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企业部署概述

了解 Claude Code 如何与各种第三方服务和基础设施集成，以满足企业部署要求。

本页概述了可用的部署选项，并帮助您为您的组织选择正确的配置。

提供商比较​

功能AnthropicAmazon BedrockGoogle Vertex AI
地区支持的国家/地区多个 AWS 地区多个 GCP 地区
提示缓存默认启用默认启用联系 Google 启用
身份验证API 密钥AWS 凭据 (IAM)GCP 凭据 (OAuth/服务帐户)
成本跟踪仪表板AWS Cost ExplorerGCP Billing
企业功能团队、使用情况监控IAM 策略、CloudTrailIAM 角色、Cloud Audit Logs

云提供商​

  • Amazon Bedrock: 通过具有基于 IAM 的身份验证和 AWS 原生监控的 AWS 基础设施使用 Claude 模型
  • Google Vertex AI: 通���具有企业级安全性和合规性的 Google Cloud Platform 访问 Claude 模型

公司基础设施​

  • 公司代理: 配置 Claude Code 以与您组织���代理服务器和 SSL/TLS 要求配合使用
  • LLM 网关: 部署具有使用情况跟踪、预算和审计日志记录的集中式模型访问

配置概述​

Claude Code 支持灵活的配置选项，允许您组合不同的提供商和基础设施：

注意： 了解以下两者之间的区别：

  • 公司代理：用于路由流量的 HTTP/HTTPS 代理（通过 HTTPS_PROXY 或 HTTP_PROXY 设置）
  • LLM 网关：处理身份验证并提供与提供商兼容的端点的服务（通过 ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL 或 ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL 设置）

两种配置可以同时使用。

将 Bedrock 与公司代理结合使用​

通过公司 HTTP/HTTPS 代理路由 Bedrock 流量：

# 启用 Bedrock
export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1
export AWS_REGION=us-east-1

# 配置公司代理
export HTTPS_PROXY='https://proxy.example.com:8080'

将 Bedrock 与 LLM 网关结合使用​

使用提供与 Bedrock 兼容的端点的网关服务：

# 启用 Bedrock
export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1

# 配置 LLM 网关
export ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL='https://your-llm-gateway.com/bedrock'
export CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH=1  # 如果网关处理 AWS 身份验证

将 Vertex AI 与公司代理结合使用​

通过公司 HTTP/HTTPS 代理路由 Vertex AI 流量：

# 启用 Vertex
export CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1
export CLOUD_ML_REGION=us-east5
export ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID=your-project-id

# 配置公司代理
export HTTPS_PROXY='https://proxy.example.com:8080'

将 Vertex AI 与 LLM 网关结合使用​

将 Google Vertex AI 模型与 LLM 网关相结合以进行集中管理：

# 启用 Vertex
export CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1

# 配置 LLM 网关
export ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL='https://your-llm-gateway.com/vertex'
export CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH=1  # 如果网关处理 GCP 身份验证

身份验证配置​

Claude Code 在需要时将 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 用于 Authorization 和 Proxy-Authorization 标头。SKIP_AUTH 标志（CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH、CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH）用于网关处理提供商身份验证的 LLM 网关场景。

选择正确的部署配置​

在选择部署方法时，请考虑以下因素：

直接提供商访问​

最适合以下组织：

  • 想要最简单的设置
  • 拥有现有的 AWS 或 GCP 基础设施
  • 需要提供商���生��监控和合规性

公司代理​

最适合以下组织：

  • 有现有的公司代理要求
  • 需要流量监控和合规性
  • 必须通过特定的网络路径路由所有流量

LLM 网关​

最适合以下组织：

  • 需要跨团队的使用情况跟踪
  • 想要在模型之间动态切换
  • 需要自定义速率限制或预算
  • 需要集中式身份验证管理

调试​

在调试部署时：

  • 使用 claude /status 斜杠命令。此命令提供对任何应用的身份验证、代理和 URL 设置的可观察性。
  • 设置环境变量 export ANTHROPIC_LOG=debug 以记录请求。

组织最佳实践​

  1. 我们强烈建议投资于文档，以便 Claude Code 了解您的代码库。许多组织在存储库的根目录中创建一个 CLAUDE.md 文件（我们也称之为内存），其中包含系统架构、如何运行测试和其他常见命令以及为代码库做出贡献的最佳实践。此文件通常检入源代码管理，以便所有用户都可以从中受益。了解更多。
  2. 如果您有自定义的开发环境，我们发现创建一个“一键式”安装 Claude Code 的方法是在整个组织中扩大采用率的关键。
  3. 鼓励新用户尝试使用 Claude Code 进行代码库问答，或进行较小的错误修复或���能请求。要求 Claude Code 制定计划。检查 Claude 的建议，如果偏离轨道，请提供反馈。随着时间的推移，当用户更好地理解这个新范例时，他们将更有效地让 Claude Code 更具代理性地运行。
  4. 安全团队可以为 Claude Code 允许和不允许执行的操作配置托管权限，这些权限不能被本地配置覆盖。了解更多。
  5. MCP 是为 Claude Code 提供更多信息的好方法，例如连接到票务管理系统或错误日志。我们建议由一个中央团队配置 MCP 服务器，并将 .mcp.json 配置检入代码库，以便所有用户都能受益。了解更多。

在 Anthropic，我们相信 Claude Code 能够为每个 Anthropic 代码库的开发提供动力。我们希望您和我们一样喜欢使用 Claude Code！

下一步​

  • 设置 Amazon Bedrock 以进行 AWS 原生部署
  • 配置 Google Vertex AI 以进行 GCP 部署
  • 实施公司代理以满足网络要求
  • 部署 LLM 网关以进行企业管理
  • 设置以了解配置选项和环境变量