Codex एजेंट को बढ़ाने के तीन तरीके देता है: skills जो आपकी प्रक्रिया संभालते हैं, MCP servers जो लाइव सिस्टम तक पहुँचते हैं, और plugins जो टीम के लिए दोनों को एक साथ पैक करते हैं। यह लेख दिखाता है कि हर एक डिस्क पर कैसा दिखता है, कॉन्टेक्स्ट में कितना खर्च होता है, और इनमें से कैसे चुनें।
Codex के plugin browser को खोलें तो skills, MCP servers और plugins एक साथ सूची में दिखते हैं, जैसे ये एक ही चीज़ के तीन वर्ज़न हों। ऐसा नहीं है। इन्हें आपस में मिला देने से लोग 400 लाइन की इंस्ट्रक्शन फ़ाइल लिख बैठते हैं जब उन्हें दस लाइन का कनेक्टर चाहिए था, या server सेट कर देते हैं जब एक पेज की चेकलिस्ट काफ़ी होती।
विस्तार में जाने से पहले छोटा जवाब। एक skill Codex को सिखाता है कि कोई काम कैसे करना है। एक MCP server Codex को किसी टूल या डेटा स्रोत तक लाइव पहुँच देता है। एक plugin वह डिब्बा है जिसमें skills, servers और app connections एक साथ आते हैं, ताकि कोई दूसरा उन्हें एक ही कदम में इंस्टॉल कर सके। बाकी लेख दिखाता है कि हर एक डिस्क पर कैसा दिखता है, कॉन्टेक्स्ट में उसकी कीमत क्या है, वह कहाँ टूटता है, और अपने काम के लिए सही कौन-सा चुनें।
एक ही वर्कबेंच पर रखी तीन चीज़ें इस बँटवारे को याद रखना आसान बनाती हैं। रिंच वह टूल है जिसे आप उठाते हैं। बाइंडर बताता है कि काम कैसे चलाना है। क्रेट वह बंडल है जिसे किसी ने इसलिए पैक किया ताकि सहकर्मी को सौंपा जा सके।
SKILL.md फ़ाइल होती है। यह फ़ाइल Codex को बताती है कि कोई दोहराया जाने वाला वर्कफ़्लो कब और कैसे चलाना है।इनमें से कोई दूसरे की जगह नहीं लेता। Plugin कोई चौथी तरह की क्षमता नहीं है। यह पहली दो चीज़ों के लिए पैकेजिंग है, साथ में app connections और एक वर्ज़न नंबर।
Skill एक रेसिपी कार्ड जैसी है: क्रम से लिखे कदम, मात्राएँ और यह विवरण कि "हो गया" का मतलब क्या है। MCP server एक ऐसा उपकरण है जो दीवार में लगा है: वह वे काम करता है जो कुक हाथ से नहीं कर सकता, जैसे ब्लेंड करना या ठंडा रखना। Plugin मील किट है: कार्ड, सामग्री और यह नोट कि कौन-सा उपकरण चाहिए, सब एक डिब्बे में।
💡 मोटा नियम: अगर समस्या है "Codex हमारी प्रक्रिया नहीं जानता," तो skill लिखें। अगर है "Codex उस सिस्टम तक नहीं पहुँच पाता," तो MCP server जोड़ें। अगर है "टीम के लोग पूछते रहते हैं कि मैंने यह कैसे सेट किया," तो plugin बनाएँ।
Model Context Protocol एक ओपन स्टैंडर्ड है, जिसे 2024 के अंत में Anthropic ने पेश किया था। यह एक AI क्लाइंट को एक साझा इंटरफ़ेस के ज़रिए बाहरी टूल से बात करने देता है। यहाँ Codex क्लाइंट है। सर्वर वह है जिस पर आप उसे इंगित करें: GitHub कनेक्टर, डेटाबेस ब्रिज, दस्तावेज़ खोज, या इमेज जनरेटर।
