本帖使用社区公益推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容：
- 我的项目是免费使用的，无收费（变相收费、赞助）部分： 是
- 我的帖子已经打上 公益推广 标签： 是
- 我的项目属于个人项目，与公司或商业机构无关： 是
- 我的项目不存在QQ、TG等群组引流： 是
- 我的项目不存在非运营必要的网站引流： 是
- 我的项目不存在为他人推广、AFF： 是
- 我的项目无关联的商业项目： 是
- 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是
- 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是
以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出
项目地址： yyjeqhc/webcodex: Self-hosted runtime for exposing controlled project tools to ChatGPT GPT Actions and MCP clients.
注：此项目要求你的chatgpt账号有创建应用或者创建GPT的权限，普通账号貌似都没有。然后一个小的门槛就是需要自行部署https服务接入gpt官方，这里可以使用本人部署的公网服务器用于体验。长期稳定使用，建议大家自建服务器端，并在客户端持久化一个配置。
https://sg4.yyjeqhc.cn/mcp
可以快速使用npm进行安装，并在某个目录下进行启动：
npm install -g @yyjeqhc/webcodex
cd /path/to/your/repository
webcodex connect https://sg4.yyjeqhc.cn
一个大家关心的问题：是否会造成封号
这里声明：这是官方公开的接口，非漏洞/破解利用。至少，本人从5月使用至今，账号无任何异常。
开发缘由：
- team/plus 的codex 额度比较少（8月重置以后额度少得夸张了），chatgpt 的聊天额度非常多
- 官方提供 mcp应用/gpt action 接入
- 此方式接入，不消耗你的codex额度
于是想着闲置利用，把线上聊天窗口接入到内部环境中，让你躺床上用手机，也能了解项目的进度情况。
由于是team账号，所以不能share一个链接来展示实际的运行效果，这里只做截图展示：
场景一：客户端稳定后台运行，手机一条指令就能让它帮我启动电脑任务：
场景二：运维能力的极大增强：
场景三：编程能力和评审能力：
由于本人专注于rust和项目本体开发，所以目前还没有测试过其他编程语言开发，大家可以体验并反馈。
v0.3.1总结
本次发布，相比之前就是更强的能力，更方便的接入。
也有一个webUI的展示，理论上可以看见窗口执行任务的情况，不过，我实际也没有运行过。
自我感觉，部署稳定以后，后续的使用应该是称心如意，非常的顺手。简单的自然语言就能完成想做的功能。
后续开发，将暂时冻结新的功能，转而清理代码以及调整架构。
ChatGPT 端接入
方式一：MCP 连接器
唯一需要注意的就是连接地址是自己部署的实际地址，然后身份认证按照图示填写。
填完以后确认，会要求填入秘钥，这个秘钥就是刚才 openssl 生成的了。
输入秘钥以后，出现已连接的消息就是连接成功了，此时，只需要本地启动软件，就算接入完成了
方式二：GPT Actions
它的创建和 mcp 应用基本类似，只是需要填写更多的内容，请按照图示填写即可。
下面的token还是上面 openssl创建的那个。
如果不是自己部署的话，可以填入https://sg4.yyjeqhc.cn/openapi.json进行接入测试
到此，启动软件以后，就可以在chatgpt窗口或者自己创建的gpt窗口，访问注册项目了。当然，后续线上prompt 可以扩展非启动项目，说人话就是用户级权限。
体验
就本人的体验来说，gpt action似乎可以更少的审批步骤，只需要开头prompt 一句，确认一次，就可以一直执行下去了，对比，常规的聊天窗口经常会出现权限确认这样的信息。如果不是改特大的项目之类的，以模型的基准能力，大多数场景我觉得都是够用了。
特色
- 稳定部署，支持作为系统服务，开机自启动，只要客户端和服务器网络正常，就不会断线
- 部署简单，初始化秘钥配置以后，仅需要一行命令即可启动，后续添加项目，直接线上 gpt 窗口一句 prompt搞定
- 支持精细的用户认证/执行权限（但也导致繁琐）
- 支持双端接入，让执行过程更简单
- 支持模型窗口的文件上传下载
- 对比 codex，可以接入 pro模型使用
Warning
请勿将自己的秘钥分享他人，否则可能造成自身设备被攻击。服务器不会保存你的秘钥，仅 gpt 访问客户端认证时使用。
后续计划
- 让
cli变得更好用，现在软件有些功能，还没有完全通过cli开放 - 让
coding功能更加好用，现在只有工具+shell执行 - 分场景进行优化，比如运维场景/科研跑实验场景这样的，有不同的
workflow或者memory机制 - 线上 UI 优化，不仅是
mcp有 UI，网站可以为每个session创建 UI，让工作流不只是盲盒 - 作为
mcp服务器和客户端，可以接入本地agent - Computer Use的接入，理论上是可以实现的，有上传下载二进制的功能。只需要实现本地本地的控制流就好了。
理想
按照理想情况，当然是让线上窗口体验就能接近甚至达到本地 coding agent的体验。实际上，还有好多的优化要做，还要考虑你的窗口运行时不要降智，调度到mini模型。
本人在开发过程也是有过路线错误之类的，纯 vibe coding，这里发出来也是希望各位佬友可以进行指点。
