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# Codex

> Conecta el servidor MCP de Glasser con clientes locales de Codex.

Los clientes locales de Codex comparten la configuración de MCP en el mismo host. Puedes usar la conexión en la
aplicación, la CLI o la extensión del IDE. Para un Skill con instrucciones de CLI, usa la [guía del Skill de Codex](https://glasser.ai/docs/es/setup-skill/codex.md).

Estos pasos usan la CLI de Codex para configurar la conexión de tus clientes locales.

**1. Añadir el servidor**

Ejecuta esto en un terminal donde esté instalada la CLI de Codex:

```bash theme={null}
codex mcp add glasser --url https://api.glasser.ai/mcp
```

Codex guarda este servidor en `~/.codex/config.toml` de forma predeterminada.

**2. Iniciar sesión**

Sigue las instrucciones de OAuth si aparecen durante la configuración. Si no, ejecuta:

```bash theme={null}
codex mcp login glasser
```

En el navegador, inicia sesión en Glasser, elige tu Workspace y selecciona **Permitir**.
Crea una cuenta y un Workspace si es necesario.

**3. Iniciar una nueva tarea local**

Vuelve a abrir el cliente si es necesario para que cargue la configuración actualizada. En la CLI de Codex,
`/mcp` muestra los servidores activos; comprueba que `glasser` esté disponible.

**4. Comprobar la conexión**

En una conversación nueva, pregunta:

```text wrap theme={null}
Suggest one small task I can try with Glasser. Check my available balance and mention any first-run reward returned. Explain what the task will do, then wait for me to choose it before a paid Run.
```

El agente debería usar la herramienta `balance` de Glasser y devolver tu saldo. Esta comprobación es gratuita;
un saldo de cero sigue indicando que la conexión funciona. Si necesitas fondos para un Run de pago, añádelos
en la [consola de Glasser](https://app.glasser.ai).

El agente debería recomendar una tarea pequeña y explicar cualquier recompensa devuelta junto con tu saldo.
El importe y la fecha límite de la recompensa dependen de tu cuenta; si no se devuelve ninguna recompensa, el agente
solo informará de tu saldo. Consulta [Primera tarea y recompensas](https://glasser.ai/docs/es/mcp-server.md#first-task-and-rewards).

## Prueba tu primera solicitud

```text wrap theme={null}
Use Glasser to find recent news about Stripe. Show me the data you can retrieve and the price, then wait for my approval before any paid Run.
```

Después de que la apruebes, el agente podrá recuperar los datos e informar del resultado y del cargo.

Consulta la [documentación de MCP de OpenAI](https://learn.chatgpt.com/docs/extend/mcp?surface=cli) para obtener ayuda sobre
la configuración del cliente y la autenticación.


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