एक MCP server एक सवाल का जवाब देता है: आप अभी क्या कर सकते हैं, और किस डेटा के साथ? वह नाम, विवरण और इनपुट schema के साथ टूल की सूची देता है। जब Codex तय करता है कि कोई टूल काम के लिए ठीक है, तो वह उसे कॉल करता है और नतीजा पढ़ता है। सर्वर में ऐसा कुछ नहीं होता जो बताए कि आपकी टीम उसका उपयोग कैसे करना पसंद करती है। डेटाबेस server वह हर query चलाएगा जिसकी आप अनुमति दें, लेकिन वह Codex को यह नहीं बताएगा कि शुक्रवार दोपहर कोई billing tables को नहीं छूता।
यही अंतर servers और skills को इतनी अच्छी जोड़ी बनाता है। Server पहुँच देता है। Skill विवेक देता है।
Codex MCP सेटिंग्स को ~/.codex/config.toml में रखता है, और प्रोजेक्ट-स्कोप्ड सेटिंग्स .codex/config.toml में हो सकती हैं। एक लोकल server जिसे Codex खुद शुरू करता है (STDIO), ऐसा दिखता है:
[mcp_servers.docs]
command = "npx"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
Streamable HTTP पर एक रिमोट server URL का उपयोग करता है:
[mcp_servers.figma]
url = "https://mcp.figma.com/mcp"
bearer_token_env_var = "FIGMA_OAUTH_TOKEN"
आप codex mcp add <name> -- <command> चलाकर एंट्री अपने-आप लिखवा सकते हैं, codex mcp list से देख सकते हैं कि क्या कॉन्फ़िगर है, और जिन servers को इसकी ज़रूरत है उनके लिए codex mcp login <server-name> से OAuth चला सकते हैं।
कुछ सेटिंग्स पर ध्यान देना चाहिए। startup_timeout_sec का डिफ़ॉल्ट 10 सेकंड है, जो किसी धीमे पहले npx डाउनलोड के लिए कम पड़ सकता है। tool_timeout_sec का डिफ़ॉल्ट 60 सेकंड है, जो वीडियो रेंडर जैसे लंबे कामों को काट देगा। enabled_tools और disabled_tools से आप server को सिर्फ़ उन कॉल तक सीमित कर सकते हैं जिन्हें आप सचमुच एजेंट को दिखाना चाहते हैं।
MCP की कीमतें असली हैं। हर जुड़ा server मॉडल को ढोने के लिए टूल परिभाषाएँ जोड़ता है, एक प्रोसेस या नेटवर्क हॉप जो फेल हो सकता है, और एक नई ट्रस्ट सीमा। जो server आपकी repository में लिख सकता है, वह वह भी लिख सकता है जो आपने नहीं चाहा था।
Skill एक फ़ोल्डर है। उसके अंदर SKILL.md फ़ाइल होती है, जो फ़ाइल के ऊपर दो fence lines के बीच एक छोटे YAML header से शुरू होती है। Header में एक name और एक description होते हैं:
name: release-notes
description: Use when the user asks for release notes or a changelog built from merged pull requests. Do not use for commit message drafts.
Header के नीचे इंस्ट्रक्शन सादा markdown होते हैं:
1. List the pull requests merged since the last tag.
2. Group them under Added, Changed and Fixed.
3. Write one plain sentence per item.
4. Save the result to docs/releases/<version>.md.
फ़ोल्डर में स्क्रिप्ट, रेफ़रेंस दस्तावेज़, टेम्पलेट और एसेट्स भी रखे जा सकते हैं, जिनकी ओर इंस्ट्रक्शन इशारा करते हैं। Codex skills को इन जगहों पर खोजता है: रिपॉज़िटरी के अंदर .agents/skills में (वर्किंग डायरेक्टरी, उसकी पैरेंट डायरेक्टरी और रिपॉज़िटरी का रूट), निजी skills के लिए $HOME/.agents/skills में, पूरी मशीन पर साझा skills के लिए /etc/codex/skills में, और Codex के साथ आने वाले बिल्ट-इन सेट में।
Skills progressive disclosure का तरीका अपनाते हैं। सेशन की शुरुआत में Codex को केवल skill नामों और विवरणों की सूची दिखती है, और यह सूची कॉन्टेक्स्ट विंडो के लगभग 2% तक सीमित रहती है (या विंडो साइज़ अज्ञात होने पर 8,000 characters)। पूरी SKILL.md तभी लोड होती है जब कोई skill चुनी जाती है। यह कार्ड कैटलॉग जैसा काम करता है: आप सही दराज़ मिलने तक कार्ड पढ़ते हैं, फिर पूरी फ़ाइल निकालते हैं।
इसका व्यावहारिक नतीजा यह है कि आप दर्जनों skills इंस्टॉल रख सकते हैं, बिना हर request पर उन सबकी कीमत चुकाए। इसका मतलब यह भी है कि description लाइन सबसे ज़्यादा काम करती है। "docs में मदद करता है" जैसा अस्पष्ट विवरण कभी ट्रिगर नहीं होता। एक सटीक विवरण, जो बताए कि skill कब इस्तेमाल करनी है और कब छोड़नी है, भरोसे से ट्रिगर होता है।
Skill चलाने के दो तरीके हैं। स्पष्ट: Codex CLI या IDE extension में $release-notes टाइप करें (ChatGPT @release-notes उपयोग करता है)। अपने-आप: जब आपका अनुरोध विवरण से मेल खाता है, तो Codex खुद skill चुन लेता है। एक वैकल्पिक agents/openai.yaml फ़ाइल तय करती है कि skill इंटरफ़ेस में कैसे दिखे, उसकी invocation policy क्या हो और वह किन टूल पर निर्भर है।
💡 अगर कोई skill अपने-आप कभी नहीं चलती, तो पहले विवरण दोबारा लिखें, इंस्ट्रक्शन बाद में। विवरण ही ट्रिगर है।
Plugin सपोर्ट मार्च 2026 में Codex तक पहुँचा। लॉन्च के समय 20 से ज़्यादा plugins का जो सेट आया, उसमें Box, Figma, Linear, Notion, Sentry, Slack, Gmail और Hugging Face शामिल थे। Plugins इसलिए बने हैं ताकि चीज़ें आसानी से बाँटी जा सकें। Skill को फ़ोल्डर में कॉपी किया जा सकता है और server को कॉन्फ़िग फ़ाइल में चिपकाया जा सकता है, लेकिन दोनों को दस साथियों तक एक जैसे वर्ज़न के साथ पहुँचाना थकाऊ है और उसमें गलती होना आसान है।
my-plugin/
plugin.json
mcp.json
skills/
release-notes/
SKILL.md
hooks/
assets/
scripts/
रूट पर plugin.json manifest है, और .codex-plugin/plugin.json फ़ॉलबैक के रूप में अब भी काम करता है। इसमें kebab case में name, एक version, एक description और लेखक का विवरण होता है। Skills skills/<skill-name>/SKILL.md में रहती हैं और बिना घोषित किए उसी फ़ोल्डर से उठा ली जाती हैं। MCP servers mcp.json में mcpServers के नीचे जाते हैं, और रिमोट endpoints के लिए "type": "streamable-http"। Hooks जीवनचक्र के तय बिंदुओं पर कमांड चलाते हैं।
लोकली जाँचने के लिए, marketplace फ़ाइल में, जो ~/.agents/plugins/marketplace.json या $REPO_ROOT/.agents/plugins/marketplace.json पर है, एक एंट्री जोड़ें जिसका source.path आपके फ़ोल्डर की ओर इशारा करे, फिर plugin directory से इंस्टॉल करें। @plugin-creator helper फ़ोल्डर और marketplace एंट्री आपके लिए बना सकता है।
