OpenAI 的 Codex CLI 是支持 MCP 服务器的终端编码代理。如果没有搜索工具，它很乐意发明不存在的函数签名和引用库。添加 Scavio 的 MCP 服务器可以让 Codex 在生成过程中访问实时文档、Stack Overflow、GitHub 问题和 YouTube 记录，从而解决了这个问题。
前置条件
- 已安装 Node.js 20+
- 通过 npm install -g @openai/codex 安装 Codex CLI
- Scavio API 密钥
- 为 Codex 配置的 OpenAI API 密钥
操作指南
步骤 1: 安装 Codex CLI
安装OpenAI的终端编码代理。
Bash
npm install -g @openai/codex步骤 2: 设置环境变量
将 OpenAI 和 Scavio 密钥添加到您的 shell 配置文件中。
Bash
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
export SCAVIO_API_KEY="sk_live_..."步骤 3: 配置 Codex MCP 服务器
将 Scavio 添加到 [mcp_servers] 下的 ~/.codex/config.toml。
[mcp_servers.scavio]
command = "npx"
args = ["-y", "@scavio/mcp"]
[mcp_servers.scavio.env]
SCAVIO_API_KEY = "${SCAVIO_API_KEY}"步骤 4: 启动法典
启动 Codex 并验证 Scavio 工具加载。
Bash
codex步骤 5: 向 Codex 请求实时文档查找
提示 Codex 编写需要新文档的代码。
Bash
> write a tool call to the latest LangGraph checkpointer APIPython 示例
Python
# Codex MCP config lives in TOML. To validate Scavio works independently:
import os, requests
r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers={'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']},
json={'query': 'langgraph checkpointer api 2026'})
print(r.json()['organic_results'][:3])JavaScript 示例
JavaScript
const res = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
method: 'POST',
headers: { 'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ query: 'langgraph checkpointer api 2026' })
});
console.log((await res.json()).organic_results.slice(0, 3));预期输出
JSON
Codex calls scavio.search_google with the query, receives the top 10 organic results, and uses them to generate code against the current LangGraph API rather than an outdated version from training data.