いま抱えているモヤモヤ

長くClaude Codeを使っていると、明らかに"苦手パターン"があります。巨大リポの横断的な設計変更、依存関係の沼、曖昧なテスト失敗の切り分け、長いリファクタの作戦立案など。性能が波打つタイミングもあって、「今日は進まない日か…」となることがある。

一方、ネットでは「Codex CLIいいよ」という声をよく見る。ただ——私の前提はこうです。

私は Claude Code Max20（月額約3万円） を契約中。
Codexをフルで使うなら ChatGPT Pro（約3万円） という選択肢がちらつく。
個人で月6万円は重い。しかも完全乗り換えはリスクが高い（未知数の部分が多い）。

ここで救世主になったのが Codex MCPサーバー でした。

MCPサーバーって何をしてくれるのか（要点だけ）

MCP（Model Context Protocol）は、エディタやエージェントが"外部の知恵袋"に安全に相談できる共通のやり取りルールです。今回のポイントは 「Claude Codeが"必要な時だけ"Codexに相談できるようになる」 こと。

普段の実装・実行……これまで通り Claude Code が担当（私の手元の開発フロー・スクリプト・拡張はそのまま）。
設計/分析/レビュー/エラー調査……必要な時だけ Codex MCP に振る（"切り札"運用）。
費用面……私は ChatGPT Plus（約3千円） 前提で組む。Proは試さず様子見。

"全部をCodexに移す"のではなく、Claude Codeの弱点だけを外部ブレーンで補う。この発想で一気に現実的になりました。

[VS Code / Claude Code]
      │   (MCPで相談)
      ▼
[Codex MCP on WSL2]  ← 設計/分析/作戦立案に特化（実行はしない）
      │
      └─（提案・指示をClaude Codeに返す）→ 私のWindows/Condaで実行・検証

結論（TL;DR）

乗り換えない。補完する。 Codexは"切り札"として使う。
Analyze-only の明確な運用ルールを決める（実行・外部起動はしない）。
承認モード を徹底し、提案→実行→ログを戻す反復ループを短く回す。
費用は抑えつつ、詰まりポイントでの突破力はぐっと上がる。

私の手元では、この構成が一番ストレスが少なく、「詰まりを早く解く」「大改修の作戦を立てる」という局面で効果がはっきり出ました。

切り札Codexの"使いどころ"

長くClaude Codeを使っていると、手触りで"詰まりの予感"がわかります。私が振る場面はだいたい次の通り。

大規模リファクタの作戦立案 どの層から切るか、段階的移行プラン、巻き戻し点、テストの防波堤などを「文章で」設計してもらう。
依存関係の地雷撤去 バージョン衝突やラッパー層過多の泥沼を、構成図＋チェックリストに落として進路を決める。
"赤テスト"の切り分け 失敗ログを要因仮説に分解→追加で取るべきログや最小再現ケースの提案まで出させる。
セキュリティ/権限設計の再点検 権限境界の棚卸し、秘密情報の流れ、監査ログの要件洗い出し。
CLI/設定ファイルの情報設計 人が迷わないサブコマンド体系・フラグ命名・help文言の統一。
非機能要件レビュー 可観測性、パフォーマンス計測計画、SLO/SLIの叩き台。

要は「頭脳労働の助っ人」として振る。実際の変更や実行はClaude Code側でやります。ここを混ぜないのが事故らないコツ。

運用ルール（ここだけは固めたい）

Analyze-only：Codex MCPは設計・分析・レビュー専任。実行・外部プロセス起動は禁止。実行が必要な提案は EXECUTION_NEEDED のタグで「最小ステップ＋理由」だけ返す。
承認フロー：Codex初期セットアップ時のウィザードで "Require approval of edits and commands" を選ぶ。以降も、提案→私がClaude Codeで実行→結果ログをCodexに戻すの往復を守る。
手元の実行系は一本化：PythonはWindowsのCondaに固定（conda run -n ... python ...）。 WSL側はあくまでCodex MCPの居場所に限定する。
痕跡を残す：AGENTS.md と CLAUDE.md に役割分担と運用ルールを明記。あとで迷わない。

この運用だと、既存のClaude Code中心の作業スタイルを一切崩さず、必要な場面だけ"第二の脳"を呼べます。

使ってみて感じたこと（要点）

長考が必要な課題ほど効く 「いきなりコード」よりも「状況を整理して筋道を立てる」タスクで明確に差が出る。
プロンプトは"素材"を厚く 仕様・制約・過去の経緯・ログなどを文章で渡すと、返りが具体化する。
人間の意思決定が早くなる 進める/やめる/先送るの判断が速い。迷いの時間が減るのが一番の効用でした。
費用の見通しが立つ 私の構成では、当面は Claude Code Max20 + ChatGPT Plus で足りている。 Proへは、「実際に不足してから」で良いと割り切れた。

※ここでの費用感は私の運用前提での所感です。公式の料金は各サービスの最新情報を必ずご確認ください。

注意点（つまずき予防）

Nodeのバージョン：Codex CLIはNode 22推奨。古いNodeだと警告・失敗が出やすい。
WSLの初期化癖：.bashrc に nvm 読み込みを必ず書く。MCP起動コマンドはsource ~/.bashrc を噛ませる。
ディストリ名のズレ：Ubuntu で入らず Ubuntu-24.04 になることがある。wsl -l -v で確認。
権限の線引き：Analyze-onlyを死守。実行系をCodex側に逃がさないほうがトラブルが少ない。

