Codex MCP सर्वर को config.toml से पढ़ता है, और आप इन्हें एक ही codex mcp add कमांड से जोड़ सकते हैं। यह लेख लोकल और रिमोट सर्वर, OAuth लॉगिन, टाइमआउट और टूल फ़िल्टर की सटीक सेटिंग्स बताता है, साथ ही उन एररों के समाधान भी देता है जिनमें पूरी दोपहर बर्बाद हो जाती है।
Codex अपने आप में एक तेज़ कोडिंग एजेंट है, लेकिन वह वही देख पाता है जो आप उसे दें: आपकी फ़ाइलें, आपका शेल, और जो कुछ मॉडल पहले से जानता है। MCP सर्वर इस स्थिति को बदल देते हैं। एक सर्वर जोड़ने पर Codex डेटाबेस से क्वेरी कर सकता है, इश्यू ट्रैकर पढ़ सकता है, लाइब्रेरी के डॉक्स खोज सकता है, या उसी प्रॉम्प्ट से इमेज जनरेट कर सकता है जहाँ आप कोड माँगते हैं। मुश्किल यह है कि सेटअप एक TOML फ़ाइल और कुछ CLI फ़्लैग में रहता है, और एक गलत सेटिंग का मतलब है कि सर्वर चुपचाप कभी दिखता ही नहीं।
यह लेख लोकल और रिमोट सर्वर के लिए सटीक Codex MCP कॉन्फ़िग, वे कमांड जो इसे आपके लिए लिखती हैं, और सबसे ज़्यादा आने वाली गलतियों के समाधान बताता है। नीचे दी गई सेटिंग्स और डिफ़ॉल्ट अक्टूबर 2026 तक के OpenAI Codex डॉक्यूमेंटेशन से मेल खाते हैं।
MCP, यानी Model Context Protocol, एक ओपन स्टैंडर्ड है जो किसी AI क्लाइंट को एक अलग प्रोग्राम के दिए टूल कॉल करने देता है। वह प्रोग्राम सर्वर है। Codex क्लाइंट है। हर सर्वर टूल की एक सूची प्रकाशित करता है, जिसमें नाम, विवरण और इनपुट स्कीमा होते हैं, और किसी टास्क के दौरान Codex तय करता है कि उनमें से कोई टूल कब कॉल करने लायक है।
सर्वर के बिना Codex फ़ाइलें एडिट करता है और शेल कमांड चलाता है। सर्वर के साथ वही सेशन आपका स्टेजिंग डेटाबेस क्वेरी कर सकता है, कोई डिज़ाइन स्पेक ला सकता है, या किसी डॉक्यूमेंटेशन इंडेक्स से पूछ सकता है कि कोई लाइब्रेरी अपने नवीनतम रिलीज़ में कैसे व्यवहार करती है, बजाय इसके कि ट्रेनिंग डेटा से अनुमान लगाए।
Codex दो तरह के सर्वर सपोर्ट करता है, और आप जो भी सेटिंग लिखते हैं वह इन्हीं में से किसी एक से जुड़ी होती है।
| प्रकार | कहाँ चलता है | ज़रूरी सेटिंग | आम उदाहरण |
|---|---|---|---|
| stdio | एक प्रोसेस जिसे Codex आपकी मशीन पर शुरू करता है | command | npx या node से लॉन्च किया गया सर्वर |
| Streamable HTTP | एक रिमोट सर्विस जो URL से पहुँचती है | url | एक होस्टेड इश्यू ट्रैकर या कोड होस्ट |
लोकल stdio सर्वर तब शुरू होते हैं जब Codex शुरू होता है, और बंद होते हैं जब वह बाहर निकलता है। रिमोट सर्वर कहीं और पहले से चल रहे होते हैं, इसलिए Codex को बस पता चाहिए और आम तौर पर एक क्रेडेंशियल।
💡 टिप: एक या दो सर्वर से शुरू करें। हर टूल जो आप एक्सपोज़ करते हैं, मॉडल के कार्य करने से पहले पढ़े जाने वाले कंटेंट में जुड़ता है, और टूल की भीड़ भरी सूची उसके चुनाव को कम सटीक बना देती है।
Codex MCP एंट्री उसी config.toml में रखता है जिसमें वह बाकी सभी सेटिंग्स रखता है। MCP के लिए कोई अलग फ़ाइल ढूँढनी नहीं पड़ती।
