【ITニュース解説】openai/codex でのプロジェクト固有MCPを設定する

この記事は、プログラミング開発を支援する最先端の人工知能ツール「OpenAI Codex」において、開発者が直面している設定上の課題とその解決策を探る取り組みについて解説している。特に、複数のプロジェクトを並行して開発するシステムエンジニアにとって重要な、「プロジェクト固有の設定」に関する問題点が焦点となっている。

まず、「OpenAI Codex」とは、OpenAIが開発した大規模言語モデルの一種で、プログラミングコードの生成や補完、デバッグ支援など、開発者のコーディング作業を強力にサポートするAIツールである。近年、AIがプログラミングの分野で活用される機会が増え、開発効率の向上に貢献している。この記事の筆者は、「gpt-5-codex」という次世代のCodexを試す中で、ある重要な課題に直面している。

その課題とは、「MCP（Multi-Contextual Processor、ここではAIがコードを理解し、関連ツールを管理・処理するためのコンポーネント群と解釈できる）」と呼ばれる設定が、現在のCodexではシステム全体に共通する「グローバル設定」としてしか扱えない点である。システムエンジニアは通常、同時に多くの異なるプロジェクトに取り組む。例えば、あるプロジェクトではWebサイトを開発し、別のプロジェクトではモバイルアプリを開発するといったケースが考えられる。それぞれのプロジェクトでは、使用するプログラミング言語、フレームワーク、開発ツールが異なるのが一般的である。

このような状況において、MCPがグローバル設定であることには大きな不便が生じる。例えば、特定のプロジェクトでのみ必要なコード解析ツール「lsmcp」や「serena」があるとする。これらのツールは、コードの品質チェックや潜在的な問題点の発見に役立つが、常にすべてのプロジェクトで起動している必要はない。プロジェクトごとに必要なツールだけを稼働させ、不要なツールは停止させることで、開発環境を最適化し、コンピュータのリソース（メモリやCPUなど）の無駄な消費を防ぎ、開発者の集中力を維持できる。

しかし、CodexのMCPがグローバル設定の場合、一度設定したツールはどのプロジェクトを開いても常に有効になってしまう。これでは、あるプロジェクトでは必要な設定が、別のプロジェクトでは全く不要であったり、むしろ邪魔になったりすることが発生する。例えば、Javaプロジェクト用のコード解析ツールがPythonプロジェクトでも常に起動し、リソースを消費するといった具合である。

この問題に対して、記事では別のAI開発支援ツールである「Claude Code」が比較対象として挙げられている。Claude Codeでは、MCP設定をプロジェクトごとに独立させて行うことが可能であり、これが開発者にとってどれほど有用な機能であるかが示されている。つまり、開発者はプロジェクトAを開けばプロジェクトAに特化した設定が適用され、プロジェクトBを開けばプロジェクトBに特化した設定に自動で切り替わる、という柔軟な環境を享受できるのである。

筆者は、Codexで同様の「プロジェクト固有のMCP設定」を実現したいと考えているが、現状のCodexの公式ドキュメントには、そのための明確な方法が記載されていない。そこで筆者は、最終手段としてCodexの「本体コード（ソースコード）」を直接読み解くというアプローチを取っている。これは、開発者が既存のドキュメントや提供されている機能だけでは解決できない問題に直面した際に、プログラムの内部構造を理解し、設定や動作をカスタマイズするための高度な技術的スキルと探求心を示している。

記事の中で「過渡期っぽい無理矢理な方法」という表現が使われているのは、AI技術を用いた開発ツールがまだ進化の途上にあり、成熟しきっていない部分があることを示唆している。現在の技術では公式にサポートされていないが、開発者の工夫によって何とか実現しようとしている状況を表している。

このような開発者の試みは、今後のAI開発ツールの進化にとって非常に重要である。プロジェクト固有の設定が可能になることで、開発者はより効率的でカスタマイズ性の高い開発環境を構築できるようになり、結果として高品質なソフトウェアをより迅速に開発できる可能性が広がる。これは、システムエンジニアを目指す初心者にとっても、将来的に利用するAI開発ツールがどのように進化していくかを知る上で、示唆に富む内容であると言えるだろう。