企業部署概述
了解 Claude Code 如何與各種第三方服務和基礎設施整合,以滿足企業部署需求。
本頁面提供可用部署選項的概述,並幫助您為組織選擇正確的配置。
提供商比較
功能 | Anthropic | Amazon Bedrock | Google Vertex AI |
---|---|---|---|
區域 | 支援的國家 | 多個 AWS 區域 | 多個 GCP 區域 |
提示快取 | 預設啟用 | 預設啟用 | 預設啟用 |
身份驗證 | API 金鑰 | AWS 憑證 (IAM) | GCP 憑證 (OAuth/服務帳戶) |
成本追蹤 | 儀表板 | AWS Cost Explorer | GCP Billing |
企業功能 | 團隊、使用監控 | IAM 政策、CloudTrail | IAM 角色、Cloud Audit Logs |
雲端提供商
Amazon Bedrock
透過 AWS 基礎設施使用 Claude 模型,具備基於 IAM 的身份驗證和 AWS 原生監控
Google Vertex AI
透過 Google Cloud Platform 存取 Claude 模型,具備企業級安全性和合規性
企業基礎設施
配置概述
Claude Code 支援靈活的配置選項,允許您結合不同的提供商和基礎設施:
了解以下差異:
- 企業代理:用於路由流量的 HTTP/HTTPS 代理(透過
HTTPS_PROXY
或HTTP_PROXY
設定) - LLM 閘道:處理身份驗證並提供與提供商相容端點的服務(透過
ANTHROPIC_BASE_URL
、ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL
或ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL
設定)
兩種配置可以同時使用。
使用 Bedrock 搭配企業代理
透過企業 HTTP/HTTPS 代理路由 Bedrock 流量:
使用 Bedrock 搭配 LLM 閘道
使用提供 Bedrock 相容端點的閘道服務:
使用 Vertex AI 搭配企業代理
透過企業 HTTP/HTTPS 代理路由 Vertex AI 流量:
使用 Vertex AI 搭配 LLM 閘道
結合 Google Vertex AI 模型與 LLM 閘道進行集中管理:
身份驗證配置
Claude Code 在需要時使用 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
作為 Authorization
標頭。SKIP_AUTH
標誌(CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH
、CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH
)用於 LLM 閘道情境,其中閘道處理提供商身份驗證。
選擇正確的部署配置
選擇部署方法時請考慮以下因素:
直接提供商存取
最適合以下組織:
- 希望最簡單的設定
- 擁有現有的 AWS 或 GCP 基礎設施
- 需要提供商原生監控和合規性
企業代理
最適合以下組織:
- 有現有的企業代理需求
- 需要流量監控和合規性
- 必須透過特定網路路徑路由所有流量
LLM 閘道
最適合以下組織:
- 需要跨團隊的使用追蹤
- 希望在模型之間動態切換
- 需要自訂速率限制或預算
- 需要集中式身份驗證管理
除錯
除錯部署時:
- 使用
claude /status
斜線命令。此命令提供對任何已套用的身份驗證、代理和 URL 設定的可觀察性。 - 設定環境變數
export ANTHROPIC_LOG=debug
來記錄請求。
組織最佳實務
1. 投資於文件和記憶
我們強烈建議投資於文件,讓 Claude Code 了解您的程式碼庫。組織可以在多個層級部署 CLAUDE.md 檔案:
-
組織範圍:部署到系統目錄,如
/Library/Application Support/ClaudeCode/CLAUDE.md
(macOS)用於公司範圍的標準 -
儲存庫層級:在儲存庫根目錄建立包含專案架構、建置命令和貢獻指南的
CLAUDE.md
檔案。將這些檔案檢入原始碼控制,讓所有使用者受益了解更多。
2. 簡化部署
如果您有自訂開發環境,我們發現建立「一鍵」安裝 Claude Code 的方式是在組織內推廣採用的關鍵。
3. 從引導使用開始
鼓勵新使用者嘗試使用 Claude Code 進行程式碼庫問答,或處理較小的錯誤修復或功能請求。要求 Claude Code 制定計劃。檢查 Claude 的建議,如果偏離軌道請給予回饋。隨著時間推移,當使用者更好地理解這種新範式時,他們將更有效地讓 Claude Code 更自主地運行。
4. 配置安全政策
安全團隊可以配置 Claude Code 允許和不允許執行的託管權限,這些權限無法被本地配置覆寫。了解更多。
5. 利用 MCP 進行整合
MCP 是為 Claude Code 提供更多資訊的絕佳方式,例如連接到票務管理系統或錯誤日誌。我們建議由一個中央團隊配置 MCP 伺服器,並將 .mcp.json
配置檢入程式碼庫,讓所有使用者受益。了解更多。
在 Anthropic,我們信任 Claude Code 為每個 Anthropic 程式碼庫的開發提供動力。我們希望您像我們一樣享受使用 Claude Code!
後續步驟
- 設定 Amazon Bedrock 進行 AWS 原生部署
- 配置 Google Vertex AI 進行 GCP 部署
- 配置企業網路 滿足網路需求
- 部署 LLM 閘道 進行企業管理
- 設定 配置選項和環境變數