Codexを接続
Unity Gateway経由で、モデル、MCPツール、スキルを使用して、ターミナルまたはChatGPTデスクトップアプリでCodexを使用します。Unity Gateway CLI（ug）を使用してアクセスを構成するか、接続を手動で構成します。
始める前に
使用するモデル、MCPサービス、スキルにアクセスするには、DatabricksワークスペースのURLとアクセス権が必要です。CodexまたはChatGPTデスクトップアプリの最新バージョンをインストールします。
すでに管理者がデバイスを構成している場合は、組織の起動手順に従ってください。
ターミナル内のCodex
Unity Gateway CLIを使用する（推奨）
ugをインストールし、プロジェクト ディレクトリから次のコマンドを実行します。
ug codex
プロンプトに従ってワークスペースを選択し、サインインします。ug により接続が構成され、ターミナルで Codex が起動します。すでに使用している同じプロンプトとコマンドを使用して作業を起動します。モデルを変更するには、/model を入力します。
MCPツールまたはスキルを追加するには、ターミナルで次のコマンドを実行してから、Codexを再起動します。
ug mcp add
ug skills add
各コマンドで、何を追加するかを選択できます。手動でセットアップするには、以下の設定セクションを使用してください。
ChatGPT デスクトップ
Unity Gateway CLIを使用する（推奨）
macOSおよびLinuxでは、ugをインストールし、インタラクティブターミナルで次のコマンドを実行します：
ug configure --agents codex
ワークスペースを選択してサインインします。プロンプトが表示されたら、デバイスのパスワードを使用してシステム構成の更新を承認します。ug は、Unity Gatewayの接続とOAuthトークンの更新を構成します。
デスクトップアプリを開くか再起動し、Codexの会話を起動します。モデルピッカーを使用してモデルを変更します。ug codex コマンドでターミナルエージェントが起動します。構成の完了後、通常どおりデスクトップアプリを開いてください。
Windowsでは、以下の手動モデル構成を使用してください。引き続き ug mcp add および ug skills add を使用してツールやスキルを追加し、アプリを再起動することができます。
モデルを手動で構成する
これらの設定は、ターミナルエージェントとデスクトップアプリの両方に適用されます。Codexを閉じてから、~/.codex/config.tomlを開くか作成します。Windowsの場合は、%USERPROFILE%\.codex\config.tomlを使用します。
Merge the following settings into the file.Keep model and model_provider at the top level, before any table headers, and preserve unrelated settings.
model = "<catalog>.<schema>.<model-name>"
model_provider = "databricks"
[model_providers.databricks]
name = "Databricks"
base_url = "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/codex/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = false
supports_websockets = false
http_headers = { Authorization = "Bearer <databricks-pat>" }
モデルのプレースホルダーを完全な Unity Catalog 名に置き換え、<workspace-hostname> にワークスペースのホスト名を、<databricks-pat> に個人用アクセストークンを指定します。この例ではトークンをローカルに保存します。ファイルを非公開にし、ご自身のトークンを使用してください。
プロジェクトディレクトリから codex をランするか、デスクトップアプリを再度開きます。お使いのデバイスに管理プロバイダーの設定がある場合は、管理者に更新を依頼してください。それらの設定はこのユーザー設定よりも優先されます。
フィールドの詳細については、OpenAIの設定リファレンスを参照してください。
MCPツールを追加
Unity Gateway CLIを使用する
このコマンドを実行して、追加するサービスを選択します：
ug mcp add
Codexまたはデスクトップアプリを再起動し、接続されたツールを使用するように依頼してください。ugは、リクエストを認証し、資格情報を更新するローカルプロキシを登録します。
MCPサービスを手動で構成する
~/.codex/config.tomlに以下を追加します：
[mcp_servers.dbsql]
url = "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/system.ai.dbsql"
http_headers = { Authorization = "Bearer <databricks-pat>" }
ホスト名とトークンを置き換えてから、Codexを再起動します。mcp_serversの下で別のサービスに一意の名前を使用し、system.ai.dbsqlを3パートのUnity Catalog名に置き換えます。
OAuthの設定を行うには、OpenAIのMCP認証手順に従い、Codexが使用する正確なコールバックURLを指定してDatabricks OAuthアプリケーションを登録します。
スキルを追加する
Unity Gateway CLIを使用する
インタラクティブピッカーを実行します：
ug skills add
または、特定の公開済みスキルをdownloadします。
ug skills add --names <catalog>.<schema>.<skill-name>
Codexまたはデスクトップアプリを再起動してください。ダウンロードしたスキルは、~/.agents/skills/でローカルで使用できます。更新されたバージョンを取得するには、downloadを再実行してください。
代わりにMCPを介してスキーマのスキルを公開するには、次を実行します。
ug skills add --location <catalog>.<schema> --mcp
スキル レジストリを手動で接続する
~/.codex/config.tomlに以下を追加します：
[mcp_servers.databricks-skill-registry]
url = "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/"
http_headers = { Authorization = "Bearer <databricks-pat>" }
ホスト名とトークンを置き換えます。URLの末尾のスラッシュを残します。Codexを再起動し、次のような公開されたスキルを使用するように求めます。 Use <catalog>.<schema>.<skill-name> to review this query.
The registry loads skill instructions through MCP.すでに所有しているスキルファイルをインストールするには、SKILL.mdやバンドルされたファイルを含む完全なスキルフォルダを~/.agents/skills/に配置します。
Unity Gatewayのスキルはベータ版です。有効化とアクセス許可については、スキルのガバナンスを参照してください。
トラブルシューティング
デスクトップアプリで引き続きOpenAIのサインインが求められる場合： macOSまたはLinuxで、ug configure --agents codexを対話形式で再実行し、システム構成の更新を完了します。CLIプロファイルだけでは、デスクトップアプリは構成されません。手動セットアップを行うには、model_providerが最上位にあり、requires_openai_auth = falseがプロバイダーテーブルに含まれていることを確認してください。OAuthトークンの更新にauthテーブルを使用するプロバイダーには、そのフラグを追加しないでください。
Requests fail with a WebSocket error: Set supports_websockets = false in the active Databricks provider table.If your admin manages that configuration, ask them to update it.Restart the app afterward.
A model is missing: Check your model permissions.Set model to its full Unity Catalog name in the active configuration and 起動 a new conversation.
MCPまたはスキル接続が失敗した場合： URL、権限、コネクタのエラーを確認してください。手動接続の場合は、トークンの有効期限も確認してください。ugのセットアップ問題については、ug doctorを実行してください。ダウンロードしたスキルは、レジストリ接続が失敗した場合でも利用可能な状態を維持できます。