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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
为codex添加五个模型能使用的原生工具
通过MCP的方式向模型暴露。Mac Linuc Windows的cli和app均支持
- read工具（目前支持一切常规编码文本文件，pdf文字或图片模式读取，后续会添加office读取）
- glob工具：用于查找文件
- grep工具：查找文件内容
- bash前后台终端工具（windows使用git bash，mac linux使用系统bash）
- 一个小巧的replace工具，用于匹配词的批量替换，比如将某文档某个函数名批量替换为另一个
五大工具完全避免codex将注意力放在各种终端各种命令拼写上。这会显著提高模型完成任务速度和准确性。对于Windows用户，这意味着可以永久不再受powershell折磨。
安装方法
windos用户需要安装git：Git - Install for Windows
全局安装（需要node.js：Node.js — Download Node.js® ）：
npm install --global fastctx
如遇404，无法找到包，或无法更新，运行（本次安装强制使用官方源安装）：
npm install --global fastctx --registry=https://registry.npmjs.org/
之后终端直接输入
fastctx
进入控制终端。存在自动更新检查
FastCtx 解决什么问题
要理解本项目做了什么，需要理解codex本身是如何和电脑系统进行交互的
下列以read和grep为例
1. read：读取文件
原生 Codex 读取一个 GBK 文件的第 120～159 行，可能需要临时构造：
$offset = 120
$limit = 40
$line = $offset
$bytes = [IO.File]::ReadAllBytes('V:\repo\docs\legacy.txt')
$text = [Text.Encoding]::GetEncoding(936).GetString($bytes)
$text -split "\r?\n" |
Select-Object -Skip ($offset - 1) -First $limit |
ForEach-Object { "{0}`t{1}" -f $line++, $_ }
这里的代码页、分页、行号和“是否还有后续”都要由模型自己处理。
在FastCtx下
{
"file_path": "V:/repo/docs/legacy.txt",
"encoding": "gbk",
"offset": 120,
"limit": 40
}
工具调用结束后返回
文件文本
(Partial: lines 120-159 of 512 shown. Continue with offset=160.)
这能清晰的看出二者区别，让模型进行结构化的函数调用是一定比手动更加清晰，结果更明确。5.6sol是一个被codex拖累的模型，大量的注意力会放在命令拼写上而不是任务本身。
2. grep：搜索文件内容
原生 PowerShell 搜索整个项目：
Get-ChildItem -LiteralPath 'V:\repo' -Recurse -File -Force |
Where-Object { $_.FullName -notmatch '[\\/]\.git[\\/]' } |
Select-String -Pattern '^TODO$' -Context 1,1
Select-String 本身支持逐行正则搜索，但目录遍历规则需要模型自己拼接。
FastCtx 调用：
{
"pattern": "^TODO$",
"path": "V:/repo",
"output_mode": "content",
"context": 1
}
配置介绍
- fastctx是一个mcp，他通过TUI进行安装，TUI可进行配置，更新检查，查看运行终端等操作。但模型调用环境随codex自动启动和终止，无需一直开着TUI。
详情见TUI选项和描述
需要注意的是
- 输出档位是config.toml中的控制全局工具单次输出的最高长度。设置太高会导致上下文被快速占满，太低会导致模型产生太多读取次数。如果不知道这些什么意思，输出部分保持全默认
- 扩展工具部分：bash终端启用后模型会使用我们提供的终端替代codex原始终端，windos强烈建议开启，linux和mac用户，如果需要我们提供的新功能，也可以开启
终端工具
fastctx提供这几个工具
| 工具 | 用途 |
|---|---|
run |
前台执行 Bash 命令 |
run_background |
启动后台 Bash 任务 |
job_output |
增量读取后台任务输出 |
job_kill |
终止后台任务的整个进程树 |
job_list |
找回运行中及已留存的终态任务 |
run命令是前台终端，这是模型一次工具调用，模型会被挂起直到终端结束。存在timeout，但模型会自行选择前台还是后台终端。run_background是启动一次后台终端，后台终端会运行在独立的和codex解耦的fastctx内核中，不和模型会话状态绑定，模型不会被挂起阻塞。- 模型能随时读取后台终端最新输出。终端内容会存储，
任务存储上限即配置：所有会话后台终端输出内容在磁盘中总空间预算。若超出会自动从最老的进行清理（不影响运行中终端） - 后台终端无超时参数只要电脑不关机，进程不崩溃就会一直运行。这么做是为了避免长训练之类的终端任务被误杀。模型可手动终止，用户这边可以在TUI的任务界面看到具体信息。
- 假如电脑意外重启，同一个会话下模型也可凭终端id查看输出
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