Claude CodeとCodex CLIをMCPで繋ぐとできること

Claude CodeのセッションからCodex CLIを外部ツールとして呼び出せるようになります。ターミナルを切り替えずに、ClaudeとGPT系モデルを1つのワークフローで扱える構成です。

MCP(Model Context Protocol)は、AIエージェントが外部ツールやデータソースに接続するための標準プロトコルです。Codex CLI(OpenAIが提供するコマンドラインで動作するAIコーディングエージェント)はMCPサーバーモードでも起動できるため、Claude Code(Anthropicが提供するターミナル上で動作するAIコーディングエージェント)から見ると、外部の1つのツールとして登録できます。Claude Codeに登録すると、サブエージェントのような感覚でCodex CLIに作業を任せられます。

なお、Codex CLIのMCPサーバーモードはOpenAIにより実験的な仕様として提供されています。仕様変更の可能性があるため、本番作業への組み込みは慎重に判断することをおすすめします。

主なユースケース

具体的には次のような使い方が想定できます。

• 異なるモデル視点でのコードレビュー
• 大規模リファクタの方針や差分の別モデルレビュー
• 判断に迷う場面でのセカンドオピニオン取得
• モデルごとの得意分野に応じたタスクの振り分け

必要なツールと前提

連携を動かすには、2つのCLIと認証情報が必要です。先にすべて揃えてから設定に進むと、つまずきにくくなります。

インストールしておくもの

以下を事前にインストールしてください。バージョン要件と手順は変更が入りやすいため、最新の情報は各公式ドキュメントで確認することをおすすめします。

Node.js

Node.jsは、Claude CodeやCodex CLIをnpm経由で導入する場合に必要です(目安としてNode.js 18以上)。Claude Codeはネイティブインストーラーやパッケージマネージャー(Homebrew、WinGet等)でも導入できます。

インストール後、下記コマンドでインストールされていることを確認してください。

# Node.js バージョン確認
node -v

# NPM バージョン確認
npm -v

Claude Code

Anthropic公式ドキュメントの手順でインストール

# インストールコマンド（Windows PowerShell）
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

# インストールコマンド（Windows CMD）
curl -fsSL https://claude.ai/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd

# インストールコマンド（macOS, Linux, WSL）
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# バージョン確認
claude -v

# 起動
claude

Codex CLI

OpenAI公式ドキュメントの手順でインストール

# インストールコマンド
npm i -g @openai/codex

# バージョン確認
codex --version

# 起動
codex

用意しておく認証情報

両方のエージェントが独立して動くため、それぞれに認証が必要です。

• Claude Code: Claude.aiのProプラン以上、またはAnthropic APIキー
• Codex CLI: OpenAI APIキー、またはChatGPTアカウントによるサインイン(codex --login)

Claude CodeとCodex CLIは別々に認証されます。利用プランや認証方式によっては、それぞれの利用量や料金枠を消費する点に注意してください。

Codex CLIをMCPサーバーとして登録する

Claude CodeにCodex CLIを登録すると、Claude Codeが必要なタイミングでCodex CLIをMCPサーバーとして起動し、結果を受け取れるようになります。手動でCodex CLI側のプロセスを立ち上げる必要はありません。

Claude CodeにCodex CLIを登録する

Claude Codeのターミナルで、次のコマンドを実行します。

claude mcp add --transport stdio --scope local codex -- codex mcp-server

--scope local は自分のマシンの現在のプロジェクトにのみ登録するオプションです。チームで共有したい場合は --scope project に変更すると、プロジェクトルートの設定ファイルに保存され、Gitで管理できます。

-- はClaude Code側のオプションと、起動コマンドの区切りです。これを入れ忘れると後続の引数がClaude Codeのオプションとして解釈されエラーになります。

設定ファイルで登録する場合

コマンドではなく、設定ファイルに直接記述する方法もあります。プロジェクト全体で共有する場合はこちらが向いています。

{
  "mcpServers": {
    "codex": {
      "command": "codex",
      "args": ["mcp-server"]
    }
  }
}

保存場所はスコープによって異なります。

• project スコープ: プロジェクトルートの .mcp.json
• local / user スコープ: ユーザーホームの ~/.claude.json

個人で試すならコマンドでの登録、チームで共有するなら .mcp.json をプロジェクトルートに置いてGit管理対象に含める、と使い分けると扱いやすいです。

連携の動作を確認する

登録が終わったら、Claude Codeの中でCodex CLIが認識されていることを確認します。

接続状況の確認

登録済みのMCPサーバー一覧は、ターミナルから確認できます。

claude mcp list

Claude Codeを起動して、セッション内で確認することもできます。

/mcp

どちらの方法でも、codex が接続済みの状態であれば成功です。失敗と表示される場合は、後述の「つまずきやすいポイントと対処」を参照してください。

Codex CLIを呼び出してみる

接続が確認できたら、Claude Codeのセッション内で次のようなプロンプトを試してみます。

codexにこのファイルをレビューさせて

Claude Codeが登録されたCodex CLIのMCPサーバーを呼び出し、結果を応答に含めて返してくれれば、連携は機能しています。「codexで〜」「Codex CLIに〜」と対象を明示すると、Claude Codeがスムーズに振り分けます。

役割を分担して使いこなす

連携を動かすだけでは、Codex CLIをいつ呼ぶかが毎回その場の判断になります。事前に役割を分担しておくと、Claude CodeがCodex CLIを呼ぶタイミングが安定し、出力の質も上がります。

