企業部署概覽

本頁面提供可用部署選項的概覽，並幫助您為組織選擇正確的配置。

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提供商比較

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雲端提供商

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企業基礎設施

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配置概覽

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：

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使用 Bedrock 與企業代理

透過企業 HTTP/HTTPS 代理路由 Bedrock 流量：

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

# 配置企業代理
export HTTPS_PROXY='https://proxy.example.com:8080'

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使用 Bedrock 與 LLM 閘道

使用提供 Bedrock 相容端點的閘道服務：

# 啟用 Bedrock
export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1

# 配置 LLM 閘道
export ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL='https://your-llm-gateway.com/bedrock'
export CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH=1  # 如果閘道處理 AWS 身份驗證

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使用 Vertex AI 與企業代理

透過企業 HTTP/HTTPS 代理路由 Vertex AI 流量：

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

# 配置企業代理
export HTTPS_PROXY='https://proxy.example.com:8080'

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使用 Vertex AI 與 LLM 閘道

結合 Google Vertex AI 模型與 LLM 閘道進行集中管理：

# 啟用 Vertex
export CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1

# 配置 LLM 閘道
export ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL='https://your-llm-gateway.com/vertex'
export CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH=1  # 如果閘道處理 GCP 身份驗證

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身份驗證配置

Claude Code 在需要時使用 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 作為 Authorization 和 Proxy-Authorization 標頭。SKIP_AUTH 標誌（CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH、CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH）用於 LLM 閘道場景，其中閘道處理提供商身份驗證。

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選擇正確的部署配置

在選擇部署方法時考慮以下因素：

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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

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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

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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

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除錯

在除錯部署時：

• 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 以記錄請求。

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組織最佳實務

1. 我們強烈建議投資於文件，以便 Claude Code 了解您的程式碼庫。許多組織在儲存庫根目錄中建立 CLAUDE.md 檔案（我們也稱之為記憶），其中包含系統架構、如何執行測試和其他常見命令，以及對程式碼庫貢獻的最佳實務。此檔案通常會檢入原始碼控制，以便所有使用者都能受益。了解更多。
2. 如果您有自訂開發環境，我們發現建立「一鍵」安裝 Claude Code 的方式是在組織中推廣採用的關鍵。
3. 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，如果偏離軌道則給予回饋。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. 安全團隊可以配置 Claude Code 允許和不允許執行的管理權限，這些權限無法被本地配置覆寫。了解更多。
5. 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，以便所有使用者都能受益。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！

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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
• 實施企業代理 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