Plexus：一键同步 Claude Code、Cursor、Codex 的 Rules、MCP 和 Skills

最近这段时间，我同时在用好几个 AI 编程工具：Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、Qwen Code……每个都有自己顺手的地方，但配置也各管各的。

一开始只是觉得有点麻烦，后来发现这个事情会慢慢变成一个小坑：我在 Claude Code 里加了一个好用的 MCP，Cursor 没有；我在 Codex 里改了 AGENTS.md，Claude Code 的 CLAUDE.md 又没同步；某个 skill 在一个工具里是新版，另一个工具里还是旧版。

于是就做了 Plexus。

它想解决的事情很简单：

只配置一次，然后同步到所有你常用的 AI Agent。

先看效果

Plexus Dashboard

Plexus 会扫描你本机已经配置过的 AI Agent，然后把 Rules、MCP Servers、Skills 展示在一个 dashboard 里。

目前主要支持：

Claude Code
Cursor
Codex
Gemini CLI
Qwen Code
Factory Droid

如果你的工具还不在内置列表里，也可以在 Settings -> Agent Catalog -> Add agent 里手动新增一个 instruction file。这个模式比较轻量，主要是先让 Plexus 帮你查看、编辑和备份这个文件，MCP / Skills 的完整 adapter 后面再慢慢补。

它到底解决什么问题？

假设你现在同时使用 Claude Code 和 Cursor。

Claude Code 读的是：

~/.claude/CLAUDE.md
~/.claude.json
~/.claude/skills/

Cursor 读的是：

~/.cursor/AGENTS.md
~/.cursor/mcp.json
~/.cursor/commands/

Codex 又是另一套：

~/.codex/AGENTS.md
~/.codex/config.toml
~/.codex/skills/

如果你只是偶尔改一次配置，手动复制也不是不能忍。但一旦你开始认真维护这些东西，比如：

维护一份通用的 agent 行为规则
给所有工具加同一个 MCP Server
把自己常用的 skills 分发到不同 agent
给团队成员同步一套默认配置

那手动复制就会变得很烦，而且很容易忘记自己到底改过哪里。

Plexus 的思路是：不要让每个工具各自漂移。先把配置整理到一个本地统一源里，再投射回每个工具自己的原生路径。

最短使用路径

目前 Plexus 还是 alpha 阶段，可以先从源码启动：

git clone https://github.com/miniLV/Plexus.git
cd Plexus
npm ci
npm run dev

然后打开：

http://localhost:7777

第一次使用时，可以直接点 Dashboard 右上角的 Share config everywhere。

它会做三件事：

扫描本机已经存在的 AI Agent 配置。
把已有 Rules、MCP Servers 和 Skills 导入到 Plexus 的本地 store。
再同步到所有启用的 Agent。

如果多个 Agent 里已经有同名配置，但是内容不同，Plexus 会让你选一个 Primary Agent。比如你觉得 Codex 里的配置最完整，就可以选择 Codex 作为主来源。

这点很重要。因为“一键同步”最怕的不是没同步，而是不知道谁覆盖了谁。

Rules：一份规则同步到所有工具

比如 Claude Code 常用 CLAUDE.md，Codex / Cursor 常用 AGENTS.md，Gemini CLI 可能是 GEMINI.md。

它们本质上都是 instruction file，只是文件名和路径不同。

Plexus 会把共享规则放在：

~/.config/plexus/personal/rules/global.md

然后同步到各个工具的原生位置：

~/.claude/CLAUDE.md
~/.codex/AGENTS.md
~/.cursor/AGENTS.md
~/.gemini/GEMINI.md

这样每个工具仍然读取自己熟悉的文件名，但背后可以指向同一份规则。

如果后悔了，也可以在界面里 detach，把某个 Agent 的规则文件重新变回本地独立文件。

MCP：为什么不能全部软链接？

这个地方是 Plexus 里最需要小心的部分。

有些工具的 MCP 文件是单用途文件，比如 Cursor 的：

~/.cursor/mcp.json

这种文件基本只放 MCP 配置，Plexus 可以比较放心地托管它：生成一份 cache 文件，然后让 Cursor 的 MCP 文件通过 symlink 指过去。

但有些工具不是这样。

比如 Claude Code 的配置文件可能是一个更大的 JSON，里面除了 MCP，还可能有 auth、history、profile、model settings 等等。Codex 的 config.toml 也类似，里面不一定只有 MCP。

