Claude CodeからOpenAI Codexを使う方法 - MCPで実現するマルチAI開発環境

AI開発環境
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Claude CodeとOpenAI Codexは、それぞれ異なる特性を持つ優れたコーディング支援AIである。 両者を組み合わせることで、各モデルの得意分野を活かしたマルチAI開発環境を構築できる。 本記事では、Model Context Protocol（MCP）を使用してClaude CodeからOpenAI Codexを呼び出す方法を解説する。

はじめに

Claude CodeとOpenAI Codexの位置づけ

Claude Codeは、Anthropic社が提供するターミナルベースのコーディングエージェントである。 深い文脈理解と長文対応に優れ、複雑なリファクタリングやコードレビューに強みを持つ。

一方、OpenAI Codexは、OpenAI社が提供するコーディング支援システムであり、最新のGPT-5.2-Codexモデルを搭載している。 高速なコード生成と幅広い言語サポートが特徴である。

両方を使いたいユースケース

異なるAIモデルには、それぞれ得意分野がある。例えば：

  • Claude Code: 長いコンテキストの理解、複雑なリファクタリング、コードレビュー
  • OpenAI Codex: 定型的なコード生成、APIドキュメントからの実装、特定言語での最適化

これらを状況に応じて使い分けることで、開発効率を向上させることができる。

MCPによる連携の概要

Model Context Protocol（MCP）は、AIアシスタント間でツールやコンテキストを共有するための標準プロトコルである。 MCPサーバーを介することで、Claude CodeからOpenAI Codexの機能を呼び出すことが可能になる。

MCPサーバーのスコープ設定

Claude CodeでMCPサーバーを設定する際、スコープを選択できる。

スコープ 設定ファイル 用途
ユーザー ~/.claude.json どのプロジェクトでも使いたい場合
プロジェクト .mcp.json（リポジトリ内） 特定プロジェクトのみで使う場合

コマンドラインで追加する場合は -s オプションでスコープを指定する。

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# ユーザースコープ（推奨）
claude mcp add codex -s user -- npx -y codex-mcp-server

# プロジェクトスコープ
claude mcp add codex -s project -- npx -y codex-mcp-server

Codex連携は汎用的なツールなので、ユーザースコープでの設定が便利である。

前提条件

本記事の手順を実行するには、以下の環境が必要である。

  • Claude Code: インストール済みの環境
  • Node.js環境: npm/npxが利用可能なこと
  • Python環境: 3.12以上（openai-codex-mcp使用時）
  • OpenAI API: APIキーまたはChatGPTアカウント（Plus以上）

Codex CLIのセットアップ

まず、OpenAI Codex CLIをセットアップする。

インストール方法

npmを使用してグローバルインストールする。

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npm install -g @openai/codex

または、Homebrewを使用する場合（macOS）:

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brew install openai-codex

認証設定

APIキーを使用する場合

環境変数にAPIキーを設定する。

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export OPENAI_API_KEY="sk-..."

ChatGPTアカウントを使用する場合

初回起動時にブラウザ認証を行う。

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codex auth login

動作確認

正常にセットアップできたか確認する。

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codex --version
codex "Hello, world"

方法1: codex-mcp-server（Node.js版）

codex-mcp-server は、Node.jsで実装されたシンプルなMCPサーバーである。

特徴と利点

  • シンプルなセットアップ: npxで即座に起動可能
  • セッション管理: 対話履歴を保持したセッション機能
  • コードレビュー: ファイルの自動レビュー機能

セットアップ手順

コマンドラインでセットアップする場合:

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claude mcp add codex -s user -- npx -y codex-mcp-server

または、設定ファイル（~/.claude.json）に直接記述する場合:

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{
  "mcpServers": {
    "codex": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "codex-mcp-server"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

