# Coder-Codex-G
**Repository Path**: swgao415/coder-codex-g
## Basic Information
- **Project Name**: Coder-Codex-G
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-08
- **Last Updated**: 2026-01-08
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
<<<<<<< HEAD
# Coder-Codex-Gemini (CCG)
[English Docs](README_EN.md)
**Claude + Coder + Codex + Gemini 多模型协作 MCP 服务器**
让 **Claude** 作为架构师调度 **Coder** 执行代码任务、**Codex** 审核代码质量，**Gemini** 提供专家咨询，
形成**自动化的多方协作闭环**。
[快速开始](#-快速开始) • [核心特性](#-核心特性) • [架构说明](#-架构说明) • [工具详解](#️-工具详解)
---
## 🌟 核心特性
CCG-MCP 通过连接多个顶级模型，构建了一个高效、低成本且高质量的代码生成与审核流水线：
| 维度 | 价值说明 |
| :--- | :--- |
| **🧠 成本优化** | **Claude** 负责高智商思考与调度（贵但强），**Coder** 负责繁重的代码执行（量大管饱）。 |
| **🧩 能力互补** | **Claude** 补足 **Coder** 的创造力短板，**Codex** 提供独立的第三方审核视角，**Gemini** 提供多元化专家意见。 |
| **🛡️ 质量保障** | 引入双重审核机制：**Claude 初审** + **Codex 终审**，确保代码健壮性。 |
| **🔄 全自动闭环** | 支持 `拆解` → `执行` → `审核` → `重试` 的全自动流程，最大程度减少人工干预。 |
| **🔧 灵活架构** | **Skills + MCP** 混合架构：MCP 提供工具能力，Skills 提供工作流指导，按需加载节约 Token。 |
| **🔄 上下文保持** | **SESSION_ID** 会话复用机制确保多轮协作上下文连贯，支持长任务稳定执行，无信息丢失。 |
## 🤖 角色分工与协作
在这个体系中，每个模型都有明确的职责：
* **Claude**: 👑 **架构师 / 协调者**
* 负责需求分析、任务拆解、Prompt 优化以及最终决策。
* **Coder**: 🔨 **执行者**
* 指代那些**量大管饱、执行能力强**的模型（如 GLM-4.7、DeepSeek-V3 等）。
* 可接入**任意支持 Claude Code API 的第三方模型**，负责具体的代码生成、修改、批量任务处理。
* **Codex (OpenAI)**: ⚖️ **审核官 / 高级代码顾问**
* 负责独立的代码质量把关，提供客观的 Code Review，也可作为架构设计和复杂方案的咨询顾问。
* **Gemini**: 🧠 **多面手专家（可选）**
* 与 Claude 同等级别的顶级 AI 专家，按需调用。可担任高阶顾问、独立审核者或代码执行者。
### 📊 实测案例
**[单元测试批量生成](cases/2025-01-05-unit-test-generation/README.md)** - CCG 架构实测记录
| 指标 | 纯 Claude 方案 | CCG 协作方案 | 说明 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **任务规模** | 7,488 行代码（481 个测试用例） | 7,488 行代码（481 个测试用例） | 为某后端项目生成单元测试 |
| **总成本** | $3.13 | $0.55 | **节省 82%** |
| **Claude 成本** | $3.13 | $0.29 | **节省 91%**（仅架构调度） |
| **Coder 成本** | $0 | $0.26 | 执行繁重代码生成任务 |
| **质量审核** | ❌ 无独立审核 | ✅ Claude 初审 + Codex 终审 | 双重把关，代码质量可控 |
**核心优势**：
- 💰 **成本优化**：Claude 只输出简短指令，利用便宜的输入价格处理验收工作，避免输出昂贵的代码 token
- 🔄 **上下文保持**：SESSION_ID 会话复用机制确保多轮协作上下文连贯，支持长任务稳定执行
- ⚡ **长任务稳定性**：优化的任务拆分与重试策略，确保大型任务（如批量生成 7,488 行测试代码）稳定完成
- 🛡️ **质量保障**：双重审核机制（Claude 初审 + Codex 终审），代码质量可控
### 协作流程图
```mermaid
flowchart TB
subgraph UserLayer ["用户层"]
User(["👤 用户需求"])
end
subgraph ClaudeLayer ["Claude - 架构师"]
Claude["🧠 需求分析 & 任务拆解"]
Prompt["📝 构造精确 Prompt"]
