クラウドネイティブ Codex CLI クイックスタートガイド

クラウドネイティブ Codex CLI へようこそ！これは、公式 Codex 構成サブスクリプションサービスをベースとした強力なAIプログラミングアシスタントです。

システム要件

要件	詳細
オペレーティングシステム	macOS 12+、Ubuntu 20.04+/Debian 10+ または WSL2 経由の Windows 11
Git（オプション、推奨）	2.23+ 内蔵 PR アシスタント
メモリ	最小 4 GB（8 GB 推奨）

1. Codex CLI をインストール

いずれかの方法を選択:

npm（汎用）

bash

npm i -g @openai/codex
# ネイティブパッケージ名が必要な場合:
# npm i -g @openai/codex@native
codex --version

Homebrew（macOS）

bash

brew update
brew install codex
codex --version

codex が実行できない、または Node のバージョンが古い場合は、Node をアップグレード（一般に Node 22+ が必要）するか、Homebrew を使用してください。

2. GPTMeta Pro API キーを準備して Codex を設定

GPTMeta Pro API アカウント登録

ステップ１：登録ページへアクセス

https://coultra.blueshirtmap.comにアクセス
登録ボタンをクリックして新しいアカウントを作成
必要な登録情報を入力

登録ページ

ステップ２：APIキーの作成

ログイン成功後、APIキー管理ページに移動
新しいAPIキーグループを作成

チャンネル作成 3. グループ名として「高速安定チャンネル」を選択 4. APIキーを生成し、コピー

Codex 設定

Codex は起動時に ~/.codex/ から config.toml を読み込みます。存在しない場合は作成:

bash

mkdir -p ~/.codex
nano ~/.codex/config.toml

config.toml に以下を追加（必要に応じて調整）:

toml

# トップレベルのデフォルト
model = "gpt-4o"            # GPTMeta Pro API で利用可能なモデルに合わせて設定
model_provider = "coultra"  # デフォルトのプロバイダ

[model_providers.coultra]
name = "GPTMeta Pro API (OpenAI互換)"
base_url = "https://coultra.blueshirtmap.com/v1"
env_key = "GPTMeta_Pro_APIキー"    # APIキーを直接入力
wire_api = "chat"           # OpenAI Chat Completions プロトコル

# 任意: プロファイルを定義してCLIで素早く切替
[profiles.coultra]
model_provider = "coultra"
model = "gpt-4o"
approval_policy = "on-request"      # 必要時に確認
sandbox_mode = "workspace-write"    # 現在のワークスペースへの書き込みを許可、依然としてオフライン

主要フィールドの説明:

model / model_provider: デフォルトのモデルとプロバイダ。
[model_providers.<id>].base_url: サービスの /v1 ルート。Codex は Chat Completions プロトコルで通信（通常 POST {base_url}/chat/completions）。
env_key: 資格情報を取得する環境変数。
wire_api: プロトコル種別。Chat Completions 互換は "chat"。
profiles.* と --profile: 設定をひとまとめにして実行時に素早く切替。

3. 実行と検証

現在のターミナルに COULTRA_API_KEY があることを確認（手順2）。その後:

bash

# プロファイルで実行
codex --profile coultra "このリポジトリ構成を日本語で説明して"

# またはデフォルトで実行（プロバイダはすでに coultra）
codex "APIからデータを取得しCSVとして保存するPythonスクリプトを生成して"

実行時、Codex はローカルサンドボックス内で「コードを読み、ファイルを編集し、コマンドを実行」します。権限が必要な場合は approval_policy に従って確認します。workspace-write はプロジェクトディレクトリ内のみ書き込みを許可し、引き続きオフラインです。

4. サンドボックス / 承認ポリシー早見表

承認ポリシー:
- --ask-for-approval または approval_policy で対話度を制御。
- --full-auto は利便フラグ（通知が少なく、サンドボックス内）。
サンドボックスレベル:
- read-only: 読み取り専用（書き込み不可、オフライン）
- workspace-write: プロジェクト内で書き込み可、依然オフライン
- danger-full-access: 非推奨。サンドボックス無効化に相当
- CLI は --sandbox MODE、設定は sandbox_mode="MODE" を使用。

