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- cloud/mcp_server.py：stdio MCP 服务，把云端任务 REST 翻成 tools/list / tools/call（health、list_projects、list_tasks、 get_task、create_task、cancel_task、get_task_cost、 get_task_trace），底层只走已有 REST，不另开任务逻辑； 鉴权只认调用方自己的 CODEX_CLOUD_API_KEY（缺了启动失败， 绝不打印），服务端权限 403 原样透传；create_task 只传已知 字段，未知字段丢弃；REST 报错时 isError=true。 单测 test_mcp_server 9 项（假 transport，不联网、不碰真 key）。 - 上游对齐 #80 的可合部分：config.example.toml 加 [features] daemon_auto_start = false（防 managed daemon 绕过 版本 pin）+ docs/upstream-164-alignment.md 对齐表；换稳定版 二进制是另一次主机侧部署动作，本批不做、不谎称已升级。
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2.1 KiB
TOML
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# Codex app-server 配置示例 —— 复制到 ~/.codex/config.toml 再按需改。
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# 这里只放开源侧通用的项；你自己的登录/provider/密钥不要写进仓库。
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# 完整字段以 `codex app-server generate-json-schema` 导出的协议为准。
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# 模型：不填则用 codex 默认推荐模型；想换模型改这一行。
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# model = "gpt-5.x"
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# 沙箱 + 审批：自动化默认收紧，交互使用时再放宽。
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# sandbox_mode 可选 read-only / workspace-write / danger-full-access
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# approval_policy 可选 untrusted / on-request / never
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sandbox_mode = "workspace-write"
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approval_policy = "on-request"
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# 子代理：本版里 multi_agent 已是 stable，默认开启。
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# 想要主 agent 派生 worker/explorer 并行跑，不用额外开关，
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# 在 prompt 里明确说“用 N 个子代理并行做 …，最后汇总”即可。
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# [features]
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# multi_agent = true
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# 宿主托管的 app-server 必须关掉上游的常驻后台服务自更新：
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# 自 0.157 起交互式 codex 默认启动 managed daemon（daemon_auto_start
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# 默认 true），它会把整包拷到 ~/.codex/packages/app-server-daemon/、
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# 5 分钟后首次检查、之后每小时检查更新并重启服务——这会绕过宿主
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# 对 codex 二进制版本的显式 pin，甚至在回合进行中中断任务。
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# 本项目由 start.sh / worker 显式拉起 app-server，不走 managed daemon，
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# 所以这里必须显式关掉；只在你手动想用交互式 daemon 时再打开。
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[features]
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daemon_auto_start = false
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# MCP：给 agent 接外部工具（数据库、内部 API 等），按需取消注释。
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# [mcp_servers.my-tool]
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# command = "npx"
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# args = ["-y", "my-mcp-server"]
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# startup_timeout_sec = 30
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# 注意：MCP 工具同样走上面同一套沙箱/审批，不会绕过。
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# Skills / 插件：放 ~/.codex/skills 或用 `codex plugin` 管理，
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# app-server 会在 thread 里按需加载，不用在代码里硬编码。
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# 项目指令：每个仓库根放 AGENTS.md，thread 启动时自动合并读取，
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# 依次是 ~/.codex/AGENTS.md、仓库根、当前子目录，越往下优先级越高。
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