Review["🔍 结果审查 & 决策"]
end
subgraph MCPLayer ["MCP 服务器"]
MCP{{"⚙️ CCG-MCP"}}
end
subgraph ToolLayer ["执行层"]
Coder["🔨 Coder 工具
claude CLI → 可配置后端
sandbox: workspace-write"]
Codex["⚖️ Codex 工具
codex CLI
sandbox: read-only"]
Gemini["🧠 Gemini 工具
gemini CLI
sandbox: workspace-write"]
end
User --> Claude
Claude --> Prompt
Prompt -->|"coder / gemini"| MCP
MCP -->|"流式 JSON"| Coder
MCP -->|"流式 JSON"| Gemini
Coder -->|"SESSION_ID + result"| Review
Gemini -->|"SESSION_ID + result"| Review
Review -->|"需要审核 / 专家意见"| MCP
MCP -->|"流式 JSON"| Codex
Codex -->|"SESSION_ID + 审核结论"| Review
Review -->|"✅ 通过"| Done(["🎉 任务完成"])
Review -->|"❌ 需修改"| Prompt
Review -->|"⚠️ 小优化"| Claude
```
**典型工作流**：
```
1. 用户提出需求
↓
2. Claude 分析、拆解任务，构造精确 Prompt
↓
3. 调用 coder (或 gemini) 工具 → 执行代码生成/修改
↓
4. Claude 审查结果，决定是否需要 Codex 审核或 Gemini 咨询
↓
5. 调用 codex (或 gemini) 工具 → 独立 Code Review / 获取第二意见
↓
6. 根据审核结论：通过 / 优化 / 重新执行
```
## 🚀 快速开始
### 1. 前置要求
在开始之前，请确保您已安装以下工具：
* **uv**: 极速 Python 包管理器 ([安装指南](https://docs.astral.sh/uv/))
* Windows: `powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"`
* macOS/Linux: `curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh`
* **Claude Code**: 版本 **≥ v2.0.56** ([安装指南](https://code.claude.com/docs))
* **Codex CLI**: 版本 **≥ v0.61.0** ([安装指南](https://developers.openai.com/codex/quickstart))
* **Gemini CLI**（可选）: 如需使用 Gemini 工具 ([安装指南](https://github.com/google-gemini/gemini-cli))
* **Coder 后端 API Token**: 需自行配置，推荐使用 GLM-4.7 作为参考案例，从 [智谱 AI](https://open.bigmodel.cn) 获取。
> **⚠️ 重要提示：费用与权限**
> * **工具授权**：`claude`、`codex` 和 `gemini` CLI 工具均需在本地完成登录授权。
> * **费用说明**：这些工具的使用通常涉及官方订阅费用或 API 使用费。
> * **Claude Code**: 需要 Anthropic 账号及相应的计费设置。（或三方接入）
> * **Codex CLI**: 需要 OpenAI 账号或 API 额度。
> * **Gemini CLI**: 默认调用 `gemini-3-pro-preview` 模型（可能涉及 Google AI 订阅或 API 调用限制）。
> * **Coder API**: 需自行承担所配置后端模型（如智谱 AI、DeepSeek 等）的 API 调用费用。
> * 请在正式使用前确保所有工具已登录且账号资源充足。
### ⚡ 一键配置（推荐）
我们提供一键配置脚本，自动完成所有设置步骤：
**Windows（双击运行或终端执行）**
```powershell
git clone https://github.com/FredericMN/Coder-Codex-Gemini.git
cd Coder-Codex-Gemini
.\setup.bat
```
**macOS/Linux**
```bash
git clone https://github.com/FredericMN/Coder-Codex-Gemini.git
cd Coder-Codex-Gemini
chmod +x setup.sh && ./setup.sh
```
**脚本执行流程**：
1. **检查并安装 uv** - 如未安装则自动下载安装
2. **检查 Claude CLI** - 验证是否已安装
3. **安装项目依赖** - 运行 `uv sync`
