以前做视频，我经常在两个窗口之间来回搬东西。

ChatGPT 帮我想脚本、拆方案，Codex 在电脑上改工程、做字幕、跑渲染。可一到复盘，我又得复制文件、解释目录、重新交代制作规则。

看到一篇关于这类协作的推文后，我决定自己跑通：让 ChatGPT 能按需读取本地工程和知识库，Codex 继续负责实际制作。

通过一下午折腾终于跑通了：从选错 ngrok 产品、授权失败、显示连接但工具报错，最后才读到了本地文件。下面把可复用的操作顺序整理出来，少走我走过的弯路。顺便做了一篇可复制的小白教程。

这是 Windows 实操记录，界面以截图为准。菜单以后可能改名。本篇只讲我验证过的这条路线，不代表参考推文中的所有方案都已测试。

先说明分工：ChatGPT 通过连接读取获准的文本，做规划和审查；Codex 操作本地工程并验证结果。这个连接不是把网页版变成远程桌面，也不会替你自动渲染视频。被读取的内容会传给 ChatGPT，所以只开放需要协作的目录。

小白遇到卡点怎么办？

哪一步看不懂、界面和教程不一样，或者出现报错，直接截图发给 Codex，问它：“我现在到这一步，下一步点哪里？请一次只告诉我一个动作。”让它根据你的实际页面继续指导。

截图前遮住真实令牌、配对码和其他敏感信息。

实操示例：不确定命令该粘贴在哪里，我截图问“这里吗？”，Codex 就按实际窗口继续指导。

1｜先让 Codex 完成本地安装

我采用的是开源项目 Codex with ChatGPT。它提供只读连接和配对流程，我们又在本机追加了固定 ngrok 地址、登录后自动启动，以及多目录读取入口。

项目链接：

https://github.com/XiaoDuoYa/codex-with-chatgpt

你需要一台能运行 Codex 的 Windows 电脑、能创建自定义连接的 ChatGPT 账号，以及 ngrok 账号。先确认你的 ChatGPT 设置中有自定义插件入口；没有入口时，不要先买服务。

不熟悉终端的，先把这段需求发给 Codex：

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请检查并安装 https://github.com/XiaoDuoYa/codex-with-chatgpt。
按仓库当前说明安装依赖、构建并配置 Skill，路径适配我的 Windows。
保留我现有的官方 OpenAI 登录和模型设置。
先创建一个独立测试目录，里面放 hello.txt，写入一段不含隐私的测试文字。
只开放这个测试目录，验证本机服务能读取它。
告诉我实际服务端口和生成配对码的完整命令。
登录和验证码由我操作，密钥不要写进聊天或项目文件。

这里先别接整个硬盘。一个 hello.txt 足够判断配置到底通没通。

2｜准备固定地址：ngrok 选 Share Localhost

最初的临时地址能用，但重启后可能变化。我希望以后少改设置，所以改用 ngrok 分配的开发域名。

打开 ngrok 控制台

https://dashboard.ngrok.com/

，完成注册。在产品选择页选 Share Localhost，然后选 Windows 安装方式。

这一步我走错过：点到了 AI Gateway，又进入过 Terraform 页面。我们现在要做的是把本地服务接出去，沿着 Share Localhost 的 Windows 安装指引走即可。

图1：ngrok 的 Windows 安装页，令牌仍处于隐藏状态。

安装完成后，用 Win + R，输入 powershell，按回车。 令牌只在本机输入，不要发给 AI，也别截进公开教程。先执行下面这行，关闭当前 PowerShell 的 PSReadLine 历史保存；它不会清除其他日志，也不要开启终端录制。

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Set-PSReadLineOption -HistorySaveStyle SaveNothing

按 ngrok 页面指引，把自己的 authtoken 保存到官方配置。下面的占位符必须换成自己的令牌，不要原样运行：

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ngrok config add-authtoken <你的令牌>

出现“Authtoken saved to configuration file”才表示保存完成。只回到命令提示符，或者只显示一行 OK，都不等于连接完成。

接着启动转发。我这次的服务端口是 48765；你的端口以 Codex 检查结果为准：

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ngrok http http://127.0.0.1:48765 --inspect=false --log=false

看到类似“

https://你的域名.ngrok-free.dev

→ http://127.0.0.1:48765”的转发关系，记下左侧 HTTPS 地址。

免费方案有用量限制，固定地址也不等于服务永远在线。电脑、本地服务和 ngrok 都要正常运行。额度以官方说明为准：

https://ngrok.com/docs/pricing-limits/free-plan-limits

3｜把“能启动”做成“以后可以复用”

这里有个重要区别：上一步只开好了转发，不代表连接服务的授权地址已经跟着更新。

把得到的固定 HTTPS 地址发给 Codex，再提交这段需求：

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请把当前 Codex with ChatGPT 连接改为使用我提供的固定 ngrok 地址。
检查公开授权地址与固定域名一致，保留 OAuth 和已有目录限制。
使用 ngrok 官方配置中的凭据，不要读取或打印令牌。
配置 Windows 登录后自动启动、进程退出后重试和可查看的运行状态。
不要与已经运行的服务争抢端口。
分别测试本机和公网的真实工具读取，确认未授权请求仍被拒绝。
输出最终应填入 ChatGPT 的完整 /mcp 地址。