这种文件就不能粗暴覆盖，也不适合直接软链接。

所以 Plexus 对 MCP 用的是 hybrid 策略：

文件类型	处理方式
专用 MCP 文件	cache symlink / copy
共享配置文件	partial-write，只改 MCP section

也就是说，对于共享配置文件，Plexus 只改自己负责的 mcpServers 或 mcp_servers 那一段，其他内容尽量保持原样。

这也是为什么它不是简单写一个脚本 cp config A config B 就完事。

Skills：最适合用目录软链接

Skill 通常本来就是一个目录，里面有一个 SKILL.md，再加一些脚本、参考资料或模板。

所以它比 MCP 更适合共享。

Plexus 会把 skill 放在：

~/.config/plexus/personal/skills/<id>/SKILL.md

再同步到不同工具的目录：

~/.claude/skills/<id>
~/.codex/skills/<id>
~/.factory/skills/<id>

对于 Cursor 这种更偏 command 形态的工具，也可以投射到它自己的 commands 目录。

这里优先用目录级 symlink。如果系统不支持 symlink，或者目标环境不允许，就 fallback 到 copy。

一张图看懂架构

Plexus Config Sharing Map

Plexus 的核心分成三段：

Native import：从已有 Agent 原生配置里导入。
Canonical store：把配置整理到 ~/.config/plexus/。
Native projection：再投射回每个 Agent 自己会读取的位置。

中间的 canonical store 大概长这样：

~/.config/plexus/
├── config.yaml
├── team/
├── personal/
│   ├── mcp/servers.yaml
│   ├── rules/global.md
│   └── skills/<id>/SKILL.md
├── .cache/mcp/
└── backups/

这里分了两层：

team/：团队共享配置，比如统一的 rules、skills、MCP baseline。
personal/：个人配置，比如自己的 token、本机路径、私有 MCP。

如果 team 和 personal 里有同 ID 的配置，personal 会覆盖 team。这个逻辑很符合直觉：团队给默认值，个人做覆盖。

Team Config：团队里会更有用

单人使用 Plexus，主要是减少重复配置。

但我觉得它更有意思的地方在团队场景。

比如团队可以维护一个配置仓库：

agent-primer/
├── rules/global.md
├── skills/code-review/SKILL.md
├── skills/architecture-designer/SKILL.md
└── mcp/servers.yaml

每个人把这个 repo 作为 team layer 拉下来：

plexus join https://github.com/miniLV/agent-primer.git
plexus pull
plexus sync

这样团队新增一个 code-review skill，大家只需要 pull + sync，就能同步到 Claude Code、Cursor、Codex 等工具里。

当然，带 token 的东西不要直接放 team repo。比较好的做法是：team repo 里放 placeholder 和默认结构，个人在 personal/ 层补自己的 token 或本机路径。

安全和回滚

做这种工具，最怕一件事：帮用户同步配置，结果把原来的配置搞没了。

所以 Plexus 在写入 Agent 原生文件前，会先做 snapshot：

~/.config/plexus/backups/

如果目标位置已经有真实文件或目录挡住了 symlink，Plexus 不会直接覆盖，而是会移动到 collision 备份区：

~/.config/plexus/backups/_collisions/

Backups 页面里可以看到这些 snapshot，也可以恢复。

这个设计不花哨，但很必要。因为它管理的不是 demo 数据，而是你真实在用的 AI 工具配置。

适合谁？

如果你只用一个 AI 编程工具，而且配置也很少，那 Plexus 可能暂时没必要。

但如果你有这些情况，它会比较适合：

同时用 Claude Code、Cursor、Codex 等多个工具
经常维护 MCP Server
有自己的 agent rules / skills
希望团队共享一套 AI Agent 配置
想知道每次同步到底改了哪些文件
想要同步前自动备份，出问题能恢复

简单说，如果你已经开始认真维护 AI Agent 配置，那就值得试一下。

写在最后

Plexus 不是一个 runtime engine，不负责运行 MCP，也不替代 Claude Code、Cursor 或 Codex。

它更像一个本地配置中枢：把散落在不同工具里的配置收回来，整理成一份基线，再用尽量安全的方式同步出去。

这件事听起来不大，但每天在几个 AI 工具之间切来切去的人，应该会懂这种痛。

目前项目还在 alpha 阶段，很多地方还会继续迭代，比如更完整的 team flow、更多 agent adapter、更好的 diff / conflict UI，以及更方便的安装方式。

如果你也同时用多个 AI 编程工具，欢迎试试看。

项目地址：Plexus

团队配置示例：agent-primer

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