4. **注册 MCP 服务器** - 自动配置到用户级别
5. **安装 Skills** - 复制工作流指导到 `~/.claude/skills/`
6. **配置全局 Prompt** - 自动追加到 `~/.claude/CLAUDE.md`
7. **配置 Coder** - 交互式输入 API Token、Base URL 和 Model
**🔐 安全说明**：
- API Token 输入时不会显示在屏幕上
- 配置文件保存在 `~/.ccg-mcp/config.toml`，权限设置为仅当前用户可读写
- Token 仅存储在本地，不会上传或共享
> 💡 **提示**：一键配置完成后，请重启 Claude Code CLI 使配置生效。
### Windows 用户注意事项
在 Windows 上使用 CCG-MCP，请确保以下 CLI 工具已正确添加到系统 PATH：
| 工具 | 验证命令 | 常见安装位置 |
|------|----------|--------------|
| `claude` | `where claude` | `%APPDATA%\npm\claude.cmd` 或通过 npm 全局安装 |
| `codex` | `where codex` | `%APPDATA%\npm\codex.cmd` 或通过 npm 全局安装 |
| `gemini` | `where gemini` | `%APPDATA%\npm\gemini.cmd` 或通过 npm 全局安装 |
| `uv` | `where uv` | `%USERPROFILE%\.local\bin\uv.exe` |
**添加到 PATH 的方法**：
1. 打开"系统属性" → "高级" → "环境变量"
2. 在"用户变量"中找到 `Path`，点击"编辑"
3. 添加工具所在目录（如 `%APPDATA%\npm`）
4. 重启终端使配置生效
**验证安装**：
```powershell
# 检查所有工具是否可用
claude --version
codex --version
gemini --version # 可选
uv --version
```
> **提示**：如果遇到 "命令不存在" 错误，请检查 PATH 配置是否正确。
### 2. 安装 MCP 服务器
#### 远程安装（推荐）
一键脚本默认使用远程安装方式，无需额外操作。如需手动安装：
```bash
claude mcp add ccg -s user --transport stdio -- uvx --refresh --from git+https://github.com/FredericMN/Coder-Codex-Gemini.git ccg-mcp
```
#### 本地安装（仅开发调试）
如需修改源码或调试，可使用本地安装：
```bash
# 进入项目目录
cd /path/to/Coder-Codex-Gemini
# 安装依赖
uv sync
# 注册 MCP 服务器（使用本地路径）
# Windows
claude mcp add ccg -s user --transport stdio -- uv run --directory $pwd ccg-mcp
# macOS/Linux
claude mcp add ccg -s user --transport stdio -- uv run --directory $(pwd) ccg-mcp
```
#### 远程安装 vs 本地安装
| 特性 | 远程安装（推荐） | 本地安装 |
|------|-----------------|---------|
| **稳定性** | ✅ 每次独立拉取，无文件锁定问题 | ⚠️ 多终端并发可能冲突 |
| **适用场景** | 日常使用 | 开发调试 |
| **Skills 支持** | 需手动安装到 `~/.claude/skills/` | 需手动安装（或使用一键脚本） |
| **更新方式** | 自动获取最新版本 | 需手动 `git pull` |
| **依赖要求** | 需要 `git` 命令 | 仅需 `uv` |
> **⚠️ 注意**：本地安装时，如果多个终端同时调用 MCP，可能因文件锁定导致"MCP 无响应"。建议日常使用远程安装方式。
**卸载 MCP 服务器**
```bash
claude mcp remove ccg -s user
```
### 3. 配置 Coder
推荐使用 **配置文件** 方式进行管理。
> **可配置后端**：Coder 工具通过 Claude Code CLI 调用后端模型。**需要用户自行配置**，推荐使用 GLM-4.7 作为参考案例，您也可以选用其他支持 Claude Code API 的模型（如 Minimax、DeepSeek 等）。
**创建配置目录**:
```bash
# Windows
mkdir %USERPROFILE%\.ccg-mcp
# macOS/Linux
mkdir -p ~/.ccg-mcp
```
**创建配置文件** `~/.ccg-mcp/config.toml`:
```toml
[coder]
api_token = "your-api-token" # 必填
base_url = "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic" # 示例：GLM API
