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XiaoDuoYa cria ponte que usa ChatGPT web no Codex e poupa saldo de API

A ferramenta conecta a assinatura web do ChatGPT ao agente Codex via Model Context Protocol sem pedir chave de API nem extrair cookies.

Edição: Anderson Gomes
· 3 min de leitura

XiaoDuoYa cria ponte que usa ChatGPT web no Codex e poupa saldo de API
Imagem: Cartão · repositório XiaoDuoYa/codex-with-chatgpt · cartão da plataforma · licença MIT

Quem paga assinatura do ChatGPT Plus ou Pro e usa o Codex vê a cota da web sobrar enquanto queima tokens caros de API para planejar código. O programador XiaoDuoYa lançou em 28 de agosto de 2026 o codex-with-chatgpt, um projeto em TypeScript que transfere o planejamento para a interface oficial da OpenAI e deixa o trabalho braçal no computador. O repositório acumulou 7.198 estrelas e 672 forks em apenas 42 dias de vida. A solução atende quem precisa cortar custos de desenvolvimento sem abandonar a automação no terminal.

A divisão de tarefas segue uma regra estrita: o ChatGPT pensa e o Codex trabalha. A máquina local não envia a base inteira de código para a nuvem da OpenAI. Uma conexão segura com autenticação OAuth e suporte ao Model Context Protocol permite que o navegador leia apenas os trechos exatos de arquivos necessários para a revisão. O sistema dispensa chaves de API, não faz engenharia reversa e não extrai cookies de sessão. O controle de execução permanece na máquina.

Ponte local expõe apenas leitura e roda comandos por túnel

A arquitetura usa túneis de rede locais para expor o servidor MCP ao navegador. Na versão v0.1.4, lançada em 1 de outubro de 2026, o utilitário Quick Tunnel ganhou uma pausa antes da primeira checagem de saúde na rota /health. A espera impede que servidores DNS guardem respostas negativas para domínios recém-criados no Cloudflare. O desenvolvedor ajusta essa tolerância pelas variáveis C2C_TUNNEL_HEALTH_INITIAL_DELAY_MS e C2C_TUNNEL_START_TIMEOUT_MS. No Windows, o comando de diagnóstico avalia credenciais ausentes em túneis nomeados sem restaurar segredos automaticamente. A mesma versão v0.1.4 adicionou a ferramenta read_image ao MCP para examinar arquivos PNG, JPEG, GIF, WebP e SVG na área de trabalho.

Adotar o fluxo exige poucos passos manuais na estação de trabalho. O usuário copia a pasta skill/ com o arquivo skill/SKILL.md para o diretório de habilidades do Codex, respeitando o caminho indicado na variável de ambiente CODEX_HOME ou a pasta padrão ~/.codex. Em sistemas Windows, o destino padrão fica em %USERPROFILE%\.codex. Depois de mover os arquivos, o desenvolvedor digita um comando em linguagem natural para que o Codex execute a configuração inicial via c2c setup. A rotina checa atualizações no repositório diariamente, mas aceita atualização direta pelo comando c2c record --executor para registrar qual agente cuidou de cada iteração.

Sucesso rápido exige cautela antes do uso em produção

O ritmo de crescimento do projeto impressiona, mas pede cautela em ambientes críticos. Em 42 dias, o repositório somou 7.198 estrelas, 15 issues abertas e parou os commits em 1 de outubro de 2026. A versão v0.1.4 ainda corrige falhas básicas de truncamento na ferramenta Ripgrep e no fallback em Node. O código tem licença MIT, o que autoriza modificação e uso comercial irrestrito. A ferramenta não serve para quem busca catálogo pronto de modelos nem para quem programa totalmente desconectado da internet.

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Fonte: Repositório no GitHub · Como produzimos as matérias