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【AI開発】claude codeからcodex CLI自体をMCPサーバーとして利用するのはあり？

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設定方法

JSONファイルを手動で作成でもいいですが、コマンド一発でいけます。

claude mcp add codex codex mcp

比較分析

📋 要件定義フェーズ

観点Claude CodeCodex CLI優位性
自然言語理解Claude Opus 4.1の高い日本語理解力GPT-5-Codexは英語中心Claude Code ◎
コンテキスト保持会話履歴・プロジェクト全体を理解エンジニアリングタスク特化Claude Code ○
ビジネス要件理解ビジネス用語・業界知識の深い理解コード生成に特化Claude Code ◎
ドキュメント生成Markdown、図表の生成が得意コード関連ドキュメント中心Claude Code ○

💻 開発フェーズ

観点Claude CodeCodex CLI優位性
自動環境構築手動セットアップ必要自動でsetupスクリプト実行Codex CLI ◎
GitHub統合git操作は可能PR自動レビュー・@codex mentionCodex CLI ○
マルチファイル編集MultiEdit等で対応プロジェクト全体の自動リファクタリングCodex CLI ○
テスト生成個別に指示必要自動テスト生成・実行Codex CLI ○
デバッグ支援エラー分析・修正提案リアルタイムデバッグ同等
コードレビュー詳細な分析・改善提案PR自動レビューCodex CLI ○

🔄 併用シナリオ（推奨）

  1. 要件定義・設計フェーズ → Claude Code
    • 日本語でのビジネス要件整理
    • アーキテクチャ設計の相談
    • 技術選定の議論
  2. 実装フェーズ → Codex CLI
    • 大規模リファクタリング
    • 自動テスト生成
    • PR作成・レビュー
  3. 問題解決・調査 → Claude Code
    • 複雑なバグの原因分析
    • パフォーマンス問題の調査
    • コードの意図理解

総合評価

  • 要件定義〜設計: Claude Code（80%） + Codex CLI（20%）
  • 実装〜テスト: Codex CLI（70%） + Claude Code（30%）
  • 保守・運用: 両ツール均等使用

推奨アプローチ

  • 朝のプランニング：Claude Codeで要件整理・タスク分解
  • 日中の実装：Codex CLIで効率的な開発
  • 問題発生時：Claude Codeで深い分析
  • PR作成時：Codex CLIで自動化

GPT-5-Codexが英語中心なことを考えると、日本語ベースのプロジェクトではClaude Codeの日本語理解力が要件定義で大きなアドバンテージとなりそうですね。