连接 MCP | Learn Codex

当然可以，这时候就需要使用 MCP 了。如果你还不知道什么是 MCP，可以查看我的这篇文章：MCP

1 Codex 连接 MCP

你可以在设置—>MCP 服务器里面找到 MCP 的配置，如下图所示。

如果你要添加 MCP，可以在这里使用 GUI 来配置。我们以 Figma MCP 来举例，首先我们要前往 Figma MCP 的官方文档：

然后找到 Other editors，我们会看到这样一段 json 代码。

MCP json

{
  "mcpServers": {
    "figma-desktop": {
      "url": "http://127.0.0.1:3845/mcp"
    }
  }
}

其实已经很清晰了，Figma mcp 的核心就是一个 url 信息，然后我们回到 Codex 的 MCP 服务器页面，点击添加服务器按钮。如下图，我们选择流式 HTTP，然后输入这段 json 的 url 内容，名称我们自己定义即可，然后点击保存，就配置好了 Figma mcp。

当然，你依然可以让 Codex 帮你配置完成，方法很简单，还是以 Figma mcp 为例。

提示词

帮我配置好这个 mcp：https://developers.figma.com/docs/figma-mcp-server/local-server-installation/#claude-code

在输入框中输入/mcp按下回车，就会显示出当前已经安装的所有 MCP，如下图。

现在有了 MCP，我们就可以链接很多的产品工具了，我们的 AI 工作流可以进一步拓展和丰富，不过，在实际的多次使用中我们发现，很多事情明明是重复的、显而易见的，但是 AI 不知道，所以我们每次都要跟 AI 说明白，写到 AGENTS.md又太长了，而且并非每一次对话都需要，这该怎么办呢？