以将规划和本地执行串起来。处理公司私有代码、客户数据或受合规要求约束的仓库时，应先检查 ChatGPT 套餐的数据规则、组织的外部服务政策、.c2cignore 以及实际暴露的 MCP 工具。