Codex特化ガイド

CodexだけでGoogleスプレッドシートを操作する方法
MCP接続とPythonコード実行の2流儀

Codexならではの2つのアプローチを、設定例・プロンプト例つきで解説します。

OpenAI CodexからGoogleスプレッドシートを操作したい——そう考えたとき、選択肢は大きく2つあります。MCPサーバーを経由する方法と、Codexにコードを書かせて直接Google Sheets APIを叩かせる方法です。

Codexは元々「自律的にコードを書いて実行するエージェント」であるため、後者のコード実行アプローチが驚くほど自然に機能します。本記事ではCodexに特化して、両方の設定方法とプロンプト例を具体的に解説します。

2つのアプローチの違い

アプローチA：MCPサーバー経由

設定ファイルに接続情報を書くだけでツールが使えるようになる
コードを書かずに自然言語だけでシートを操作できる
既製のMCPサーバー（Composioなど）を使えばすぐに始められる

「毎回コードを書かせるのは面倒。ノーコードで完結させたい」という場合に向いています。

アプローチB：Pythonコード実行

Codexにgspreadライブラリを使ったPythonコードを書かせて実行する
複雑な集計・条件分岐・他システムとの連携もコード次第で自由自在
MCPサーバーの追加設定が不要（サービスアカウントの認証情報だけでよい）

「集計ロジックが複雑」「他の処理と組み合わせたい」という場合に向いています。Codexは元来コードを書いて実行するエージェントなので、この方法との相性が非常に良いです。

アプローチA：MCPサーバー経由で接続する

Codexの設定ファイル（~/.codex/config.toml）に、MCPサーバーの接続情報を追記します。プロジェクト単位で設定したい場合は.codex/config.tomlに書くこともできます（信頼済みプロジェクトのみ）。

config.toml（Composio経由のGoogle Sheets MCPサーバーの例）

[mcp_servers.composio]
url = "https://connect.composio.dev/mcp"
http_headers = { "x-consumer-api-key" = "ck_*******" }

APIキーはComposioのダッシュボード（dashboard.composio.dev）で発行できます。設定後はcodex mcpコマンドでサーバーの追加・管理ができ、/mcpコマンドで現在有効になっているMCPサーバーを確認できます。

動作確認

/mcp
# 有効なMCPサーバーの一覧が表示される

MCP経由でのプロンプト例

プロンプト例

「売上管理」というスプレッドシートを開いて、
A列の商品名ごとにB列の売上を集計した新しいシートを作成してください。

MCPサーバーが構造化された安全なアクセスを提供するため、新規シート作成・データ更新・グラフ生成といった操作を自然言語だけで指示できます。

アプローチB：Pythonコードで直接操作する

MCPサーバーを介さず、Codexにサービスアカウント認証を使ったPythonコードを書かせて実行させる方法です。

STEP 1：Google Cloudでサービスアカウントを作成

Google Developers Consoleでプロジェクトを作成し、Google Drive APIとGoogle Sheets APIを有効化します。サービスアカウントを作成し、認証情報（JSONキー）をダウンロードします。

STEP 2：操作したいシートをサービスアカウントと共有

サービスアカウントは通常のGoogleアカウントとは別物のため、デフォルトではどのシートにもアクセスできません。対象のスプレッドシートを、サービスアカウントのメールアドレス（xxx@xxx.iam.gserviceaccount.com形式）と共有しておく必要があります。

STEP 3：Codexにコードを書かせて実行させる

認証情報のパスを伝えた上で、やりたいことを指示するだけです。

プロンプト例

google_credentials.json を使ってgspreadでGoogleスプレッドシートに接続し、
「売上管理」というシートのA1セルから、
2024年の売上データを読み込んで月別に集計してください。
結果は同じスプレッドシートの新しいシート「月次集計」に書き込んでください。

裏側では、Codexが次のようなコードを自動生成して実行します。

Codexが生成するコード例

import gspread

gc = gspread.service_account(filename="google_credentials.json")
sh = gc.open("売上管理")
worksheet = sh.sheet1

data = worksheet.get_all_records()
# 月別集計処理...

new_sheet = sh.add_worksheet(title="月次集計", rows=20, cols=5)
new_sheet.update([[1, 2], [3, 4]], "A1")

コード実行アプローチの強み

複雑な集計ロジック・条件分岐・他のPythonライブラリとの組み合わせ（グラフ描画・外部APIとの連携など）が自由自在です。MCPサーバーが対応していない細かい要望も、Codexがその場でコードを書いて対応してくれます。

どちらを選ぶべきか

状況	おすすめ
シンプルな読み書き・定型作業が中心	アプローチA（MCP）
複雑な集計・分析・他システム連携が必要	アプローチB（コード実行）
非エンジニアが自然言語だけで完結させたい	アプローチA（MCP）
柔軟性・拡張性を重視したい	アプローチB（コード実行）
すでにサービスアカウントの認証情報がある	アプローチB（コード実行）