model = "glm-4.7" # 示例：GLM-4.7，可替换为其他模型
[coder.env]
CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC = "1"
```
### 4. 安装 Skills（推荐）
Skills 层提供工作流指导，确保 Claude 正确使用 MCP 工具。
```bash
# Windows (PowerShell)
if (!(Test-Path "$env:USERPROFILE\.claude\skills")) { mkdir "$env:USERPROFILE\.claude\skills" }
xcopy /E /I "skills\ccg-workflow" "$env:USERPROFILE\.claude\skills\ccg-workflow"
# 可选：安装 Gemini 协作 Skill
xcopy /E /I "skills\gemini-collaboration" "$env:USERPROFILE\.claude\skills\gemini-collaboration"
# macOS/Linux
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r skills/ccg-workflow ~/.claude/skills/
# 可选：安装 Gemini 协作 Skill
cp -r skills/gemini-collaboration ~/.claude/skills/
```
### 5. 配置全局 Prompt（推荐）
在 `~/.claude/CLAUDE.md` 中添加强制规则，确保 Claude 遵守协作流程：
```markdown
# 全局协议
## 强制规则
- **默认协作**：所有代码/文档改动任务，**必须**委托 Coder 执行，阶段性完成后**必须**调用 Codex 审核
- **跳过需确认**：若判断无需协作，**必须立即暂停**并报告：
> "这是一个简单的[描述]任务，我判断无需调用 Coder/Codex。是否同意？等待您的确认。"
- **违规即终止**：未经确认跳过 Coder 执行或 Codex 审核 = **流程违规**
- **必须会话复用**：必须保存接收到的 `SESSION_ID` ，并始终在请求参数中携带 `SESSION_ID` 保持上下文
- **SESSION_ID 管理规范**：各角色（Coder/Codex/Gemini）的 SESSION_ID 相互独立，必须使用 MCP 工具响应返回的实际 SESSION_ID 值，严禁自创 ID 或混用不同角色的 ID
## ⚠️ Skill 阅读前置条件（强制）
**在调用任何 CCG MCP 工具之前，必须先执行对应的 Skill 获取最佳实践指导：**
| MCP 工具 | 前置 Skill | 执行方式 |
|----------|-----------|---------|
| `mcp__ccg__coder` | `/ccg-workflow` | 必须先执行 |
| `mcp__ccg__codex` | `/ccg-workflow` | 必须先执行 |
| `mcp__ccg__gemini` | `/gemini-collaboration` | 必须先执行 |
**执行流程**：
1. 用户请求使用 Coder/Codex/Gemini
2. **立即执行对应 Skill**（如 `/ccg-workflow`、`/gemini-collaboration`）
3. 阅读 Skill 返回的指导内容
4. 按照指导调用 MCP 工具
**禁止行为**：
- ❌ 跳过 Skill 直接调用 MCP 工具
- ❌ 假设已了解最佳实践而不执行 Skill
---
# AI 协作体系
**Claude 是最终决策者**，所有 AI 意见仅供参考，需批判性思考后做出最优决策。
## 角色分工
| 角色 | 定位 | 用途 | sandbox | 重试 |
|------|------|------|---------|------|
| **Coder** | 代码执行者 | 生成/修改代码、批量任务 | workspace-write | 默认不重试 |
| **Codex** | 代码审核者/高阶顾问 | 架构设计、质量把关、Review | read-only | 默认 1 次 |
| **Gemini** | 高阶顾问（按需） | 架构设计、第二意见、前端/UI | workspace-write (yolo) | 默认 1 次 |
## 核心流程
1. **Coder 执行**：所有改动任务委托 Coder 处理
2. **Claude 验收**：Coder 完成后快速检查，有误则 Claude 自行修复
3. **Codex 审核**：阶段性开发完成后调用 review，有误委托 Coder 修复，持续迭代直至通过
## 任务拆分原则（分发给 Coder）
> ⚠️ **一次调用，一个目标**。禁止向 Coder 堆砌多个不相关需求。
- **精准 Prompt**：目标明确、上下文充分、验收标准清晰
- **按模块拆分**：相关改动可合并，独立模块分开
