Codex を自分好みに設定する(config.toml)

スキル・設定・MCP の役割を分けて使う

1. ファイルの置き場所

   操作対象：Explorer — 構成例

   プロジェクト内に2つのファイルを配置

   my-project/
   ├─ .agents/skills/
   │  └─ small-app/
   │     └─ SKILL.md
   ├─ .codex/
   │  └─ config.toml
   └─ src/

   確認：SKILL.md は手順、config.toml は動作設定と MCP 接続先。

   公式 docs に基づく構成例

2. 小さなスキルを書く

   操作対象：.agents/skills/small-app/SKILL.md

   名前・用途・実行する手順を書く

   ---
   name: small-app
   description: 小さなアプリを作り検証する
   ---
   
   1. 入力と期待する結果を確認する
   2. 最小の機能だけを実装する
   3. テストを実行し、差分を確認する

   確認：「テストを実行し、差分を確認する」のように具体的に書く。

   教材用の新規スキル例

3. 動作設定を読む

   操作対象：.codex/config.toml — 設定例

   config.toml で書き込み範囲と承認方法を指定

   sandbox_mode = "workspace-write"
   approval_policy = "on-request"
   
   [mcp_servers.openaiDeveloperDocs]
   url = "https://developers.openai.com/mcp"

   確認：書き込み範囲と承認方法を確認。プロジェクト設定は信頼済みで読込。

   公式 docs の設定例 / 実環境は未変更

4. MCP の登録コマンド

   操作対象：Terminal — MCP の公式登録例

   MCP を登録し、list で設定を確認する

   codex mcp add openaiDeveloperDocs \
     --url https://developers.openai.com/mcp
   codex mcp list

   確認：list に接続先が出るか確認。登録後は道具を使えるか別途確かめる。

   公式手順 / 登録は未実行・構文のみ実機検証

5. スキルを明示して依頼

   操作対象：Codex — 入力する依頼の例

   Codex 起動後に $small-app を入力する

   $small-app 学習チェックリストを作って。
   公式資料を確認し、テスト結果を示して。

   確認：依頼に合うスキルを指定し、必要な資料とテスト結果を求める。

   公式 skills の構文 / AI 応答・道具の実行は未収録

6. つながりを追って確認

   操作対象：Workflow — 役割の対応

   依頼から検証まで、4つの役割を追う

   確認：スキルだけでは MCP に接続しない。必要な道具を設定する。

   説明図 / AI の実行記録ではありません