Claude CodeからCodex CLI・Gemini CLIを使えるようにする

はじめに

お疲れ様です。あきとです。

最近、Claude Codeを使っていて「他のAIモデルの意見も聞きたいな」と思う場面が増えてきました。OpenAIのCodex CLIやGoogleのGemini CLIをClaude Codeから呼び出せないか調べていたところ、MCP（Model Context Protocol）を使えば実現できるとわかりました。
そのため今回は、Claude CodeにCodex CLIとGemini CLIをMCPを経由して使用する方法を紹介します。

Codex CLIのMCP追加

前提条件

Codex CLIのMCPを追加するには、以下の準備が必要です。

• Codex CLIがインストール済みであること
• OpenAIへのログインが完了していること

追加コマンド

以下のコマンドを実行するだけで、Codex CLIをMCPとして追加できます。

claude mcp add -s user --transport stdio codex -- codex mcp-server

このMCPはOpenAI公式が提供しているため、安心して利用できるのがポイント。公式提供のため、今後Codexがアップデートされた際も、MCP側の更新が期待できます。

Gemini CLIのMCP追加

前提条件

Gemini CLIのMCPを追加するには、以下の準備が必要です。

• Gemini CLIがインストール済みであること
• Googleアカウントへのログインが完了していること

追加コマンド

以下のコマンドで、Gemini CLIをMCPとして追加できます。

claude mcp add -s user --transport stdio gemini -- npx -y gemini-mcp-tool

こちらもユーザー単位でMCPを追加しています。

注意点

Gemini CLIのMCPは、gemini-mcp-toolというGitHubリポジトリから提供されています。
公式ではなくサードパーティ製のため、利用は自己責任でお願いします。セキュリティ面やサポート体制を考慮したうえで導入してください。

Gemini 3 Pro Previewモデルの有効化

現状、gemini-3-pro-previewモデルを使用するには、Gemini CLIでの設定変更が必要です。

設定手順

1. Gemini CLIで/settingsコマンドを実行
2. 「Preview Features」の項目をtrueに変更
3. Gemini CLIを再起動

実際に使ってみた

お試しで各AIモデルにコードレビューを依頼してみました。

サンプルコード

レビュー対象として、フォルダに落ちていた以下のPythonコードを使用しています。

main.py:

class TextAnalysisEngine:
    def __init__(self, source_content: str):
        self.source_content = source_content

    def generate_reversed_copy(self) -> str:
        return self.source_content[::-1]

    def convert_to_uppercase(self) -> str:
        return self.source_content.upper()

    def calculate_word_count(self) -> int:
        return len(self.source_content.split())

    def compile_analysis_report(self) -> str:
        return (
            f"Original: {self.source_content}\n"
            f"Reversed: {self.generate_reversed_copy()}\n"
            f"Upper: {self.convert_to_uppercase()}\n"
            f"Word Count: {self.calculate_word_count()}"
        )


def run_demonstration():
    demo_input_string = "Hello from test! This is an expanded python script."
    analysis_engine = TextAnalysisEngine(demo_input_string)

    print("--- Text Analysis Report ---")
    print(analysis_engine.compile_analysis_report())


if __name__ == "__main__":
    run_demonstration()

各モデルのレビュー結果

各MCPに対してモデルを指定し、以下のような依頼文でレビューをお願いしました。

Gemini3ProとGPT5.2とOpus4.5それぞれを使ってmain.pyをレビューして

結果がこちらです。

モデルによって指摘するポイントはやはり異なるので、複数の視点から一括でレビューを受けられるのは大きなメリットだと感じました。

まとめ

今回は、Claude CodeにCodex CLIとGemini CLIをMCPとして追加する方法を紹介しました。

Claude Codeでは、SkillsやCommands、Subagentsを作成することで、各モデルの得意分野に合わせた仕事を任せられるようになります。
また、指示する際は使うMCPを明示するのも大事ですが、モデルのバージョンを正確に指定しないと意図しないバージョンのモデルが使われる可能性があるため、指定が必要です。

本ブログが誰かの参考になれば幸いです。

参考文献

• Codex Agents SDK Guide | OpenAI
• Get Started with Gemini 3 | Gemini CLI

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