- **阶段性 Review**：每模块 Claude 验收，里程碑后 Codex 审核
## 编码前准备（复杂任务）
1. 搜索受影响的符号/入口点
2. 列出需要修改的文件清单
3. 复杂问题可先与 Codex 或 Gemini 沟通方案
## Gemini 触发场景
- **用户明确要求**：用户指定使用 Gemini
- **Claude 自主调用**：设计前端/UI、需要第二意见或独立视角时
```
> **说明**：纯 MCP 也能工作，但推荐 Skills + 全局 Prompt 配置以获得最佳体验。
### 6. 验证安装
运行以下命令检查 MCP 服务器状态：
```bash
claude mcp list
```
✅ 看到以下输出即表示安装成功：
```text
ccg: ... - ✓ Connected
```
### 7. (可选) 权限配置
为获得流畅体验，可在 `~/.claude/settings.json` 中添加自动授权：
```json
{
"permissions": {
"allow": [
"mcp__ccg__coder",
"mcp__ccg__codex",
"mcp__ccg__gemini"
]
}
}
```
## 🛠️ 工具详解
### `coder` - 代码执行者
调用可配置的后端模型执行具体的代码生成或修改任务。
> **可配置后端**：Coder 工具通过 Claude Code CLI 调用后端模型。**需要用户自行配置**，推荐使用 GLM-4.7 作为参考案例，您也可以选用其他支持 Claude Code API 的模型（如 Minimax、DeepSeek 等）。
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
| :--- | :--- | :---: | :--- | :--- |
| `PROMPT` | string | ✅ | - | 具体的任务指令和代码要求 |
| `cd` | Path | ✅ | - | 目标工作目录 |
| `sandbox` | string | - | `workspace-write` | 沙箱策略，默认允许写入 |
| `SESSION_ID` | string | - | `""` | 会话 ID，用于维持多轮对话上下文 |
| `return_all_messages` | bool | - | `false` | 是否返回完整的对话历史（用于调试） |
| `return_metrics` | bool | - | `false` | 是否在返回值中包含耗时等指标 |
| `timeout` | int | - | `300` | 空闲超时（秒），无输出超过此时间触发超时 |
| `max_duration` | int | - | `1800` | 总时长硬上限（秒），默认 30 分钟，0 表示无限制 |
| `max_retries` | int | - | `0` | 最大重试次数（Coder 默认不重试） |
| `log_metrics` | bool | - | `false` | 是否将指标输出到 stderr |
### `codex` - 代码审核者
调用 Codex 进行独立且严格的代码审查。
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
| :--- | :--- | :---: | :--- | :--- |
| `PROMPT` | string | ✅ | - | 审核任务描述 |
| `cd` | Path | ✅ | - | 目标工作目录 |
| `sandbox` | string | - | `read-only` | **强制只读**，严禁审核者修改代码 |
| `SESSION_ID` | string | - | `""` | 会话 ID |
| `skip_git_repo_check` | bool | - | `true` | 是否允许在非 Git 仓库运行 |
| `return_all_messages` | bool | - | `false` | 是否返回完整的对话历史（用于调试） |
| `image` | List[Path]| - | `[]` | 附加图片列表（用于 UI 审查等） |
| `model` | string | - | `""` | 指定模型，默认使用 Codex 自己的配置 |
| `return_metrics` | bool | - | `false` | 是否在返回值中包含耗时等指标 |
| `timeout` | int | - | `300` | 空闲超时（秒），无输出超过此时间触发超时 |
| `max_duration` | int | - | `1800` | 总时长硬上限（秒），默认 30 分钟，0 表示无限制 |
| `max_retries` | int | - | `1` | 最大重试次数（Codex 默认允许 1 次重试） |
| `log_metrics` | bool | - | `false` | 是否将指标输出到 stderr |
| `yolo` | bool | - | `false` | 无需审批运行所有命令（跳过沙箱） |