डिफ़ॉल्ट स्थान ~/.codex/config.toml है। Windows पर यह आपके यूज़र प्रोफ़ाइल के अंदर .codex फ़ोल्डर में होता है। यहाँ परिभाषित सर्वर हर उस प्रोजेक्ट में उपलब्ध होते हैं जो आप खोलते हैं। ChatGPT डेस्कटॉप ऐप, Codex CLI और IDE एक्सटेंशन, तीनों यही फ़ाइल पढ़ते हैं, इसलिए एक बार जोड़ा गया सर्वर तीनों में दिखता है।
आप किसी रिपॉज़िटरी के अंदर .codex/config.toml रखकर सर्वर को उस प्रोजेक्ट तक सीमित भी कर सकते हैं। Codex इसे केवल भरोसेमंद प्रोजेक्ट के लिए पढ़ता है, ताकि ताज़ा क्लोन की गई रिपॉज़िटरी चुपचाप आपकी मशीन पर कमांड न चला दे। प्रोजेक्ट फ़ाइलें उन सर्वरों के लिए ठीक हैं जो केवल एक कोडबेस में समझ आते हैं, जैसे किसी ऐप के डेव स्कीमा की ओर इशारा करता डेटाबेस, और इनसे टीम के साथी वर्ज़न कंट्रोल के ज़रिए सेटअप साझा कर सकते हैं।
💡 टिप: टोकन कभी कमिट न करें। नीचे दिखाए अनुसार एनवायरनमेंट वेरिएबल का नाम लें, और उनकी वैल्यू अपने शेल प्रोफ़ाइल या सीक्रेट्स मैनेजर में रखें।
सबसे तेज़ रास्ता codex mcp add है। यह आपके लिए TOML एंट्री लिखता है, जिससे टेबल के नामों और क्वोटिंग की टाइपो नहीं होती। पहले इसी से जोड़ें, फिर फ़ाइल खोलकर बारीकी से ठीक करें।
डबल डैश के बाद वाला सब कुछ वह कमांड है जिसे Codex चलाएगा:
codex mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp
इससे context7 नाम का सर्वर रजिस्टर होता है, जो npx के ज़रिए लॉन्च होता है। एनवायरनमेंट वेरिएबल पास करने के लिए --env फ़्लैग को डबल डैश से पहले रखें:
codex mcp add postgres --env DATABASE_URL=postgresql://localhost:5432/mydb -- node pg-mcp-server.js
छोटे, लोअरकेस नाम चुनें जिनमें स्पेस न हो। यही नाम TOML टेबल का नाम बनता है और हर लिस्टिंग में सर्वर की पहचान करता है।
रिमोट सर्वर पीछे लगी कमांड की जगह --url इस्तेमाल करते हैं:
codex mcp add github --url https://api.githubcopilot.com/mcp/ --bearer-token-env-var GITHUB_PAT_TOKEN
--bearer-token-env-var उस एनवायरनमेंट वेरिएबल का नाम है जिसमें टोकन रहता है। टोकन खुद कभी डिस्क पर नहीं लिखा जाता, केवल वेरिएबल का नाम लिखा जाता है, जो हेडर में सीधा सीक्रेट चिपकाने से बेहतर है। यह वेरिएबल उस शेल में एक्सपोर्ट करें जिसमें आप Codex चलाते हैं:
export GITHUB_PAT_TOKEN="paste-your-token-here"
कुछ होस्टेड सर्वर स्टैटिक टोकन छोड़कर OAuth इस्तेमाल करते हैं। सर्वर को उसके URL के साथ जोड़ें, फिर प्रमाणित करें:
codex mcp add linear --url https://mcp.linear.app/mcp
codex mcp login linear
login OAuth फ़्लो शुरू करता है, आम तौर पर आपके ब्राउज़र में, और परिणामी क्रेडेंशियल सेव करता है। जब कोई सर्वर विशेष परमिशन दस्तावेज़ित करता है, तो --scopes जोड़ें और उसके बाद कॉमा से अलग की गई सूची दें। सेव किए गए क्रेडेंशियल हटाने के लिए codex mcp logout linear चलाएँ।
