Codex を VPS で：Linux サーバーにインストールして SSH で接続する

VPS で動かす Codex の全体像

関わるマシンは 3 台で、それぞれの役割は 1 つです。

• Linux サーバーが Codex を動かします。そのプロジェクトのチャットは、サーバーの依存関係、セキュリティポリシー、計算資源を使って、そこでコマンドを実行し、ファイルを読み、変更を書き込みます。デスクトップアプリは SSH でサーバー上の Codex を、リモートユーザーのログインシェルで起動します。
• Mac か Windows PC が ChatGPT デスクトップアプリを動かし、SSH 接続を保ちます。スマートフォンがやり取りするホストはこのコンピューターなので、こちらもスリープせずオンラインにしておく必要があります。
• スマートフォンは ChatGPT アプリを動かし、リモートコントロールでそのホストを操作します。プロンプトと承認を送り、差分、ターミナルの出力、通知を表示します。
• OpenAI がリモートコントロールのホストとして挙げているのは macOS と Windows だけなので、スマートフォンを Linux サーバーと直接ペアリングする方法はドキュメントに載っていません。代わりに Mac か PC とペアリングしましょう。理想は 常時稼働の Mac mini です。

必要なもの

• SSH で接続できる Linux サーバー。GitHub にある Codex CLI のインストールガイドは Ubuntu 20.04 以降または Debian 10 以降、RAM は最小 4 GB、推奨 8 GB としています。リリースビルドは x86_64 と ARM64 向けがあります。
• ChatGPT デスクトップアプリを入れた Mac か Windows PC。サーバーを SSH ホストとして追加するために使います。スマートフォンからサーバーに届くようにするなら、このコンピューターは電源を入れたままにしておく必要があります。
• Codex を使う ChatGPT アカウント。OpenAI のプラン表では、SSH のリモート接続は Plus、Pro、Business、Enterprise と API キーで使え、モバイルからのリモートコントロールは Plus、Pro、Business、Enterprise で使えますが、API キーでは使えません。
• スマートフォンの ChatGPT アプリ（iOS または Android）。

Linux VPS に Codex をセットアップする方法

1. サーバーを借りて SSH を確認する

   Linux サーバーを作成し、デスクトップアプリを動かす Mac か PC から SSH でログインできることを確認します。鍵認証を使い、root ではなく、Codex に必要な権限だけを持つアカウントを使いましょう。

2. サーバーに Codex CLI をインストールする

   サーバーで OpenAI のインストールスクリプトを実行します。後で同じコマンドを実行すれば更新でき、npm でもインストールできます。Codex のサンドボックス用に bubblewrap をインストールします。PATH に bwrap がないと、Codex は非特権ユーザー名前空間を必要とする同梱のヘルパーに切り替え、起動時に警告を出します。Ubuntu 24.04 では、AppArmor の bwrap-userns-restrict プロファイルを読み込むまで警告が続く場合があります。

   # On the server: install the Codex CLI (run it again to update)
   curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh
   # or: npm install -g @openai/codex
   
   # Codex's sandbox on Linux uses bubblewrap
   sudo apt install bubblewrap   # Fedora: sudo dnf install bubblewrap

3. ヘッドレスサーバーでログインする

   サーバーにはブラウザがないので、デバイスコードでのログインを使います。codex login --device-auth を実行するか Sign in with Device Code を選び、表示される指示に従います。この機能はベータで、デバイスコードでのログインは先に ChatGPT のセキュリティ設定か、ワークスペースの管理者がオンにしておく必要があります。使えない場合は、ssh -L 1455:localhost:1455 でログインのコールバックを転送してサーバーで codex login を実行するか、サインイン済みのコンピューターから ~/.codex/auth.json をコピーし、そのファイルをパスワードと同じように扱います。

   # Headless sign-in (beta; turn on device code login in ChatGPT first)
   codex login --device-auth
   
   # Or forward the browser callback from your computer, then run codex login
   ssh -L 1455:localhost:1455 you@devbox.example.com
   
   # Exits 0 once you're signed in
   codex login status

4. SSH の設定にサーバーを追加する

   Mac か PC で ~/.ssh/config に Host エントリを追加し、ssh devbox が動くことを確認します。Codex はこのファイルから具体的なホストのエイリアスを読み取り、パターンだけのエントリは無視します。デスクトップアプリはリモートユーザーのログインシェルで Codex を起動するので、そこで codex が PATH に入っている必要があります。

   # ~/.ssh/config on the Mac or PC running the ChatGPT desktop app
   Host devbox
     HostName devbox.example.com
     User you
     IdentityFile ~/.ssh/id_ed25519
   
   # Check it works before adding it in the app
   ssh devbox

5. デスクトップアプリで SSH ホストとして追加する

   ChatGPT デスクトップアプリで Settings > Connections を開き、SSH ホストを追加するか有効にしてから、サーバー上のプロジェクトフォルダーを選びます。そのプロジェクトのチャットは、サーバー上でコマンドを実行し、ファイルを読み、変更を書き込みます。

6. スマートフォンから操作する

   同じ Mac か PC で Settings > Connections > Control this Mac or PC を開き、Set up または Add を選んで、ChatGPT アプリで QR コードを読み取ります。スマートフォンで Codex を開き、そのコンピューターとサーバーのプロジェクトを選んで、チャットを始めます。チャットは Mac か PC を経由してサーバー上で動くので、そのコンピューターはスリープさせずオンラインにしておきます。その役目は 自宅の Mac mini に任せられます。設定の詳細と対処法は Codex のリモートコントロール にあります。

