AI Tools 2026年5月10日

Codex Advanced Config：profiles・custom providers・OTel・shell env までの応用設定

Codex の高度な設定項目を 2026 年 5 月時点の公式仕様で整理。複数 profiles の切り替え、Ollama / LM Studio / Bedrock などカスタムモデルプロバイダー、Hooks / Permissions / MCP servers / OpenTelemetry / Shell環境ポリシー / TUI オプションまでを実用例とともにまとめます。

#Codex #Configuration #profiles #providers #OpenTelemetry #MCP

要点

  • Profiles で「仕事用 / 個人用 / 自動化用」など複数設定を切り替え
  • Custom model providers: OpenAI 以外（Ollama / LM Studio / Bedrock / Azure）への接続
  • MCP servers / Hooks / Permissions で実行時挙動を細かく制御
  • OpenTelemetry でメトリクス・ログを社内基盤に転送
  • Shell environment policy でサブプロセスの環境変数を制限
  • 入門は Config Basics、全キー一覧は Config Reference を併用

公式ドキュメントは developers.openai.com/codex/config-advanced。

Profiles — 複数設定の切り替え

複数の設定セットを保存しておき、起動時に切り替えできます。

# ~/.codex/config.toml

# デフォルト
model = "gpt-5.5"
approval_policy = "on-request"

[profiles.work]
model = "gpt-5.4"
sandbox_mode = "read-only"
web_search = "disabled"

[profiles.automation]
approval_policy = "never"
sandbox_mode = "workspace-write"

[profiles.local]
model_provider = "ollama"
model = "qwen-coder-32b"

起動時に --profile で選択:

codex --profile work
codex --profile automation
codex --profile local

CI のようなヘッドレス用途は automation のような承認なし profile、対面開発は work のような厳しめ profile、と使い分けます。

Custom model providers — OpenAI 以外への接続

Codex は標準で OpenAI を呼びますが、model_provider で他プロバイダーに切り替えできます。

Ollama（ローカル LLM）

[model_providers.ollama]
name = "Ollama Local"
base_url = "http://localhost:11434/v1"
api_key_env = "OLLAMA_API_KEY"  # Ollama は不要だが互換のため

model_provider = "ollama"
model = "qwen-coder-32b"

オフライン作業や、機密コードを外部に出さずに調査だけしたいケースに。

LM Studio

[model_providers.lm_studio]
name = "LM Studio"
base_url = "http://localhost:1234/v1"

Amazon Bedrock

[model_providers.bedrock]
name = "Bedrock"
type = "bedrock"
region = "us-east-1"
# v0.130.0 以降、AWS SSO の console-login プロファイルも利用可能

Azure OpenAI

[model_providers.azure]
name = "Azure OpenAI"
base_url = "https://<resource>.openai.azure.com/openai/deployments/<deployment>"
api_key_env = "AZURE_OPENAI_KEY"
api_version = "2024-12-01-preview"

組織のポリシーで「Azure 経由の OpenAI のみ許可」のような場合に使います。

MCP servers — 外部ツール統合

外部 MCP サーバーに接続して Codex がツールを使えるようにします。

[mcp_servers.filesystem]
type = "stdio"
command = "npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/repos"]

[mcp_servers.linear]
type = "http"
url = "https://mcp.linear.app/mcp"

詳細は Codex MCP 連携。

Hooks — ライフサイクルイベントへの介入

[features]
codex_hooks = true

[[hooks.PreToolUse]]
matcher = "^Bash$"

[[hooks.PreToolUse.hooks]]
type = "command"
command = '/usr/bin/python3 "$(git rev-parse --show-toplevel)/.codex/hooks/pre_tool_use.py"'
timeout = 30

詳細は Codex Hooks。

Permissions — 名前付きサンドボックスプロファイル

ファイル / ネットワークの細かい権限プロファイルを名前付きで定義し、再利用できます。

[permissions.read-only-net]
sandbox_mode = "read-only"
network_access = "allowed"

[permissions.workspace-no-net]
sandbox_mode = "workspace-write"
network_access = "blocked"

# CLI: codex --permissions read-only-net

業務領域ごとに「DB 検査用は read-only-net」「コード生成は workspace-no-net」のように使い分けやすくなります。

OpenTelemetry — メトリクスとログの収集

[otel]
enabled = true
endpoint = "https://otel-collector.internal.example.com:4318"
service_name = "codex-cli"
exporter = "otlp"

[otel.metrics]
session_quality_survey = true  # CLAUDE_CODE_ENABLE_FEEDBACK_SURVEY_FOR_OTEL 相当

社内のオブザーバビリティ基盤に Codex の使用状況・エラー率・レイテンシーを送れます。Enterprise 運用ではほぼ必須の設定です。

Shell environment policy — サブプロセス環境変数の制御

Codex がシェルコマンドを実行するときに渡す環境変数を制限できます。

[shell_environment_policy]
inherit = "core"  # all / core / none
include = ["PATH", "HOME", "GITHUB_TOKEN"]
exclude = ["AWS_*", "SECRET_*"]

AWS_SECRET_ACCESS_KEY や OPENAI_API_KEY のような秘密情報がサブプロセスに漏れないよう、exclude で明示的に除外します。

TUI options — ターミナル UI の挙動

[tui]
notifications = true
animations = false
clear_on_exit = true
mouse_support = false

通知・アニメーション・マウス操作などを環境に合わせて。CI ログを汚さないために animations = false は実用的です。

プロジェクト設定で repo スコープのオーバーライド

<repo>/.codex/config.toml を信頼済みプロジェクトに置くと、その repo でのみ適用される設定を書けます。

# repo/.codex/config.toml
model = "gpt-5.3-codex"  # この repo はコーディング特化モデルを使う

[mcp_servers.repo_specific_tools]
type = "stdio"
command = "./scripts/mcp-server.sh"

repo 固有の MCP サーバーやモデルを切り替えたいときに有効です。チームメイトも同じ設定を git 経由で共有できます。

まとめ

Advanced Config は「Codex を業務環境にフィットさせる」ためのレイヤーです。

  • 複数 profile で用途別の切り替え
  • Custom provider で組織のモデル方針に合わせる
  • MCP / Hooks / Permissions でガードレールを設計
  • OTel で運用可視化
  • Shell env policy で機密漏洩を防止

入門 → Advanced → Reference → Sample の順に読み進めるのがおすすめです。

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