这是让 Codex 实施本地配置的任务，不是一条上游自带的“永久连接”命令。我的电脑上另外建立了启动服务；读者需要让 Codex 按自己机器检查和实现。

我们配置的是登录 Windows 后自动启动。关机、断网或休眠时，网页无法继续访问本机。

4｜在 ChatGPT 网页创建连接

打开 ChatGPT 的插件页面，点击创建自定义插件的入口。我的界面是搜索框旁边的加号；如果没有，要先检查账号的开发者模式和可用权限。

图2：填写名称、服务器地址和身份验证。

按下面填写：

名称：Codex 长期连接。

描述：只读访问项目，用于规划和审查。

连接方式：服务器 URL。

地址：Codex 输出的完整地址，例如

https://你的域名.ngrok-free.dev/mcp

。

身份验证：OAuth。

图标可以留空，高级 OAuth 设置不需要凭空编参数。理解页面的访问提示后，勾选并创建。

不要复制我的个人域名。截图是示例，连接地址必须属于你自己运行的服务。

我之前遇到过“does not implement OAuth”。这时应该检查服务是否正常、授权发现地址是否正确，而不是为了绕过报错把身份验证改成无认证。

5｜登录、配对，让 ChatGPT 获得目录访问权

创建后，点击“使用 Codex 长期连接 登录”。

图3：点击中间按钮进入授权。

如果跳出 ngrok 的访问提示，确认地址是自己的，再点击 Visit Site。之后会看到配对页面。

图4：配对页面会列出申请的只读权限。

让 Codex 提供生成新配对码的本机命令。在 PowerShell 运行后，把配对码填到网页，再点 Connect。

我这次使用的命令结构是下面这样。安装目录、Node 路径和测试目录都要换成自己的；最稳妥的是让 Codex 输出适配你机器的一整行：

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& 'C:\Program Files\nodejs\node.exe' 'C:\你的安装目录\codex-with-chatgpt\bin\c2c.js' pair -w 'D:\你的测试目录'

这次安装的配对码约 5 分钟有效，只能使用一次。ngrok authtoken 和网页配对码是两种东西，不要混着填。

6｜别只看“已连接”，一定要读到文件

这是我踩得最久的坑：插件已经出现，授权也做完了，但调用工具仍返回 Internal error。

正确验收方式是：从插件页点击“在聊天中试用”，发送：

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调用 workspace_info，再读取 hello.txt，返回项目名称和文件原文。

如果报错，让 Codex 检查服务状态、公开地址和真实工具请求，区分请求没到本机，还是到达后执行失败。不要反复删除插件、重新注册账号。

这次排查中，本机与公网直接读取都通过，但 ChatGPT 重试没有出现在本机请求记录里。后来进入“设置 → 插件 → Codex 长期连接”，点击“信息”旁边的“刷新”，工具列表才正常加载。回到聊天重新选择插件后，读取成功。

图5：刷新后能看到工具定义；这只证明工具列表加载了。

这是本次有效的恢复过程，不代表所有内部错误都能靠刷新修好。

图6：真正成功的标准——返回正确项目名，以及 hello.txt 的原文。

看到这里，才算从 ChatGPT 到本地文件的整条连接跑通了。

7｜再接视频工程和知识库，开始日常使用

测试成功后，我才让 Codex 把常用视频工程、成品目录和知识库加入允许读取的清单。

我还有一个误解：以为“视频专用”和“视频制作”是两个不同项目。检查后发现，它们是两个界面名称，指向同一个成品目录。真正制作需要的脚本、字幕和工程在别的位置，因此要接入实际源工程。

可以把下面这段发给 Codex，并给它真实目录：

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测试已经成功。请接入我指定的视频源工程、成品目录和知识库，只读访问。
建立明确的目录清单，不开放整个硬盘；继续阻止敏感文件和越界路径。
我需要查询项目、列目录、读取脚本与知识库文本。
如果当前版本不支持多目录，请实现并测试后再告诉我完成。
保留现有固定地址和授权，新增工具后提醒我刷新插件。

我们的本机扩展增加了三个工具：library_projects、library_list、library_read。这些名称属于这次追加实现，不是安装原仓库后必然存在的功能。读者应让 Codex 先完成对应扩展，或使用自己版本实际提供的工具。

完成扩展、刷新插件后，我发送：

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调用 library_projects 列出项目，再用 library_read 读取“知识库”的 start.md。

图7：视频项目清单与知识库 start.md 都成功返回。

到这一步，项目和知识库才都通过实际读取验证。成品目录可以列文件，但这个文本连接不等于能观看 MP4；画面、节奏和声音验收仍要用视频检查工具。

安装好以后怎么用？

在 ChatGPT 网页里，选择“Codex 长期连接”，或者从“在聊天中试用”进入，直接说任务，不必每次背固定指令。例如：

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先读取项目清单和相关知识库规则，为这期视频制定脚本与制作检查项。
项目使用 video_projects 下的本期目录，不要参考其他项目的临时草稿。

要让 Codex 负责制作，就在 Codex 中交代目标，并明确需要 ChatGPT 参与规划或审查。插件本身只提供读取能力，不会自动让两个独立聊天互相派任务。

新视频放在已授权的源工程父目录下，可以复用这条读取路径；如果换到清单之外的新位置，需要让 Codex 加入目录。新窗口也能用同一插件，但不会自动继承旧聊天的全部上下文。

通常不用每次配对；授权过期、撤销或配置变化时，仍可能需要重新连接。这个方案不保证节省多少额度，也不把任何订阅变成无限使用。

我最后留下的验收标准很简单：能列出正确项目、能读到指定文本、能读知识库规则。只有页面显示“已连接”，还不够。

我想要的是以后开工时少搬一次文件、少解释一次目录，让规划建立在真实工程上。这次终于做到了。

参考链接

项目仓库：

https://github.com/XiaoDuoYa/codex-with-chatgpt

ngrok 免费方案：

https://ngrok.com/docs/pricing-limits/free-plan-limits

正文步骤与配图来自本次 Windows 实操，扩展部分已单独标明。