🚀 Codex-Remote-Apply-Patch

本项目的目标是：只用配置本地的Codex，就可以通过SSH管理所有远程服务器。

传统方案通常有几个问题：

1. 把 Codex 部署到远端成本高：需要单独配置代理、Codex 登录、API 中转或Auth
2. 本地和远端会话割裂：远端单独运行 Codex 后，会话、上下文、模型选择和中转配置与本地环境分离。
3. 远端会话可能暴露：多人共用服务器时，远端 Codex 的登录状态、会话记录和配置容易被其他用户看到。
4. 本地 Codex 直接操作远端不顺手：Windows PowerShell 语法、SSH 非登录 shell 的 PATH、文件上传下载和补丁应用经常互相干扰。
5. 没有 apply_patch 时容易退回粗暴改文件：AI 可能使用 heredoc、sed 或 git apply 重写文件，增加误改和上下文丢失风险。

本项目采用一个轻量的 Codex Remote Patch Bridge：

本地 Codex
    │
    └── 本地 MCP：mcp-ssh-apply-patch
            │
            └── @aiondadotcom/mcp-ssh
                    │
                    └── SSH 连接远端
                            │
                            └── ~/.local/bin/apply_patch
                                    │
                                    └── 远端 Codex 可执行文件

远端只需要一个很薄的 apply_patch wrapper。wrapper 直接调用远端 Codex 的绝对路径，避免 SSH MCP 的非登录 shell 找不到 codex。

本地 MCP 的显示名默认为：

mcp-ssh-apply-patch

1. 会话中转特别统一：只在本地配置一次 Codex；切换模型、中转或账号时，不需要在每台服务器重复配置。
2. 无需登录特别省事：远端只负责执行本地 patch parser，不需要登录 OpenAI、配置 API key 或连接中转站。
3. 多人共用特别安全：远端不保存本地 Codex 会话、账号和中转配置。
4. 手机控制特别方便：手机即可控制所有远程会话，真正实现手机办公。
5. 修改代码特别直接：AI 不需要先把代码拉回本地再上传，直接通过 SSH 在远端执行 apply_patch。
6. 一键配置特别简单：只需要提供远端 SSH profile、Codex 路径和 MCP 名称，其他 AI 就能按指导书完成配置。

把本仓库链接交给 AI，并使用类似下面的指令：

请按照这个仓库的 GUIDE.md，帮我配置本地 Codex MCP 和远端环境 xxx。

如果信息不完整，AI 必须先询问：

1. 远端 SSH profile 或 host alias 是什么；
2. 远端 apply_patch 放在哪里；默认是 ~/.local/bin/apply_patch；
3. 远端 Codex 可执行文件在哪里；
4. 新 MCP 的显示名称；默认是 mcp-ssh-apply-patch。

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