CLI तेज़ है, लेकिन टाइमआउट, टूल फ़िल्टर और फ़ॉरवर्ड किए गए वेरिएबल फ़ाइल के अंदर ही रहते हैं। हर एंट्री एक टेबल होती है जिसका नाम mcp_servers.<name> है, जिसमें अंडरस्कोर और बहुवचन होता है।
पहले बताए context7 कमांड से यही बनता है:
[mcp_servers.context7]
command = "npx"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
ये वे सेटिंग्स हैं जो stdio सर्वर स्वीकार करता है:
| सेटिंग | ज़रूरी | क्या करती है |
|---|---|---|
command | हाँ | वह प्रोग्राम जो सर्वर शुरू करता है |
args | नहीं | उस प्रोग्राम को दिए गए आर्ग्युमेंट |
env | नहीं | सर्वर प्रोसेस के लिए सेट किए गए एनवायरनमेंट वेरिएबल |
env_vars | नहीं | मौजूदा एनवायरनमेंट वेरिएबल जिन्हें अनुमति देकर फ़ॉरवर्ड करना है |
cwd | नहीं | स्टार्टअप पर इस्तेमाल होने वाली वर्किंग डायरेक्टरी |
env सीधी वैल्यू सेट करता है, जबकि env_vars आपके शेल में पहले से मौजूद वेरिएबल फ़ॉरवर्ड करता है। किसी भी सीक्रेट के लिए env_vars को प्राथमिकता दें, ताकि वैल्यू फ़ाइल में कभी दिखे ही नहीं:
[mcp_servers.postgres]
command = "node"
args = ["pg-mcp-server.js"]
cwd = "/home/dev/db-tools"
env_vars = ["DATABASE_URL"]
[mcp_servers.postgres.env]
LOG_LEVEL = "info"
रिमोट एंट्री में command की जगह url आता है:
[mcp_servers.linear]
url = "https://mcp.linear.app/mcp"
bearer_token_env_var = "LINEAR_TOKEN"
| सेटिंग | ज़रूरी | क्या करती है |
|---|---|---|
url | हाँ | सर्वर का पता |
bearer_token_env_var | नहीं | बेयरर टोकन रखने वाले वेरिएबल का नाम |
http_headers | नहीं | स्टैटिक हेडर के नाम, जिनकी वैल्यू मैप की गई हों |
env_http_headers | नहीं | हेडर के नाम, जिनकी वैल्यू एनवायरनमेंट वेरिएबल के नामों से मैप हो |
जब कोई सर्विस बेयरर टोकन की जगह कस्टम हेडर चाहती है, तो दो हेडर टेबल इस्तेमाल करें। दूसरी टेबल सीक्रेट्स को फ़ाइल से बाहर रखती है:
[mcp_servers.docs]
url = "https://docs.example.com/mcp"
[mcp_servers.docs.http_headers]
X-Team = "platform"
[mcp_servers.docs.env_http_headers]
X-Api-Token = "DOCS_API_TOKEN"
दोनों सर्वर प्रकार एक ही वैकल्पिक सेटिंग्स स्वीकार करते हैं:
| सेटिंग | डिफ़ॉल्ट | क्या करती है |
|---|---|---|
startup_timeout_sec | 10 | Codex सर्वर के शुरू होने का कितनी देर तक इंतज़ार करता है |
tool_timeout_sec | 60 | एक टूल कॉल कितनी देर तक चल सकती है |
enabled | true | सर्वर को बिना हटाए बंद करने के लिए false सेट करें |
enabled_tools | कोई फ़िल्टर नहीं | टूल्स की एलाउलिस्ट, जिन्हें Codex कॉल कर सकता है |
disabled_tools | कोई फ़िल्टर नहीं | टूल्स की डेनिलिस्ट, जिन्हें Codex कॉल न करे |
required | false | सर्वर उपलब्ध न हो तो स्टार्टअप फ़ेल करने के लिए true सेट करें |