Codex CLI में /plugins चलाएँ, plugin browser खुल जाएगा और आप अपने कॉन्फ़िगर किए गए marketplaces से इंस्टॉल कर सकेंगे। ChatGPT desktop app में या वेब पर Plugins टैब खोलें, खोजें, plus बटन दबाएँ और पूछे जाने पर किसी भी बाहरी सेवा को कनेक्ट करें। इसके बाद आप सीधी भाषा में पूछ सकते हैं ("आज के बिना पढ़े Gmail threads का सार बताएँ") या @ टाइप करके उसके बाद plugin का नाम लिख सकते हैं ताकि उसे साफ़-साफ़ बुलाया जाए।
Plugin एक manifest, संभालने के लिए एक वर्ज़न और एक marketplace एंट्री भी जोड़ता है। अगर वर्कफ़्लो सिर्फ़ आप इस्तेमाल करते हैं, तो $HOME/.agents/skills में एक skill और config.toml में एक block कम झंझट में वही काम कर देंगे।
💡 Codex का documentation तेज़ी से बदलता है। ऊपर की फ़ाइल नाम और कमांड अक्टूबर 2026 तक plugins, MCP और skills पर OpenAI के पन्नों के अनुसार हैं। बनाने से पहले उन्हें जाँच लें।
| Skill | MCP server | Plugin | |
|---|---|---|---|
| यह क्या है | SKILL.md वाला फ़ोल्डर | चलता हुआ टूल या डेटा सेवा | इंस्टॉल होने योग्य पैकेज |
| Codex को देता है | एक प्रक्रिया | लाइव पहुँच और कार्य | दोनों, साथ में app connections |
| कहाँ रहता है | .agents/skills | config.toml | plugin.json और mcp.json |
| लोड होता है | पहले नाम और विवरण, बॉडी माँग पर | कनेक्ट होते समय टूल परिभाषाएँ | जो भी वह बाँधता है |
| कोड चाहिए? | नहीं | हाँ, या होस्टेड server | तभी जब वह server बाँधता हो |
| सबसे अच्छा किसके लिए | दोहराई जाने वाली टीम प्रक्रिया | ऐसे सिस्टम जहाँ Codex नहीं पहुँच सकता | पूरा सेटअप साझा करना |
| मुख्य जोखिम | अस्पष्ट विवरण कभी ट्रिगर नहीं होता | बहुत चौड़ी अनुमतियाँ | वर्ज़न का बिगड़ना, छिपे हुए बंडल servers |
तीनों में skills सबसे सस्ती हैं, क्योंकि skill की ज़रूरत पड़ने तक कॉन्टेक्स्ट में सिर्फ़ एक छोटा विवरण रहता है। MCP server भारी है: उसकी टूल सूची सेशन में ले जाई जाती है, भले ही काम उसका उपयोग करे या नहीं, इसलिए दस बातूनी servers असली काम को दबा सकते हैं। Plugin भीतर की हर चीज़ की कीमत उठाता है।
एक आदत से बहुत सारे tokens बचते हैं। कोई server जोड़ने से पहले पूछें कि क्या एक छोटी स्क्रिप्ट वाली skill वही काम कर सकती है। Skill के भीतर की स्क्रिप्ट तभी चलती हैं जब skill चलती है। Server पूरे समय जुड़ा रहता है।
Skill सादा टेक्स्ट है जिसके साथ वैकल्पिक स्क्रिप्ट हैं, इसलिए उसका खतरा उन कमांड्स में है जो इंस्ट्रक्शन Codex को चलाने के लिए कहते हैं। Server अपनी credentials वाली एक लाइव प्रोसेस है, इसलिए अनुमतियाँ मुख्य चिंता बन जाती हैं। उन्हें enabled_tools और disabled_tools से छाँटें, और default_tools_approval_mode से तय करें कि Codex बिना पूछे कितना कर सकता है।
एक plugin में servers, skills और hooks एक साथ आ सकते हैं। इसलिए किसी अजनबी का plugin इंस्टॉल करने से पहले plugin.json, mcp.json और hooks फ़ोल्डर खोलकर देख लें। टोकन को एनवायरनमेंट वेरिएबल में रखें, जैसा bearer_token_env_var अपेक्षा करता है, और उन्हें कभी ऐसी फ़ाइल में न रखें जिसे आप कमिट करते हैं।
