哈喽，大家好啊！
最近 Codex 这个AI 工具越来越火，很多人已经习惯了让 AI 直接读项目、改代码、跑测试、然后一步步把项目做出来。
但是呢Codex 有额度限制，网页版的额度完全闲置又用不上。
那有没有一种方式，可以继续使用 ChatGPT网页版，同时让它拥有类似 Codex 的本地开发能力？
最近我看到一个很有意思的GitHub 开源项目：DevSpace。
项目 GitHub 地址：
https://github.com/Waishnav/devspace建议大家去 GitHub 给作者点一个 Star 支持一下。
一、项目介绍
DevSpace 是一个自托管的 MCP Server，他的实现原理就是ChatGPT 支持连接外部工具，在本地跑在你本地的 MCP 服务器，通过网络隧道暴露给 <code>ChatGPT</code>，这个和反代还是有区别的，只能说是合理的利用工具而已。
简单来说，DevSpace 可以通过 MCP 把你的本地开发环境接入 ChatGPT，让 ChatGPT 具备读取本地代码项目、修改本地文件、执行命令、查看 Git diff 的能力，你可以把它理解成：
给 ChatGPT 接上一双“本地开发环境的手”。
支持如下功能：
读取文件
搜索代码
修改文件
执行测试命令
执行构建命令
查看 Git diff
使用独立 Git worktree 开启并行任务
读取项目里的 AGENTS.md / CLAUDE.md 指令这就很接近 Codex 的工作方式了。
二、ChatGPT 额度说明
ChatGPT 本身不同套餐、不同模型都有对应的使用限制。
官方额度说明地址：
https://help.openai.com/zh-hans-cn/articles/11909943-gpt-55-in-chatgpt官方说明里也提到，Plus、Go、Pro、Business 等不同层级，对 GPT-5.5 Instant、Thinking、Pro 等模型的可用性和额度都不一样。
下面这张图就是官方额度说明页面，大家可以自行查看：
更重要的是，CodeX 里无法使用最强模型 GPT 5.5 Pro ，但是 <code>ChatGPT</code>网页版是可以的。
你可以先用最强模型做规划，之后再用 CodeX 来写代码；
<code>ChatGPT</code> 和 CodeX 的额度是分开计算的，用MCP 项目，你相当于多付了付一次钱，有了双倍额度，彻底把ChatGPT额度榨干。
三、安装
1. 安装Node 环境
DevSpace 需要 Node 环境，如果你还没有 Node，可以安装<code>volta</code>：
参考官方网站自行安装：https://docs.volta.sh/guide/getting-started
macOS / Linux 可以使用下面命令安装：
curl https://get.volta.sh | bash安装完成后，建议重新打开一个终端，或者手动刷新一下环境变量。
如果你使用的是 zsh，可以执行：
source ~/.zshrc如果你使用的是 bash，可以执行：
source ~/.bashrc然后检查 Volta 是否安装成功：
volta -v安装好 <code>volta</code> 之后，执行如下命令安装 Node：
volta install node@22再检查一下 Node 和 npm 版本：
node -v
npm -v2. 安装 DevSpace
全局安装：
npm install -g @waishnav/devspace初始化配置：
devspace init启动服务：
devspace serve初始化时，它会让你填写如下信息：
- 允许 ChatGPT 访问的本地项目目录
- 本地端口，通常是 7676
- 公网 HTTPS 地址
上面提示我们要输入一个公网访问地址，由于我们本地网络是没有公网IP 的，所以我们接下来要配合Cloudflare Tunnel 配置公网隧道，让网页MCP 能够访问到
四. 配置使用Cloudflare Tunnel 配置公网隧道
第一步：配置公网隧道
直接使用如下提示词，让Codex 帮你配置：
请帮我完成 DevSpace 的公网访问配置：
目标：
1. 在 Codex CLI 中配置 Cloudflare MCP Server。
2. 使用 Auth/OAuth 完成 Cloudflare 授权。
3. 配置 Cloudflare Tunnel，把公网 HTTPS 地址代理到本地服务：
```text
http://127.0.0.1:7676
```
要求：
* 系统是 macOS。
* 修改配置前先备份。
* 不要覆盖已有配置。
* 授权、登录、浏览器跳转时暂停，让我手动完成。
* 命令执行失败时，根据报错继续修复。
执行步骤：
1. 检查 Codex：
```bash
codex --version
```
2. 备份 Codex 配置：
```bash
mkdir -p ~/.codex
[ -f ~/.codex/config.toml ] && cp ~/.codex/config.toml ~/.codex/config.toml.bak.$(date +%Y%m%d%H%M%S)
touch ~/.codex/config.toml
```
3. 在 `~/.codex/config.toml` 中配置 Cloudflare MCP：
```toml
[mcp_servers.cloudflare-api]
url = "https://mcp.cloudflare.com/mcp"
enabled = true
default_tools_approval_mode = "prompt"
startup_timeout_sec = 20
tool_timeout_sec = 60
```
4. 使用 Auth/OAuth 授权：
```bash
codex mcp login cloudflare-api
codex mcp list
```
5. 安装并检查 cloudflared：
```bash
brew install cloudflared
cloudflared --version
```
6. 启动 Cloudflare 临时隧道：
```bash
cloudflared tunnel --url http://127.0.0.1:7676
```
7. 记录输出的公网地址，例如：
```text
https://xxxx.trycloudflare.com
```
最终告诉我：
```text
DevSpace init 里的 public base URL 填：
https://xxxx.trycloudflare.com
MCP 客户端地址填：
https://xxxx.trycloudflare.com/mcp
```
注意：DevSpace init 里不要带 `/mcp`。
然后等待codex 帮你配置就好了，你只需要点一下授权就行了。
最后你就拿到了公网地址，复制配置即可。
复制到刚刚的终端配置公网URL 地址：
第二步：启动 DevSpace
devspace serve启动后，它会监听本地本地 MCP 端口地址以及你的公网链接地址：
http://127.0.0.1:7676/mcp第三步：在网页端配置 MCP 服务
打开设置，找到应用，开启开发者模式，点击创建应用。
把 MCP 地址配置成：
https://your-tunnel-host.example.com/mcp
创建好以后点击应用，然后连接到应用。
打开本地如下文件查看登录密钥，输入即可。
cat ~/.devspace/auth.json然后就在网页端点击更多，选中我们的APP 使用即可。
总结
整体体验下来，DevSpace 这个项目还是挺有意思的。
它不是所谓的破解逆向工具，也不是让你绕过官方额度，而是通过 MCP 的方式，把 ChatGPT 网页版和本地开发环境连接起来。
原本 ChatGPT 只能在网页里写代码、生成代码你还要复制粘贴，现在接入 DevSpace 之后，它可以进一步读取本地项目、修改文件、执行命令、查看 Git diff，整个体验就更接近 Codex 这种 AI 编程工作流了。
对于已经购买 ChatGPT Plus / Pro 的用户来说，这个方案最大的价值还是很大的，把原本闲置的 ChatGPT 网页版额度真正用起来。。
目前Team 网页版额度似乎是不限制，之前Codex 额度被大砍，大家可以试试这个方案。
让ChatGPT 就不只是一个聊天工具，而是可以变成一个真正参与开发流程的本地编程助手。
如果你对 AI 编程、MCP、ChatGPT 工具链感兴趣，欢迎关注我。
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