Agent Redactor で Claude Code を使う

前提条件: インストール Agent Redactor 起動した状態にしておいてください. Claude Code がインストールされ、PATH で利用可能であることも必要です。
  1. Agent Redactor を設定する(最初にこれを行う)

    Claude Code を設定する前に、ローカルの編集プロキシを起動して、Claude Code がそれ経由で接続できるようにします。Profiles サイドバーでプロファイルを選択または作成します。Local URL を http://localhost:8080/(または任意のポート)に、Forward To を実際のプロバイダーのエンドポイント(例: https://openrouter.ai/api/)に設定し、実際の API Key を貼り付けます。キーはローカルで暗号化され、マシンから送信されることはありません。Save All Settings をクリックし、ポートが利用可能と表示されることを確認します。

  2. 編集ルールを選択する

    マシンから何かが送信される前に何を編集するか決めます。AI Powered Detection Model を有効にして検出させる PII カテゴリーを選んだり、決定的なマッチングのために Regex Patterns と Keywords を追加したり、3 つの任意の組み合わせを使ったりできます。選択はあなた次第です。Regex と Keywords は、AI モデルが見落とす可能性のあるプロジェクト固有のシークレットにも最適です。

  3. Claude Code を Agent Redactor に向ける(永続)

    Claude Code は環境変数を設定ファイルから読み込みます。Windows では C:\Users\<you>\.claude\settings.json(その他の OS では ~/.claude/settings.json)のユーザー設定ファイルを開き、既存の設定を保持したまま次の env ブロックを追加します:

    {
      "env": {
        "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://localhost:8080/",
        "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "dummy-key-to-bypass-login",
        "ANTHROPIC_MODEL": "anthropic/claude-haiku-4.5",
        "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "anthropic/claude-haiku-4.5",
        "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "anthropic/claude-haiku-4.5",
        "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "anthropic/claude-haiku-4.5",
        "ANTHROPIC_DEFAULT_FABLE_MODEL": "anthropic/claude-haiku-4.5",
        "CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "anthropic/claude-haiku-4.5",
        "CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW": "1048576",
        "CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL": "max"
      }
    }
    • ANTHROPIC_BASE_URL: Agent Redactor の Local URL と正確に一致している必要があります。
    • ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: 任意のプレースホルダー値で動作します。Agent Redactor が実際の API キーを安全に保持し、アップストリームに注入します。
    • ANTHROPIC_MODEL とモデル上書き: anthropic/claude-haiku-4.5 をプロバイダーの正確なモデル名に置き換えます。すべてを設定すると、Claude Code、そのサブエージェント、バックグラウンドタスクがすべて同じモデルを使用することが保証されます。

    theme や autoUpdatesChannel などのその他の項目は関連しないため、そのままにしておきます。

  4. 代替案: 一時的なセッション変数

    設定ファイルを変更したくない場合(プロキシを一度テストする場合など)は、代わりにターミナルで変数を設定します。現在のターミナルセッションでのみ有効です。

    PowerShell (Windows):

    $env:ANTHROPIC_BASE_URL = "http://localhost:8080/"
    $env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "dummy-key-to-bypass-login"
    $env:ANTHROPIC_MODEL = "anthropic/claude-haiku-4.5"
    $env:ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL = "anthropic/claude-haiku-4.5"
    $env:ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL = "anthropic/claude-haiku-4.5"
    $env:ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL = "anthropic/claude-haiku-4.5"
    $env:ANTHROPIC_DEFAULT_FABLE_MODEL = "anthropic/claude-haiku-4.5"
    $env:CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL = "anthropic/claude-haiku-4.5"
    $env:CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW = "1048576"
    $env:CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL = "max"

    bash (Linux):

    export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:8080/"
    export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="dummy-key-to-bypass-login"
    export ANTHROPIC_MODEL="anthropic/claude-haiku-4.5"
    export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="anthropic/claude-haiku-4.5"
    export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="anthropic/claude-haiku-4.5"
    export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="anthropic/claude-haiku-4.5"
    export ANTHROPIC_DEFAULT_FABLE_MODEL="anthropic/claude-haiku-4.5"
    export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="anthropic/claude-haiku-4.5"
    export CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW="1048576"
    export CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL="max"

    ターミナルを閉じると変数は消え、Claude Code は通常の設定に戻ります。

  5. Claude Code を起動して安全に作業する

    新しいターミナルを開き(新しい設定を読み込むため)、Claude Code を起動します:

    claude

    ようこそ画面に、選択したモデルが API 使用料金で実行されているのが表示されるはずです。今後、すべての送信リクエストはインターネットに到達する前に、Agent Redactor 経由でローカルにフィルタリングされます。下の例では、プロンプトがモデルに到達する前に名前が編集されたことをモデルが認識しています。

    Claude Code のセッション。モデルはユーザーの名前がシステムメッセージで編集され、それを読み取れないと答えています
    プロキシ経由で実行されている Claude Code。モデルは実際の名前の代わりに編集済みのプレースホルダーを受け取りました。

編集の確認

Agent Redactor の Session Redactions パネルを確認すると、正確に何が傍受されたかわかります。

Agent Redactor の Statistics パネル。Requests: 1、PII: 2、Session Redactions に private_person Bob を含む傍受された PII が一覧表示されている
Statistics パネルに "Requests: 1, PII: 2" と表示され、Session Redactions にタイムスタンプと種類付きで傍受された値が一覧表示されます。
ヒント: プロファイルで Regex Patterns と Keywords を使い、AI モデルが見落とす可能性のあるプロジェクト固有のシークレット(内部ホスト名、独自 ID、プロジェクトのコードネームなど)を捕捉しましょう。