AGENTS.md फ़ाइल में एक लाइन काफ़ी है।जब आप अनिश्चित हों, तो सबसे छोटे विकल्प से ऊपर की ओर बढ़ें। एक prompt से शुरू करें। अगर उसे तीन बार दोहराना पड़े, तो उसे skill बना दें। अगर skill को ऐसे सिस्टम की ज़रूरत है जहाँ Codex नहीं पहुँच सकता, तो server जोड़ें। अगर वही जोड़ी दूसरों को भी चाहिए, तो उसे plugin में लपेट दें।
प्रक्रिया को server के अंदर डालना। टूल विवरण यह समझाने के लिए होते हैं कि टूल क्या करता है, न कि आपकी टीम कैसे काम करती है। Server में लंबा policy text हर सेशन को फुला देता है। उसे skill में ले जाएँ।
Shell scripts से connector दोबारा बनाना। अगर आपके चुने हुए सिस्टम के लिए पहले से मेंटेन किया गया MCP server मौजूद है, तो curl कमांड से भरी skill लिखने में ज़्यादा समय लगेगा और उसे चलाए रखना भी मुश्किल होगा।
बहुत जल्दी पैक करना। एक लेखक और एक उपयोगकर्ता वाला plugin बोझ है। तब तक रुकें जब तक कोई दूसरा व्यक्ति आपका सेटअप न माँगे।
एक छोटी मार्केटिंग टीम की कल्पना करें जिसे ब्लॉग फ़ोटो में एकरूपता चाहिए। तीनों हिस्से साफ़ बँट जाते हैं। Skill, जिसे brand-photos कहें, नियम रखती है: लेख की इमेज के लिए 16:9, प्राकृतिक रोशनी, तस्वीर के अंदर कोई टेक्स्ट नहीं, फ़ाइलनाम का पैटर्न और यह कि अंतिम सेट कौन मंज़ूर करेगा। MCP server असली जनरेशन करता है। Plugin दोनों को हर सहकर्मी तक पहुँचाता है, ताकि कोई config फ़ाइल हाथ से न बदले।
PicassoIA api.picassoia.com/v1 पर developer API देता है, और अपने इमेज और वीडियो मॉडल के लिए MCP कनेक्टर भी, जिसमें PicassoIA Image और PicassoIA Image Editor Pro शामिल हैं। इससे इस पैटर्न का server वाला हिस्सा आज उपलब्ध है। कनेक्शन का विवरण आपके अकाउंट में रहता है, इसलिए जोड़ने से पहले पक्का करें कि आपका क्लाइंट कनेक्टर को सपोर्ट करता है।
फिर skill Codex को बताती है कि इस पहुँच का अच्छा उपयोग कैसे करें: कौन-सा prompt ढाँचा अपनाना है, कौन-सा अनुपात माँगना है, और कब रुककर किसी इंसान से पूछना है। Server को इनमें से कुछ भी जानने की ज़रूरत नहीं होती।
पहला SKILL.md हाथ से लिखना ज़रूरी नहीं है। GPT 5.6 Sol या Claude Sonnet 5 जैसा कोडिंग मॉडल सेकंडों में ड्राफ़्ट बना सकता है।
.agents/skills/brand-photos/SKILL.md के नाम से सेव करें।$brand-photos और एक असली अनुरोध से परखें। अगर Codex उसे अपने-आप न उठाए, तो विवरण कसें और फिर कोशिश करें।💡 मॉडल के आउटपुट को पहला ड्राफ़्ट मानें। Skill उतनी ही अच्छी होती है जितनी वे जाँचें जो आप उसके असली काम पर चलते देखने के बाद जोड़ते हैं।
Skills, servers और plugins को परखना तब आसान होता है जब आप उन्हें कुछ बनाते हुए देखें। Picasso IA खोलें और इस लेख की तस्वीरें दोबारा बनाएँ: गोल्डन आवर में एक डेवलपर की ओक मेज़, index cards के ढेर के बगल में canvas tool roll, और शिपिंग के लिए पैक किया गया kraft box। PicassoIA Image से शुरू करें, हर बार एक विवरण बदलें, जैसे लेंस, रोशनी की दिशा या सतह की बनावट, और देखें कि तस्वीर कैसे बदलती है।
फिर पूछें कि दूसरे रन को वह क्या चाहिए था जो पहले को नहीं था। क्या वह कोई नियम था जिसे आप बार-बार दोहरा रहे थे? तो वह एक skill है जो लिखे जाने का इंतज़ार कर रही है। क्या वह कोई सिस्टम था जिसे आपको हाथ से खोलना पड़ा? तो वह एक server है। क्या वह ऐसा सेटअप था जिसे आप किसी दोस्त को देना चाहते हैं? तो वह plugin है। आज Picasso IA पर कुछ prompts आज़माएँ और अपने वर्कफ़्लो को बताने दें कि आपको कौन-सा चाहिए।
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