一時的にネットワークが必要ですか？現行バージョンは「デフォルトでオフライン」の安全性を重視します。「危険」モードや今後のネットワーク解放オプションは慎重に使用してください。

5. よくある質問 (FAQ)

① 401/403: APIキーが無効、または残高不足

GPTMeta Pro API ダッシュボードでキーを再生成。COULTRA_API_KEY が現在のセッションで有効か確認（echo $COULTRA_API_KEY）。
CI の Secrets で環境変数を注入し、ハードコードを避ける。

② 404 / "Resource not found": base_url が誤り

多くの互換実装では base_url は …/v1 を指す必要があります。プラットフォームによっては（例: Azure）追加のパスが必要。不完全なパスは 404。

③ --profile が効かない、またはいくつかのキーが読み込まれない

新しいバージョンへアップグレード。古い版ではプロファイルの一部キー読み込みに既知の問題がありました。

④ npm インストール後に codex が使えない、またはバージョンが合わない

Node をアップグレード（推奨 22+）または Homebrew を使用。最近の版では npm パッケージと挙動に変更があります。

⑤ ローカル/サードパーティのプロバイダに接続できない、またはポートが違う

base_url を確認。初期の版では base_url/ポート周りのバグがあり、アップグレードで解決。

6. すぐに使える最小構成（MVP）

toml

# ~/.codex/config.toml
model = "gpt-4o"
model_provider = "coultra"

[model_providers.coultra]
name = "GPTMeta Pro API (OpenAI互換)"
base_url = "https://coultra.blueshirtmap.com/v1"
env_key = "GPTMeta_Pro_APIキー"    # APIキーを直接入力
wire_api = "chat"

[profiles.coultra]
model_provider = "coultra"
model = "gpt-4o"
approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "workspace-write"

起動コマンド:

bash

export COULTRA_API_KEY="あなたのキー"
codex --profile coultra "このリポジトリにCLIサブコマンドを追加して"

7. 上級活用ヒント

CLI リファレンス

コマンド	目的	例
`codex`	インタラクティブTUI	`codex`
`codex "..."`	初期プロンプト付きインタラクティブTUI	`codex "fix lint errors"`
`codex exec "..."`	非インタラクティブ「自動化モード」	`codex exec "explain utils.ts"`

非インタラクティブ/CIモード

パイプラインでCodexをヘッドレス実行。GitHub Actionステップの例：

yaml

- name: Update changelog via Codex
  run: |
    npm install -g @openai/codex
    export OPENAI_API_KEY="${{ secrets.OPENAI_KEY }}"
    codex exec --full-auto "update CHANGELOG for next release"

モデルコンテキストプロトコル（MCP）

~/.codex/config.tomlでmcp_serversセクションを定義することで、Codex CLIをMCPサーバーを使用するように構成できます。これは、ClaudeやCursorなどのツールがそれぞれのJSON構成ファイルでmcpServersを定義する方法を反映するように設計されていますが、CodexはJSONではなくTOMLを使用するため形式が若干異なります。例：

toml

# IMPORTANT: the top-level key is `mcp_servers` rather than `mcpServers`.
[mcp_servers.server-name]
command = "npx"
args = ["-y", "mcp-server"]
env = { "API_KEY" = "value" }

クラウドネイティブ Codex CLI クイックスタートガイド ​

システム要件 ​

1. Codex CLI をインストール ​

2. GPTMeta Pro API キーを準備して Codex を設定 ​

GPTMeta Pro API アカウント登録 ​

ステップ１：登録ページへアクセス ​

ステップ２：APIキーの作成 ​

Codex 設定 ​

3. 実行と検証 ​

4. サンドボックス / 承認ポリシー早見表 ​

5. よくある質問 (FAQ) ​

6. すぐに使える最小構成（MVP） ​

7. 上級活用ヒント ​

CLI リファレンス ​

非インタラクティブ/CIモード ​

モデルコンテキストプロトコル（MCP） ​

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