एक ट्यून की गई एंट्री कुछ ऐसी दिखती है। टूल के नाम उन नामों से बदलें जो /mcp आपके सर्वर के लिए सूचीबद्ध करता है:
[mcp_servers.context7]
command = "npx"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
startup_timeout_sec = 30
tool_timeout_sec = 120
enabled_tools = ["tool_one", "tool_two"]
जो सर्वर डेटा लिख या मिटा सकते हैं, उनके लिए एलाउलिस्ट ज़्यादा सुरक्षित विकल्प है। जब आप किसी सर्वर पर भरोसा करते हैं और बस एक या दो जोखिम भरे टूल रोकना चाहते हैं, तब disabled_tools इस्तेमाल करें। ऑटोमेटेड रनों में required = true इस्तेमाल करें, जहाँ सर्वर गायब होने पर Codex को उसके डेटा के बिना चुपचाप आगे बढ़ने देने के बजाय जॉब को ज़ोर से रुक जाना चाहिए।
💡 टिप: जिस एंट्री की ज़रूरत कभी-कभी ही होती है, उसे हटाने के बजाय
enabled = falseसेट करें। सेटिंग्स वहीं रहती हैं, और उसे वापस लाने के लिए बस एक लाइन पलटनी होती है।
जब तक Codex सर्वर के टूल की सूची नहीं दिखाता, तब तक सर्वर जोड़ना कुछ साबित नहीं करता। हर बार दोनों जाँच चलाएँ।
इंटरैक्टिव सेशन में /mcp टाइप करें। Codex जुड़े हुए सर्वर और हर एक द्वारा एक्सपोज़ किए गए टूल दिखाता है। अगर आपका सर्वर गायब है, या बिना किसी टूल के दिखता है, तो जब तक यह ठीक नहीं होता तब तक बाकी किसी चीज़ से फ़र्क नहीं पड़ता। फ़ाइल एडिट करने के बाद सेशन रीस्टार्ट करें, ताकि Codex नई सेटिंग्स पढ़ सके।
codex mcp परिवार बिना एडिटर खोले सब कुछ मैनेज करता है:
| कमांड | उद्देश्य |
|---|---|
codex mcp list | कॉन्फ़िगर किए गए सर्वर उनकी ऑथ स्थिति के साथ दिखाएँ |
codex mcp get <name> | एक सर्वर की कॉन्फ़िगरेशन जाँचें |
codex mcp add <name> | stdio या HTTP सर्वर रजिस्टर करें |
codex mcp remove <name> | सर्वर एंट्री हटाएँ |
codex mcp login <name> | OAuth ऑथेंटिकेशन शुरू करें |
codex mcp logout <name> | सेव किए गए OAuth क्रेडेंशियल हटाएँ |
जब कोई स्क्रिप्ट आउटपुट पढ़ना चाहे, तो --json को list या get के साथ जोड़ें। जैसे ही सर्वर दिखे, Codex को ऐसा टास्क दें जिसका जवाब केवल वही सर्वर दे सके, जैसे किसी लाइब्रेरी फ़ंक्शन का मौजूदा सिग्नेचर पूछना, जिसे आपका डॉक्स सर्वर इंडेक्स करता है।
ज़्यादातर विफलताएँ बस कुछ ही कारणों से होती हैं। इन्हें इसी क्रम में जाँचें।
npx -y रन पैकेज डाउनलोड करता है, और 10 सेकंड अक्सर बहुत कम होते हैं। startup_timeout_sec को 30 या उससे ज़्यादा करें।command को खुद लॉन्च करता है, इसलिए प्रोग्राम उस शेल के PATH पर होना चाहिए जिसने Codex शुरू किया। एब्सोल्यूट पाथ लगाने से संदेह खत्म हो जाता है।npx एक स्क्रिप्ट है, और सीधे लॉन्च करने पर विफल हो सकता है। इसे cmd से होकर भेजें:[mcp_servers.context7]
command = "cmd"
args = ["/c", "npx", "-y", "@upstash/context7-mcp"]