| `profile` | string | - | `""` | 从 ~/.codex/config.toml 加载的配置文件名称 |
### `gemini` - 多面手专家（可选）
调用 Gemini CLI 进行代码执行、技术咨询或代码审核。与 Claude 同等级别的顶级 AI 专家。
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
| :--- | :--- | :---: | :--- | :--- |
| `PROMPT` | string | ✅ | - | 任务指令，需提供充分背景信息 |
| `cd` | Path | ✅ | - | 工作目录 |
| `sandbox` | string | - | `workspace-write` | 沙箱策略，默认允许写入（灵活控制） |
| `yolo` | bool | - | `true` | 跳过审批，默认开启 |
| `SESSION_ID` | string | - | `""` | 会话 ID，用于多轮对话 |
| `model` | string | - | `gemini-3-pro-preview` | 指定模型版本 |
| `return_all_messages` | bool | - | `false` | 是否返回完整的对话历史 |
| `return_metrics` | bool | - | `false` | 是否在返回值中包含耗时等指标 |
| `timeout` | int | - | `300` | 空闲超时（秒） |
| `max_duration` | int | - | `1800` | 总时长硬上限（秒） |
| `max_retries` | int | - | `1` | 最大重试次数 |
| `log_metrics` | bool | - | `false` | 是否将指标输出到 stderr |
**角色定位**：
- 🧠 **高阶顾问**：架构设计、技术选型、复杂方案讨论
- ⚖️ **独立审核**：代码 Review、方案评审、质量把关
- 🔨 **代码执行**：原型开发、功能实现（尤其擅长前端/UI）
**触发场景**：
- 用户明确要求使用 Gemini
- Claude 需要第二意见或独立视角
### 超时机制
本项目采用**双重超时保护**机制：
| 超时类型 | 参数 | 默认值 | 说明 |
|----------|------|--------|------|
| **空闲超时** | `timeout` | 300s | 无输出超过此时间触发超时，有输出则重置计时器 |
| **总时长硬上限** | `max_duration` | 1800s | 从开始计时，无论是否有输出，超过此时间强制终止 |
**错误类型区分**：
- `idle_timeout`：空闲超时（无输出）
- `timeout`：总时长超时
### 返回值结构
```json
// 成功（默认行为，return_metrics=false）
{
"success": true,
"tool": "coder",
"SESSION_ID": "uuid-string",
"result": "回复内容"
}
// 成功（启用指标，return_metrics=true）
{
"success": true,
"tool": "coder",
"SESSION_ID": "uuid-string",
"result": "回复内容",
"metrics": {
"ts_start": "2026-01-02T10:00:00.000Z",
"ts_end": "2026-01-02T10:00:05.123Z",
"duration_ms": 5123,
"tool": "coder",
"sandbox": "workspace-write",
"success": true,
"retries": 0,
"exit_code": 0,
"prompt_chars": 256,
"prompt_lines": 10,
"result_chars": 1024,
"result_lines": 50,
"raw_output_lines": 60,
"json_decode_errors": 0
}
}
// 失败（结构化错误，默认行为）
{
"success": false,
"tool": "coder",
"error": "错误摘要",
"error_kind": "idle_timeout | timeout | upstream_error | ...",
"error_detail": {
"message": "错误简述",
"exit_code": 1,
"last_lines": ["最后20行输出..."],
"idle_timeout_s": 300,
"max_duration_s": 1800
// "retries": 1 // 仅在 retries > 0 时返回
}
}
// 失败（启用指标，return_metrics=true）
{
"success": false,
"tool": "coder",
"error": "错误摘要",
"error_kind": "idle_timeout | timeout | upstream_error | ...",
"error_detail": {
