MCP コネクタ

repo-harness は、ワークフローの成果物のみ — プラン、スプリント、コントラクト、チェック、ハンドオフ — を ChatGPT と Codex に公開する MCP サーバーを同梱しています。ChatGPT は公開された /mcp エンドポイントを通じて OAuth 付きの HTTP で接続し、Codex はトンネルなしで stdio によりローカルに接続します。サイドカーはリモートのコーディングエージェントではありません。ローカルのエージェントホスト向けにワークフローの成果物を準備します。

前提条件

導入済みのリポジトリ

すでに repo-harness adopt を実行したリポジトリから実行します。セットアップを参照してください。

PATH 上の repo-harness

repo-harness CLI がインストールされ、シェルの PATH で解決できる必要があります。

ChatGPT 開発者モード

開発者モードとカスタム MCP コネクタにアクセスできる ChatGPT ワークスペース。

公開された /mcp エンドポイント

ChatGPT を継続的に使用するための、安定した公開 HTTPS の /mcp URL。ローカルの Codex はトンネルなしで stdio を使用します。

1. ローカル MCP サーバーを起動する

planner プロファイルのサーバーを localhost 上で HTTP により起動します。
Terminal window
```
repo-harness mcp serve --repo . --transport http --host 127.0.0.1 --port 8765 --profile planner
```
正常であることを確認します。
Terminal window
```
curl http://127.0.0.1:8765/health
```
ローカルの OAuth パスフレーズを読み取ります — ChatGPT は認可中にこれを尋ねます。
Terminal window
```
jq -r .passphrase .repo-harness/mcp.oauth.json
```
OAuth ディスカバリーをスモークテストします。
Terminal window
```
curl http://127.0.0.1:8765/.well-known/oauth-protected-resource/mcp
```

2. トンネルエンドポイントを選ぶ

ChatGPT には /mcp で終わる公開 HTTPS URL が必要です。継続的な使用には安定したホスト名を推奨します。クイックトンネルの URL は変わり、ChatGPT は新しい URL ごとに異なるコネクタアプリとして扱います。

Stable (named)
Quick (one-off)

cloudflared tunnel login
cloudflared tunnel create repo-harness-mcp
cloudflared tunnel route dns repo-harness-mcp repo-harness-mcp.example.com
cloudflared tunnel run --url http://127.0.0.1:8765 repo-harness-mcp

次に、無視されるローカル設定に安定したエンドポイントを記録します。

repo-harness mcp setup chatgpt --repo . --endpoint <https-url>/mcp

cloudflared tunnel --url http://127.0.0.1:8765

表示された HTTPS URL に /mcp を付加したものを、コネクタ URL として使用します。

<https-tunnel-url>/mcp

3. ChatGPT コネクタを作成する

ChatGPT の設定 を開きます。
ワークスペースで利用可能なら 開発者モード を有効にします。
コネクタ に移動します。
repo-harness という名前のコネクタを作成します。
/mcp で終わる HTTPS コネクタ URL を貼り付けます。
コネクタの認証を OAuth として構成します。
Scan Tools をクリックします。
認可ページが開いたら、.repo-harness/mcp.oauth.json のパスフレーズを入力します。
ツールのスキャンが完了するのを待ってから、コネクタを作成します。
書き込み確認を有効 にしたままにします。

4. Codex を接続する（stdio）

Codex はローカルで動作し、トンネルは不要です — stdio を直接話します。設定を自動生成します。

repo-harness mcp setup codex --repo . --scope project

これにより、stdio の repo_harness サーバーエントリと許可されたツールのリストを含む .codex/config.toml が書き込まれます。

5. 開発モードのエージェントランナー（オプトイン）

repo-harness mcp serve --repo . --transport http --host 127.0.0.1 --port 8765 \
  --profile orchestrator --enable-dev-runner --dev-runner-agents codex

または環境変数のオーバーライドを使用します。

REPO_HARNESS_MCP_DEV_RUNNER=1 REPO_HARNESS_MCP_DEV_RUNNER_AGENTS=codex,claude \
  repo-harness mcp serve --repo . --transport http --profile orchestrator

有効にすると、サーバーは run_agent_goal を公開します。これは .ai/harness/handoff/codex-goal.md のみを読み取り、その固定されたハンドオフを許可されたローカル CLI で実行します。任意のシェル実行ではありません。

何が公開されるか

planner プロファイルは、ほぼ読み取り専用です。ワークフローファイルを読み取り、プランニングの成果物のみを書き込めます — アプリケーションのソース、マニフェスト、ロックファイル、CI 設定、シークレット、リポジトリルート外のファイルは決して扱いません。

読み取り専用： harness_status、harness_doctor、read_workflow_file、 list_workflow_files、latest_handoff、latest_checks
プランニングの書き込み： write_prd_from_idea、write_checklist_sprint、 prepare_codex_goal_from_sprint

想定されるプランニングの連鎖：アイデア → write_prd_from_idea → write_checklist_sprint → prepare_codex_goal_from_sprint → ローカル Codex の /goal 実行。

トラブルシューティング

ChatGPT が接続できない場合は、トンネル URL が HTTPS であり、/mcp で終わっていることを確認します。
ChatGPT が unauthorized を返す場合は、OAuth ディスカバリーが機能していることを確認し、パスフレーズのフローを再実行します。
ツールが見つからない場合は、repo-harness mcp serve を再起動し、ツールを再スキャンします。
書き込みが失敗する場合は、ターゲットパスが PRD、スプリント、プラン、または承認済みのハンドオフファイルであることを確認します。
ChatGPT がチェックリスト形式の Sprint タスクカードではなく散文を生成した場合は、write_checklist_sprint を使用するよう指示します。
Codex がサーバーを認識できない場合は、repo-harness mcp setup codex --repo . --scope project を実行します。

次のステップ

ChatGPT Pro プランナーこのサイドカーが解放するプランとレビューのワークフロー。

ChatGPT ブラウザエンジン Oracle を通じて ChatGPT Web を操作 — API キー不要。