提供ツール一覧

codex-mcp-serverは以下のツールを提供する。

ツール名 説明
codex_ask Codexにコーディング質問を送信
codex_session セッション付きの対話を実行
codex_review コードファイルのレビューを実行

使用例

Claude Code内でCodexを呼び出す例を示す。

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# Codexにコーディング質問
「codex_askツールを使って、Pythonでフィボナッチ数列を生成する関数について質問して」

# コードレビュー
「codex_reviewツールでsrc/main.pyをレビューして」

方法2: openai-codex-mcp（Python版）

openai-codex-mcp は、Python製のより多機能なMCPサーバーである。

特徴と利点

  • 専用メソッド: write_code、explain_code、debug_codeなどの特化型ツール
  • モデル選択: o3、o4-mini、gpt-4.1など複数モデルから選択可能
  • 柔軟な設定: 詳細なパラメータ調整が可能

セットアップ手順

uvを使用する場合（推奨）

コマンドラインでセットアップする場合:

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claude mcp add openai-codex -s user -- uvx openai-codex-mcp

または、設定ファイル（~/.claude.json）に直接記述する場合:

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{
  "mcpServers": {
    "openai-codex": {
      "command": "uvx",
      "args": ["openai-codex-mcp"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

pipを使用する場合

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pip install openai-codex-mcp

コマンドラインでセットアップする場合:

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claude mcp add openai-codex -s user -- python -m openai_codex_mcp

または、設定ファイル（~/.claude.json）に直接記述する場合:

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{
  "mcpServers": {
    "openai-codex": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "openai_codex_mcp"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

専用メソッド

openai-codex-mcpは以下の専用メソッドを提供する。

メソッド名 説明
write_code 指定した要件に基づいてコードを生成
explain_code コードの詳細な説明を生成
debug_code コードの問題を分析し修正案を提示
refactor_code コードのリファクタリング提案を生成
ask_codex 自由形式の質問を送信

使用例

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# コード生成
「write_codeツールを使って、REST APIのCRUDエンドポイントを生成して」

# デバッグ支援
「debug_codeツールでこのエラーの原因を分析して」

両者の比較と使い分け

機能比較表

項目 codex-mcp-server openai-codex-mcp
言語 Node.js Python
セットアップ 1コマンド 数ステップ
機能数 少（3ツール） 多（5ツール以上）
セッション管理 あり なし
モデル選択 なし あり
依存関係 npm/npxのみ Python 3.12以上

適切な選択基準

  • 素早く試したい場合: codex-mcp-server
  • 多機能が必要な場合: openai-codex-mcp
  • Node.js環境のみの場合: codex-mcp-server
  • モデルを切り替えたい場合: openai-codex-mcp

筆者は現在 codex-mcp-server を使用している。

ユースケースと活用Tips

効果的な使い分け例

シナリオ1: 大規模リファクタリング

  1. Claude Codeでコードベース全体を分析
  2. リファクタリング計画をClaude Codeで立案
  3. 個別の関数変換をCodexで高速に実行
  4. 最終レビューをClaude Codeで実施

シナリオ2: 新機能開発

  1. Codexで定型的なボイラープレートを生成
  2. Claude Codeでビジネスロジックを実装
  3. Codexでテストコードを生成
  4. Claude Codeで統合テストを確認

注意点

APIコストについて

  • 各AIサービスには個別の料金が発生する
  • 使用量を監視し、予算を設定することを推奨
  • 開発用途では、低コストモデル（o4-miniなど）の活用を検討

レート制限

  • 各サービスにはレート制限がある
  • 連続した大量リクエストは避ける
  • エラーハンドリングを適切に設定する

まとめ

MCPを活用することで、Claude CodeとOpenAI Codexを組み合わせたマルチAI開発環境を構築できる。 各モデルの特性を理解し、適材適所で使い分けることで、開発効率を向上させることが可能である。

今後、MCPエコシステムの発展により、さらに多くのAIサービスとの連携が容易になることが期待される。

参考

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