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# Flowstep MCP — Codex

> Conecta Flowstep a OpenAI Codex usando el transporte MCP HTTP de Streaming.

## Configuración

Agrega el servidor con el CLI de Codex:

```bash theme={"system"}
codex mcp add flowstep --url https://api.flowstep.ai/mcp
```

O edita el archivo de configuración directamente. Usa el archivo global para habilitarlo en todas partes, o el archivo de proyecto (solo proyectos de confianza) para mantenerlo en el alcance.

<Tabs>
  <Tab title="Global (~/.codex/config.toml)">
    ```toml theme={"system"}
    [mcp_servers.flowstep]
    url = "https://api.flowstep.ai/mcp"
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Project (.codex/config.toml)">
    ```toml theme={"system"}
    [mcp_servers.flowstep]
    url = "https://api.flowstep.ai/mcp"
    ```
  </Tab>
</Tabs>

Codex elige el transporte HTTP de Streaming automáticamente cuando se establece una `url` — no se necesita campo de transporte.

## Autenticación

Ejecuta:

```bash theme={"system"}
codex mcp login flowstep
```

Codex abre tu navegador en `https://api.flowstep.ai/oauth/authorize`. Inicia sesión con tus credenciales de Flowstep (email/contraseña o Google SSO). Codex captura la devolución de llamada y almacena el token.

<Note>
  Necesitas una cuenta de Flowstep antes de conectar. Crea una en [app.flowstep.ai](https://app.flowstep.ai).
</Note>

## Verifica la conexión

```bash theme={"system"}
codex mcp list
```

El servidor debe aparecer con su estado de OAuth. Dentro de una sesión de Codex, escribe `/mcp` para ver los servidores conectados, luego pregunta:

```
List my Flowstep files
```

Si la llamada a la herramienta tiene éxito, la conexión funciona.

## Ejemplo de uso

```
Create a Flowstep file called "Checkout flow", generate a mobile payment screen
with a card form and an order summary, then show me the rendered image.
```

Codex llamará a `create-new-design` → `get-screen-image` y mostrará el resultado.