出典：OpenAI のリモート接続と SSH ホストに関するドキュメント

ターミナルだけで使う：tmux の中で SSH 経由の Codex CLI を動かす

ターミナルさえあればいいなら、デスクトップアプリは省けます。SSH でサーバーに入り、tmux の中で Codex CLI を動かして、デタッチします。接続を切っても Codex は動き続け、SSH で入れるどのコンピューターからでも再びアタッチできます。

1. tmux の中で Codex を起動する

   tmux が入っていなければディストリビューションのパッケージからインストールし、セッションを始めて、プロジェクトフォルダーで codex を実行します。

   # On the server: run Codex inside tmux so it outlives your SSH connection
   tmux new -s codex
   cd ~/my-project
   codex
   
   # Detach with Ctrl+B, then D. Reattach later with:
   tmux attach -t codex

2. できないことを知っておく

   この構成はスマートフォンにはつながりません。OpenAI によると、モバイルの設定はデスクトップアプリから始めるもので、CLI からは設定できません。CLI には実験的な codex remote-control コマンドがあり、ドキュメントでは管理されたリモートコントロールのクライアントや SSH のワークフローと結び付けられていますが、CLI だけを動かすサーバーとスマートフォンをペアリングする方法は説明されていません。

サーバーを安全に保つ

• ほかの SSH サーバーと同じように扱います。信頼できる鍵と最小権限のアカウントを使い、認証のないサービスを公開インターネットで待ち受けさせないようにします。
• Codex のアプリサーバーを公開しないでください。codex app-server --listen と codex --remote は主に開発とデバッグ用で、OpenAI は共有ネットワークや公開ネットワークでアプリサーバーのトランスポートを開かないよう警告しています。
• サーバーのネットワークの外から届くには、VPN か Tailscale のようなメッシュネットワークを使います。Tailscale は、暗号化された WireGuard の接続で自分のデバイスだけをつなぎます。
• ~/.codex/auth.json は人に見せないでください。OpenAI はパスワードと同じように扱うよう求めています。
• サンドボックスの設定、セキュリティ制御、承認は、ローカルと同じようにサーバー上のチャットにも適用されます。Linux のサンドボックスには bubblewrap が必要です。

コンピューターとサーバーの間でチャットを移す

デスクトップアプリでは、チャットをその Git の状態ごと、コンピューターと接続した SSH ホストの間で引き継げます。両方に、同じ Git リポジトリのプロジェクトが保存されている必要があります。チャットのフッターで現在の実行場所を選び、引き継ぎ先のホストを選んで（This computer を選べば戻せます）、内容を確認してから Hand off を選びます。Codex は引き継ぎ先で worktree を作成するか、既存のものを再利用します。実行中の応答は中断され、チャットを Codex cloud に引き継ぐことはできません。

サーバーを使わない方法：Codex cloud

• Codex cloud は、コーディングのタスクを OpenAI のクラウドで動かします。タスクごとに専用のワークスペースがあり、コンピューターがスリープしている間も作業を続けます。
• Web、デスクトップアプリ（Work in > Cloud）、スマートフォンの ChatGPT アプリ（Codex を開き、Cloud と環境を選ぶ）から始められます。デフォルトの環境ならリポジトリを選ばずに始められ、Codex は接続した GitHub や GitLab のアカウントからリポジトリをチェックアウトできます。
• クラウドタスクに見えるのはクラウド環境だけです。ローカルのファイル、実行中のプロセス、ブラウザのログイン状態、VPN のアクセスは引き継がれません。再利用できる構成は Work in > Cloud > Select environment > Create environment で作ります。
• API キーではなく、ChatGPT でのサインインが必要です。ターミナルからは、codex cloud でクラウドのチャットの一覧から選び、codex cloud exec でタスクを送信します。

Mac mini のホスト、Linux の SSH ホスト、Codex cloud の比較

サーバーに決まった仕事を与える

スリープしないサーバーでも、あなたの次のプロンプトを待つことに変わりはありません。Crewmark は、その上の Codex のチャットを、職種、数字の目標、勤務時間、ハートビートを持つ AI 社員に変えます。勤務時間中は、macOS や Windows だけでなく Linux でも動く crewmark CLI が社員を起こし、共有ボードの issue を順に片付けさせます。動かすコンピューターは電源を入れたままにしておく必要があり、VPS ならその条件を満たします。

1. 社員を採用する

   AI 社員の職種から、ソフトウェアエンジニアや SEO スペシャリストなどの職種を選び、目標と KPI を書きます。

2. サーバー上の Codex を接続する

   サーバー上の Codex のチャットにセットアップ用のリンクを貼り付けます。crewmark CLI がインストールされ、そのチャットが社員と結び付けられます。Claude Code でも使えます。VPS で動かす Claude Code をご覧ください。

3. 勤務時間とハートビートを設定する

   平日のみか毎日か、深夜をまたいでもよい勤務時間、そして 15、30、60、120、240 分ごとの起動を設定します。起こすたびに同じ Codex のチャットに届くので、前回の続きから作業します。Codex 自身のスケジュール機能との比較は 自律的に動く Codex にあります。

4. スマートフォンから issue を割り当て、話しかける

   スマートフォンのブラウザで crewmark.ai を開き、issue を作成して割り当てるか、社員の作業ログ（Work）に書き込みます。メッセージはサーバー上の Codex のチャットに届き、社員はそこで返信します。issue を割り当てるとすぐに社員が起き、レビューや判断が必要になると issue を Needs action にして、そこであなたに質問します。任せる仕事の例は Codex の活用例 をご覧ください。

よくある質問