Usar Memória do Agente Oracle com Codex

Os agentes de codificação geralmente iniciam uma tarefa sem as decisões, convenções de repositório, notas de arquitetura e lições de solução de problemas descobertas em sessões anteriores. Reconstruir esse contexto a partir de arquivos de origem e histórico de bate-papo custa tempo, dinheiro e pode levar a mudanças inconsistentes.

O plug-in Oracle AI Agent Memory para Codex (agora ChatGPT Work) fornece memória de projeto persistente do Codex. O Codex pode pesquisar conhecimento prévio antes de um trabalho substancial, adicionar fatos duráveis concisos para uma sessão posterior e, quando explicitamente ativado, capturar prompts do usuário e respostas do assistente final no thread de memória atual.

Este guia empacota o plug-in existente do Codex como um mercado local para download e percorre as duas funções necessárias para usá-lo:

Aviso: O servidor MCP incluído é uma implantação de aprendizagem e referência. Ele usa um JWT de segredo compartilhado e sua configuração padrão serve HTTP simples no computador local. Revise e adapte a autenticação, segurança de transporte, armazenamento de credenciais, ciclo de vida do token, autorização e observabilidade antes de usá-lo além de um ambiente confiável.

Fazer download do plug-in

Baixe o projeto de plugin Codex, codex_plugin.zip. O arquivo compactado é criado com base no diretório examples/codex_plugin do repositório e contém o manifesto do plug-in, a habilidade de Memória, a configuração do MCP, os ganchos e o servidor de referência.

Extraia-o no computador onde você executará o Codex. Leia o manifesto de plug-in, .mcp.json e hooks/hooks.json antes de instalá-lo. Para obter conceitos gerais de plug-in e comportamento de instalação, consulte a documentação de plug-in do ChatGPT.

unzip codex_plugin.zip
cd codex_plugin

Compreender os componentes

O projeto baixado tem três componentes de plug-in e um serviço de execução do administrador:

O padrão do plug-in é http://127.0.0.1:8000/mcp. Isso funciona quando o administrador e o Codex são executados no mesmo computador. Para um serviço gerenciado pelo administrador, altere o url em .mcp.json para o ponto final do MCP aprovado antes de distribuir ou instalar o plug-in.

Instalar os requisitos do Python

Os ganchos e o servidor MCP são executados em diferentes ambientes Python. Instale seus requisitos onde eles forem executados.

Ambiente Bibliotecas necessárias
Python usado para iniciar o Codex requests. O hook do plug-in chama o executável python desse ambiente.
Python usado para executar o servidor MCP de referência oracleagentmemory, fastmcp, PyJWT e python-dotenv, além de conectividade do Oracle AI Database e provedores de incorporação e LLM configurados.

Por exemplo, instale a dependência do gancho no ambiente a partir do qual você inicia o Codex:

python -m pip install requests

Instale as dependências do servidor de referência no ambiente que iniciará o servidor:

python -m pip install oracleagentmemory fastmcp PyJWT python-dotenv

Para configurar o SDK e o banco de dados, consulte Guia de Configuração e Executar o Oracle AI Database localmente.

Administrador: configure o servidor MCP de Memória

O servidor lê sua conexão, modelo e configuração de assinatura em misc/.env. Copie o modelo fornecido e preencha-o com valores para seu ambiente:

cp misc/.env.sample misc/.env
DB_USER="<database-user>"
DB_PASSWORD="<database-password>"
DB_CONNECT_STRING="<database-connect-string>"
EMBEDDER_MODEL_ID="<embedding-model-id>"
EMBEDDER_API_BASE="<embedding-api-base>"
EMBEDDER_API_KEY="<embedding-api-key>"
LLM_MODEL_ID="<llm-model-id>"
LLM_API_BASE="<llm-api-base>"
LLM_API_KEY="<llm-api-key>"
JWT_SECRET="<signing-secret>"

Gere o segredo de assinatura uma vez, armazene-o com segurança e coloque o valor em misc/.env. O mesmo segredo é necessário ao emitir tokens de usuário.

export JWT_SECRET="$(openssl rand -hex 32)"

Inicie o servidor a partir do diretório de plug-in extraído:

python misc/remote_mcp_server.py \
  --host 127.0.0.1 --port 8000

Observação: Se o servidor for remoto, use o host e a porta apropriados para essa implantação; em seguida, faça com que seu ponto final corresponda à configuração .mcp.json do plug-in.

Administrador: emita um token de usuário

O servidor de referência deriva o escopo user_id e agent_id do token ao portador, em vez de aceitar esses valores do Codex. Crie um token para o contexto do usuário e do agente que deve compartilhar memória. Exporte o mesmo segredo de assinatura usado pelo servidor e, em seguida, execute:

export JWT_SECRET="<same-signing-secret>"
python misc/create_token.py \
  --user-id "<user-id>" \
  --agent-id "<agent-id>"

Forneça o token impresso ao usuário Codex pretendido por meio de um mecanismo de entrega de segredo aprovado. Tratá-lo como uma credencial para o escopo de memória codificado nele. A vida útil do token de referência e a abordagem de assinatura são exemplos de comportamento, não uma política de gerenciamento de token de produção.

Usuário: instalar o plug-in no Codex

No diretório de plug-in extraído, adicione o marketplace local e instale o plug-in:

codex plugin marketplace add .
codex plugin add oracle-ai-agent-memory@codex-oam

Inicie o Codex com o token fornecido pelo administrador:

OAM_MCP_TOKEN="<user-token>" codex

Execute o /mcp e confirme se o servidor memory está disponível com as ferramentas search e add. Essas ferramentas funcionam sem captura automática.

Usuário: opcionalmente ativar captura automática de sessão

Os ganchos do plug-in enviam cada prompt de usuário enviado e a resposta do assistente final para o servidor MCP de Memória. Depois de instalar e reiniciar o Codex, execute /hooks, inspecione os ganchos UserPromptSubmit e Stop do Oracle AI Agent Memory e confie neles explicitamente apenas se quiser esse comportamento. Para obter detalhes de configuração e comportamento do gancho, consulte a documentação de ganchos do ChatGPT.

Deixar os ganchos não confiáveis desativa a captura automática, mas não impede o Codex de pesquisar ou adicionar memória através das ferramentas MCP.

Conclusão

Neste guia, aprendemos a fazer download e instalar o plug-in do Oracle AI Agent Memory Codex, configurar seu servidor MCP de referência, emitir um token de usuário com escopo e, opcionalmente, capturar mensagens de sessão. O Codex agora pode pesquisar o contexto durável do projeto e economizar conhecimento reutilizável para sessões de codificação posteriores.

→ Tendo aprendido a usar a Memória do Agente Oracle com o Codex, você também pode estar interessado em Usar Memória do Agente com um Servidor MCP.