Claude Code CLI

Claude Code は Anthropic 公式の AI コーディングエージェントで、ターミナル上で動作し、自然言語でコードの記述・デバッグ・リファクタリングを行えます。

ステップ 1 — Node.js をインストール

すでにインストール済みの場合はスキップしてください。node -v で確認できます。

Node.js 18+ が必要です — ダウンロード：https://nodejs.org/en/download

# Verify after installing
node -v
# A version number (e.g. v24.4.1) means it installed correctly

# During install, check "Automatically install the necessary tools"
# Reopen PowerShell after installing and verify
node -v

ステップ 2 — Claude Code をインストール

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

インストールを確認：

claude --version

npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

ステップ 3 — LMU AI API を設定

Claude Code は settings.json を通じてカスタム API エンドポイントを設定します。

設定ファイルの場所

~/.claude/settings.json

C:\Users\YourUsername\.claude\settings.json

設定ファイルを作成

mkdir -p ~/.claude && touch ~/.claude/settings.json

mkdir "$env:USERPROFILE\.claude" -Force
New-Item "$env:USERPROFILE\.claude\settings.json" -Force

設定を書き込む

テキストエディタで settings.json を開き、以下を追加します（キーはご自身のものに置き換えてください）：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.lmuai.com",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-your-lmu-ai-api-key",
    "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
    "CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0"
  }
}

Claude Code で 1M コンテキストを有効化（任意）

Claude Opus 4.8 / Sonnet 5 は 1M トークンの長コンテキストウィンドウに対応しています（デフォルトは 200K）。巨大なリポジトリ、長いログ、ファイル横断のリファクタリングに便利です。モデル ID に [1M] サフィックスを追加すると有効になります。

オプション A — 手動で /model 切り替え（たまに使う場合に推奨）

最小限の settings.json を保持（ANTHROPIC_BASE_URL + ANTHROPIC_AUTH_TOKEN のみ）した状態で Claude Code を起動し、プロンプトに次を入力します：

/model claude-opus-5[1M]

または：

/model claude-sonnet-5[1M]

これにより設定を変更せずに 1M バージョンへ切り替わります。現在のセッションに適用され、終了時に元に戻ります。

オプション B — settings.json での恒久デフォルト（日常的に長コンテキストを使う場合に推奨）

settings.json の env セクションに 2 行追加すると、/model opus / /model sonnet がデフォルトで 1M バージョンになります：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.lmuai.com",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-your-lmu-ai-api-key",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "claude-opus-5[1M]",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "claude-sonnet-5[1M]",
    "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
    "CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0"
  }
}

保存して Claude Code を再起動すると、/model コマンドで opus / sonnet を選択した際に自動的に 1M バージョンが使われます。

フィールドリファレンス

中国製モデルを使う（任意）

LMU AI は中国製 LLM（例：Qwen シリーズ）に対応しています。settings.json で model を設定すると、起動ごとの手動 /model 切り替えを省き、指定したモデルを直接利用できます。

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.lmuai.com",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-your-lmu-ai-api-key",
    "CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0"
  },
  "model": "qwen3.8-max-preview",
  "effortLevel": "medium"
}

フィールドリファレンス：

ステップ 4 — Claude Code を起動

プロジェクトディレクトリでターミナルを開き、次を実行します：

claude

承認なしモード（推奨）

claude --dangerously-skip-permissions

このモードでは、Claude Code は各ステップを確認せずにコマンドを自動実行します — プロジェクトディレクトリ内で便利です。

設定を確認

起動後、Claude Code の画面で次を入力します：

/status

現在の以下が表示されます：

• モデル名
• API Base URL（https://api.lmuai.com と表示されるはず）
• API キーの状態

Base URL が正しければ、設定は機能しています。

よくある問題

401 Unauthorized

原因： API キーが間違っているか、リクエストが依然として Anthropic 公式エンドポイントに送信されています。

修正：

1. settings.json の ANTHROPIC_AUTH_TOKEN が LMU AI のキーであることを確認します
2. シェルの環境変数が設定を上書きしていないか確認します

echo $ANTHROPIC_BASE_URL

echo $env:ANTHROPIC_BASE_URL

3. ターミナルを再度開き、Claude Code を再起動します

stream disconnected

原因： ローカルネットワークが不安定、または VPN / プロキシ / システムプロキシがオンになっています — IP をローテーションするプロキシは接続を切断します。

修正： VPN / プロキシ / システムプロキシをオフにして再試行してください。LMU AI は国内への直接接続で VPN は不要です。直接接続が最も速く安定しています。

503 No available accounts

原因： 通常、~/.zshrc や ~/.bashrc が ANTHROPIC_AUTH_TOKEN / ANTHROPIC_BASE_URL などのグローバル環境変数を設定しており、settings.json を上書きしています。

修正： それらの行をシェル設定から削除するか、Claude Code 起動時にのみ source する別ファイルへ移動してください。FAQ · 問題 6 を参照してください。

レスポンスのタイムアウト

原因： デフォルトのタイムアウトが短いです。

修正： API_TIMEOUT_MS が 3000000（50 分）に設定されていることを確認し、長時間タスクが中断されないようにします。

ヒント

• プロジェクトのルートから Claude Code を起動すると、プロジェクト構造を自動的に取り込みます
• 指示を直接渡せます。例：claude "refactor this function for me"
• Ctrl+C で現在のタスクを中断、/exit で終了します
• ? または /help を入力するとすべてのコマンドが表示されます

/goal を使って Claude Code にゴール達成まで作業させる（任意）

/goal は Claude Code の組み込みスラッシュコマンド（v2.1.139、2026年5月以降で利用可能）で、現在のセッションに完了条件を設定します。設定すると、Claude は「やり終えたと感じた」時点で止まるのではなく、条件が達成されたと判定されるまで自らターンをまたいで作業を続けます。LMU AI 上での、長時間かつ完了まで実行するタスク（大規模リポジトリのリファクタリング、受け入れ仕様に沿った実装、issue バックログの消化）に特に便利です。

旧バージョンにはこのコマンドはありません。未知のコマンドと報告される場合は、まず Claude Code を最新版にアップグレードしてください。

基本的な使い方

セッションには同時に 1 つのゴールしか持てません。新しいゴールを設定すると古いものを置き換え、ただちに新しいターンを開始します。

「達成」の判定方法

各ターンの終わりに、Claude Code はあなたの完了条件 + このターンの会話を、小型で高速なモデル（デフォルトは Haiku）に渡して判定させます。判定モデルは会話にすでに含まれる証拠（テスト出力、ビルドログ、ファイル差分）のみを参照し、裏で CI 全体を再実行することはありません。そのため、Claude が会話の中で「証拠を提示できる」形で条件を書いてください。

ゴールは以下のいずれかの場合に自動的にクリアされます：

• 条件が達成されたと判定された場合；
• モデルが条件を満たすことは不可能と判定した場合；
• ターンがあなたの介入を必要とするエラーに遭遇した場合。

よいゴール条件の書き方

• 検証可能な最終状態を使う：例「npm test が 0 で終了」「tsc --noEmit がエラーなし」— 「コードをもっときれいに」のような主観的な記述は避ける；
• 証拠が会話に残るようにする：毎ターン、テスト / ビルド結果を出力し、判定モデルが確認できるようにする；
• 範囲を限定＋ターン数を制限する：例「src/auth/ 配下のファイルのみ変更、最大 20 ターンで停止」として無限ループを防ぐ；
• 有効にするには**信頼されたワークスペース（hooks 有効）**が必要です。

最終更新：2026-09-10