"message": "错误简述",
"exit_code": 1,
"last_lines": ["最后20行输出..."],
"idle_timeout_s": 300,
"max_duration_s": 1800
// "retries": 1 // 仅在 retries > 0 时返回
},
"metrics": {
"ts_start": "2026-01-02T10:00:00.000Z",
"ts_end": "2026-01-02T10:00:05.123Z",
"duration_ms": 5123,
"tool": "coder",
"sandbox": "workspace-write",
"success": false,
"retries": 0,
"exit_code": 1,
"prompt_chars": 256,
"prompt_lines": 10,
"json_decode_errors": 0
}
}
```
## 📚 架构说明
### 三层配置架构
本项目采用 **MCP + Skills + 全局 Prompt** 混合架构，各层职责分明：
| 层级 | 职责 | Token 消耗 | 必需性 |
|------|------|-----------|--------|
| **MCP 层** | 工具实现（类型安全、结构化错误、重试、metrics） | 固定（工具 schema） | **必需** |
| **Skills 层** | 工作流指导（触发条件、流程、模板） | 按需加载 | 推荐 |
| **全局 Prompt 层** | 强制规则（确保 Claude 遵守协作流程） | 固定（约 20 行） | 推荐 |
**为什么推荐完整配置？**
- **纯 MCP**：工具可用，但 Claude 可能不理解何时/如何使用
- **+ Skills**：Claude 学会工作流程，知道何时触发协作
- **+ 全局 Prompt**：强制规则确保 Claude 始终遵守协作纪律
**Token 优化**：Skills 按需加载，非代码任务不加载工作流指导，可显著节约 Token
## 🧑💻 开发与贡献
欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
```bash
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/FredericMN/Coder-Codex-Gemini.git
cd Coder-Codex-Gemini
# 2. 安装依赖 (使用 uv)
uv sync
# 3. 本地调试运行
uv run ccg-mcp
```
## 📚 参考资源
- **FastMCP**: [GitHub](https://github.com/jlowin/fastmcp) - 高效的 MCP 框架
- **GLM API**: [智谱 AI](https://open.bigmodel.cn) - 强大的国产大模型（推荐作为 Coder 后端）
- **Claude Code**: [Documentation](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code)
## 📄 License
MIT
=======
# Coder-Codex-G
#### 介绍
{**以下是 Gitee 平台说明，您可以替换此简介**
Gitee 是 OSCHINA 推出的基于 Git 的代码托管平台（同时支持 SVN）。专为开发者提供稳定、高效、安全的云端软件开发协作平台
无论是个人、团队、或是企业，都能够用 Gitee 实现代码托管、项目管理、协作开发。企业项目请看 [https://gitee.com/enterprises](https://gitee.com/enterprises)}
#### 软件架构
软件架构说明
#### 安装教程
1. xxxx
2. xxxx
3. xxxx
#### 使用说明
1. xxxx
2. xxxx
3. xxxx
#### 参与贡献
1. Fork 本仓库
2. 新建 Feat_xxx 分支
3. 提交代码
4. 新建 Pull Request
#### 特技
1. 使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md
2. Gitee 官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com)
3. 你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目
4. [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是 Gitee 最有价值开源项目，是综合评定出的优秀开源项目
5. Gitee 官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help)
6. Gitee 封面人物是一档用来展示 Gitee 会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)
>>>>>>> 4ddc33e18b3158b2af2c881d6ada951a5691af5e