読者への提案：まずは"切り札スロット"を作る

既存フローはそのまま、Codex MCPを足すだけの構成にする
ルールは Analyze-only／承認必須／実行はClaude Codeで の三本柱
まずは詰まりやすい案件で使い、効果が出る場面を見極める

「乗せ替え」ではなく「乗せ増し」。これが個人開発の現実解でした。

以下、私が実際に使っている インストール手順（最短版） です。必要な方はそのままお使いください。

0) 前提

Windows 11（管理者権限あり）
Claude Code は Windows 側で使用
Python 実行は Windows の Conda（conda run -n ...）
Codex は WSL2 上で動かし、MCPサーバとして Claude Code に接続

1) WSL2 を有効化 → Ubuntu インストール

（最後に再起動がかかるので、順に実行）

dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
wsl --set-default-version 2
（候補確認：wsl --list --online）
wsl --install -d Ubuntu
shutdown /r /t 0

2) Ubuntu 初回セットアップ（WSL）

スタートメニューから「Ubuntu」起動 → ユーザー名/パスワードを自分で作成
状態確認：wsl -l -v

3) Node 22（nvm）＋ Codex CLI（WSL）

nvm インストール＆有効化： bash -lc "export PROFILE=~/.bashrc && curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash && . ~/.bashrc && nvm install 22 && nvm alias default 22 && node -v && npm -v"
Codex CLI をインストール： bash -lc "npm i -g @openai/codex && codex --version"

4) Codex に"サブスクでサインイン"

wsl.exe -e bash -lc "codex" → 画面の指示で Sign in with ChatGPT を選択（ブラウザで認証）（成功すると ~/.codex/auth.json が作成されます）

5) WSL の環境を恒久化（nvm など）

bash -lc 'echo "export NVM_DIR=\$HOME/.nvm" >> ~/.bashrc; echo "[ -s \$NVM_DIR/nvm.sh ] && . \$NVM_DIR/nvm.sh" >> ~/.bashrc; echo "[ -s \$NVM_DIR/bash_completion ] && . \$NVM_DIR/bash_completion" >> ~/.bashrc'
確認：bash -lc "source ~/.bashrc; node -v; npm -v; codex --version"

6) Claude Code に Codex(MCP) を登録

ユーザースコープ： claude mcp add -s user CodexWSL -- wsl.exe -e bash -lc "source ~/.bashrc; codex mcp"
（リポ単位で共有したい場合・ルートで）プロジェクトスコープ： claude mcp add -s project CodexWSL -- wsl.exe -e bash -lc "source ~/.bashrc; codex mcp"
接続確認（Claude Code 内）：入力欄で /mcp → CodexWSL が一覧に見えること

7) "分析専用（実行禁止）"の固定（推奨）

AGENTS.md（リポ直下）に追記：

## Codex (MCP) — Analyze-only - 役割: 設計/レビュー/エラー分析/改善提案のみ。実行や外部プロセス起動は禁止。 - 実行が必要なら **EXECUTION_NEEDED** に最小手順と理由だけ提示（実行はClaude Codeが担当）。 * CLAUDE.md 冒頭に追記：

実行系は AGENTS.md を参照。通常の実装/実行は Claude Code、設計/分析は Codex CLI。

8) 実行ポリシー（Python は Windows の Conda）

実行は常に：conda run -n proj310 python {file} {args}
Codex は実行しない（提案のみ）。Claude Code で実行→ログを Codex に戻して分析継続。

9) 単体テスト（切り分け用）

Codex MCP を手動起動： wsl.exe -e bash -lc "source ~/.bashrc; codex mcp" → 待機状態になればOK（Ctrl+Cで抜ける）
Node / Codex の確認： wsl.exe -e bash -lc "source ~/.bashrc; which node; node -v; which codex; codex --version"

10) よくある詰まりと対処（最短）

npm WARN EBADENGINE：Node が 20未満 → 3章の nvm で Node 22 に切替（nvm use 22）
EACCES /usr/local/...：apt版 npm を使っている → nvm を読み込み直し（source ~/.bashrc; nvm use 22）→ npm i -g @openai/codex
.mcp.json で応答なし："args": ["-e","bash","-lc","source ~/.bashrc; codex mcp"] にする（.bashrc を読ませる）
ディストリ名違い：wsl -l -v で確認し、必要なら -d Ubuntu-24.04 を付与
承認モード：初回ウィザードは 「2. Require approval…」 を選択（分析専用運用に合致）

11) ロールバック

MCP解除（ユーザースコープ）：claude mcp remove CodexWSL
MCP解除（プロジェクトスコープ）：claude mcp remove -s project CodexWSL
Codex アンインストール（WSL）：bash -lc "npm -g rm @openai/codex"
Ubuntu を初期化（全消去注意）：wsl --unregister Ubuntu

売上予測を
見える化

請求書も
かんたん作成

📊 売上予測を今すぐ始める

Claude Codeの「切り札」としてCodex MCPを使う話