役割分担の基本パターン

実用的な分担パターンをいくつか挙げます。

• メイン実装はClaude Code、レビューはCodex CLI: Claude Codeで書いたコードを別モデルの視点で検証する
• 設計と実装で分ける: 設計や方針検討をClaude Code、実装の細かい差分提案をCodex CLIに任せる
• テスト観点でCodex CLIを呼ぶ: 抜け漏れのあるテストケース候補を別モデルに洗い出させる

どの分担にするかは、両モデルを使ってみて手応えのある方向で決めるのが現実的です。一度決めたら、次のセクションのファイルでルールとして書き残します。

CLAUDE.mdとAGENTS.mdで共通ルールを定義する

Claude CodeとCodex CLIには、それぞれ振る舞いの指針を書くMarkdownファイルがあります。

• CLAUDE.md: Claude Codeがプロジェクト開始時に読み込む指示書
• AGENTS.md: Codex CLIが参照する指示書

これらにCodex CLI連携時の役割を書いておくと、毎回プロンプトで指示しなくても、Claude CodeがCodex CLIをどう使うかを判断しやすくなります。

CLAUDE.mdの記述例:

# このプロジェクトでのCodex CLI連携ルール

- 実装方針の検討と、コード生成のメインはClaude Codeが担当する
- 生成したコードのレビューは、Codex CLIに依頼する
- 単体テストのケース洗い出しは、Codex CLIに依頼する
- ユーザーから「セカンドオピニオン」と言われたら、Codex CLIに同じ問いを投げて結果を比較する

AGENTS.mdの記述例:

# Claude Codeから呼ばれたときの振る舞い

- このリポジトリではClaude Codeがメインの実装担当
- レビュー依頼を受けたら、設計の妥当性、エラー処理、テスタビリティの3観点を優先する
- 提案する変更は差分の形で示し、根拠を1〜2行で添える

配置場所はどちらもプロジェクトルートが基本です。両方のファイルでチーム共通のルールに揃えておくと、メンバーが変わっても運用が安定します。なお、各ファイルの正確な配置場所や読み込み挙動は、各公式ドキュメントで確認することをおすすめします。

AGENTS.mdの基本的な役割、書き方、そのまま使えるテンプレートについては、こちらの記事で詳しく解説しています。

2026-05-12T03:01:45Z

AGENTS.mdのおすすめ設定と書き方

この構成が向くケースと向かないケース

この連携はすべてのワークフローに向いているわけではありません。採用判断の参考として、向くケースと向かないケースを整理します。

向くケース

次のような状況では、この連携が効果を発揮します。

• モデル特性を使い分けたい: Claudeが得意な領域とGPTが得意な領域を、同じセッション内で切り替えたい
• 大規模リファクタを別モデル視点でレビューしたい: 1つのエージェントだけでは見落としが出やすい場面で、別モデルに方針や差分を確認させる
• セカンドオピニオンが欲しい: 重要な判断や難しいデバッグで、別モデルの意見を即座に得たい
• ターミナルを1つにまとめたい: 2つのCLIを行き来する切り替えコストを減らしたい

向かないケース

一方、次のようなケースでは、この連携を導入しない方が合理的です。

• 単純なタスクが中心: 二重の利用量消費になるため、片方のエージェントで完結する作業ではコストが見合わない
• レイテンシを最小化したい: MCP経由の呼び出しは、直接実行よりオーバーヘッドが発生する
• 片方のモデルだけで満足している: 不要な複雑さを持ち込むだけになる
• 本番作業に組み込みたい: codex mcp-server は実験的な仕様のため、仕様変更の影響を受けやすい

つまずきやすいポイントと対処

連携の設定でつまずきやすいのは、認証、接続、タイムアウトの3つです。エラーメッセージから原因を絞り込めるよう、典型的なパターンを整理します。

認証エラーが出る場合

codex が失敗状態になり、ログに認証関連のメッセージが出る場合、原因は次のいずれかです。

• Codex CLI単体で認証が通っていない
• APIキーを環境変数で渡している場合、Claude Codeから起動されるプロセスに環境変数が継承されていない
• ChatGPTサインインのセッション期限が切れている

まずはターミナルで codex を直接起動し、単体で動くかを確認します。動かない場合はCodex CLIの認証設定を見直してください。単体では動くがMCP経由では失敗する場合は、環境変数の継承を疑います。

接続が確立しない場合

接続自体が成立しない場合、次のような原因が考えられます。

• Codex CLIの実行ファイルにパスが通っていない
• Node.jsのバージョンが要求を満たしていない(npm導入時)
• 登録コマンドの構文が間違っている(-- の位置、引数の順序)

which codex(Windowsなら where codex)でCodex CLIのパスを確認し、ターミナルから直接実行できる状態かを確かめます。Node.jsをnpm経由のインストールで使っている場合は、node -v で要求を満たしているか確認してください。

タイムアウトする場合

Codex CLIの処理時間が長いタスクで、Claude Codeがタイムアウトすることがあります。大規模なリファクタや長文の生成では起こりやすい現象です。

対処としては、タスクを小さく分割して投げるのが現実的です。Claude Code側のタイムアウト設定を延ばす方法もありますが、設定項目は公式ドキュメントで確認してください。

まとめ

Codex CLIをMCPサーバーとしてClaude Codeに登録すると、2つのAIエージェントを1つのワークフローに統合できます。設定はコマンド1つで完結しますが、現時点では実験的な仕様のため、検証から始めるのが安全です。

まず試すなら、Codex CLIを単体で起動して認証が通る状態にするところから始めてください。そこさえ動けば、Claude Code側の登録は数分で終わります。連携が動いたあとは、CLAUDE.mdとAGENTS.mdで役割を書き残し、毎回の指示を最小化していくと運用が安定します。