required = true जोड़ें, ताकि बंद पड़ा सर्वर सेशन को एक ऐसी एरर के साथ रोक दे जिसे आप पढ़ सकें।bearer_token_env_var और env_vars उस प्रोसेस के एनवायरनमेंट से पढ़ते हैं जिसने Codex लॉन्च किया। किसी दूसरे टर्मिनल टैब में सेट वेरिएबल, या आपके शेल प्रोफ़ाइल के बिना डॉक से खोला गया डेस्कटॉप ऐप उसे नहीं देखेगा। echo $GITHUB_PAT_TOKEN से जाँचें।codex mcp logout <name> चलाएँ और फिर नया सेशन पाने के लिए codex mcp login <name> चलाएँ।.codex/config.toml छोड़ दी जाती है। प्रोजेक्ट पर भरोसा करें, या एंट्री को ग्लोबल फ़ाइल में ले जाएँ।tool_timeout_sec को उसके 60 सेकंड के डिफ़ॉल्ट से ऊपर बढ़ाएँ।कोडिंग सेशन को अक्सर तस्वीरों की ज़रूरत पड़ती है: लैंडिंग पेज के लिए हीरो इमेज, प्रोडक्ट मॉकअप, README के लिए एक छोटी क्लिप। PicassoIA अपने जनरेशन मॉडल एक डेवलपर API और MCP कनेक्शन के ज़रिए देता है, ताकि वही Codex सेटअप टर्मिनल छोड़े बिना मीडिया माँग सके।
इन्हें जोड़ने से पहले जानने लायक बातें ये हैं:
https://api.picassoia.com/v1 है, और क्रेडेंशियल pia_sk_ से शुरू होते हैं।picassoia.com/en/mcp/accounts पर मैनेज होते हैं, और सर्वर का पता वहीं दिखता है, सार्वजनिक साइट पर प्रकाशित नहीं होता।एक बार आपके पास पता हो, तो Codex की तरफ़ का तरीका वही है जो पहले बताया गया। अगर पेज आपको रिमोट URL देता है, तो उसे codex mcp add picassoia --url <address> से रजिस्टर करें, और अगर वह बेयरर टोकन वेरिएबल माँगे तो उसे जोड़ें। अगर वह कोई लोकल चलाने वाली कमांड देता है, तो उसकी जगह stdio फ़ॉर्म इस्तेमाल करें। API और MCP एक्सेस की प्लान आवश्यकताएँ प्राइसिंग पेज पर सूचीबद्ध हैं, इसलिए किसी वर्कफ़्लो को उस पर बनाने से पहले उन्हें जाँच लें।
किसी भी चीज़ को ऑटोमेट करने से पहले, हाथ से एक प्रॉम्प्ट टेस्ट करें ताकि आप जान सकें कि अच्छा अनुरोध कैसा दिखता है:
चैट मॉडल कॉन्फ़िग के काम में भी मदद करते हैं। कोई उलझाने वाली एरर GPT 5.6 Sol या Claude Sonnet 5 में चिपकाएँ और पूछें कि वह किस TOML सेटिंग की ओर इशारा करती है। ये दोनों कोडिंग टास्क के लिए PicassoIA पर सूचीबद्ध हैं, और फ़ाइल एडिट करने से पहले दूसरी राय लेना सस्ता पड़ता है।
अब आपके पास एक काम करने वाले Codex MCP कॉन्फ़िग के लिए सब कुछ है: फ़ाइल के स्थान, CLI कमांड, दोनों सर्वर प्रकारों की सेटिंग्स, जाँच की प्रक्रिया, और ठीक करने के उपायों की छोटी सूची। एक सर्वर जोड़ें, /mcp से उसकी पुष्टि करें, और Codex को एक असली टास्क दें।
अगर आप इसे विज़ुअल पर लगाना चाहते हैं, तो PicassoIA Image खोलें और अपना पहला प्रॉम्प्ट लिखें। किसी दृश्य का वर्णन वैसे करें जैसे एक फ़ोटोग्राफ़र करता है, यानी रोशनी, लेंस और बनावट के साथ, फिर उसी विचार के PicassoIA Video वर्ज़न से नतीजे की तुलना करें। पूरा कैटलॉग picassoia.com/en/all-models पर देखें और जानें कि Picasso IA आपके लिए क्या बना सकता है।
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