Claude Cowork と Claude Code を任意の LLM（GPT、Grok、Gemini、OpenRouter、ローカルモデル）で実行する方法

Anthropic は、ほとんど注目されていない機能をリリースしました。Claude Cowork と Claude Code を、好きな任意の LLM で実行できるようになったのです。GPT-5、Grok、Gemini、OpenRouter 経由の open-weight モデル、ノートパソコン上のローカルモデル、あるいは企業向けゲートウェイ（Bedrock、Vertex AI、Azure AI Foundry）も使えます。エージェントハーネス、skills、plugins、MCP servers、管理コントロールはすべてそのまま利用できます。変わるのは、その背後にあるモデルだけです。

これにより、2 つの魅力的なシナリオが生まれます。Claude の Max プランの制限に達している個人ユーザー、あるいは単純に月額 $100〜$200 を支払いたくない人は、無料の OpenRouter モデルに Cowork を接続して、ほぼゼロコストでフルのエージェント体験を得られます。すでに Bedrock、Vertex、Foundry を利用している企業は、Anthropic の first-party インフラにデータを流すことなく、既存のコンプライアンス境界内で Cowork を展開できます。

このガイドでは、サードパーティ推論上の Cowork とは何か、誰に向いているのか、段階的な設定方法、そしてよくある問題のトラブルシューティングまでを解説します。

Cowork on Third-Party Inference とは？

サードパーティ推論上の Cowork（「Cowork on 3P」とも呼ばれます）は、Claude Desktop で Cowork を動かすモデルを、OpenAI 互換 API エンドポイントに置き換える設定モードです。Anthropic の公式ドキュメントでは、次の 3 つの導入パスが示されています。

• 規制産業 — データ所在地要件がある組織
• 企業向けゲートウェイ利用者 — Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI、または Azure AI Foundry 経由で Claude を運用している企業
• パイロットまたは評価環境の個人 — Claude Desktop をインストールして別のモデルを試したい人

これら 3 つのパスは、同じ設定パネルと同じ管理コントロールを共有します。ユーザーごとのトークン上限、MCP allowlist、OpenTelemetry、自動更新のブロック、内蔵ツールの削除など、エンタープライズ向け機能はすべて 3 つのパスで利用可能です。

OpenRouter も LLM ゲートウェイとして機能します。Anthropic は公式ドキュメントに記載していませんが、独立した検証で動作が確認されています。つまり、OpenRouter のカタログにある任意のモデル（多くの無料枠モデルを含む）で、Cowork のフルのエージェントハーネスを動かせます。

何が変わり、何がそのままなのかを簡単に比較すると以下の通りです。

データ所在地に関する重要な注意: この research preview の期間中、Azure AI Foundry 上の Claude もまだ Anthropic のインフラを経由します。Amazon Bedrock と Google Cloud Vertex AI が、プロバイダー側で完全なデータ所在地を提供するパスです。

この機能は誰に向いている？

サードパーティ推論の恩恵を受けるのは大きく 2 つの層で、ユースケースはあまり重なりません。

個人ユーザー は、当面の主な受益者です。Claude の Max プランの週次利用上限に達している、課金サブスクリプションに入る前に Cowork を評価したい、あるいは外部 API に送れない独自コードを含むローカルモデルを扱っている場合、Cowork on 3P はこの 3 つの問題をすべて解決します。ファイルツール、MCP servers、skills、plugins を含むフルのエージェントハーネスを、今日から OpenRouter の無料モデルに対して実行できます。

エンタープライズチーム にとっては別の価値があります。承認済みのクラウドプロバイダー境界内に Cowork を維持できることです。組織がセキュリティ審査で Bedrock、Vertex、Foundry をすでに承認しているなら、Cowork on 3P により Anthropic の first-party インフラへの新しいデータフローを追加せずに従業員へ展開できます。管理コントロール（トークン上限、MCP allowlist、OpenTelemetry exporter）は、背後にどのプロバイダーがあるかにかかわらず同じように動作します。

ステップバイステップのセットアップ

1. OpenRouter に接続する

プロキシサーバーは不要です。Claude Desktop を OpenRouter の API エンドポイントに直接向けます。

1. Claude Desktop を開く → Menu → Developer → Configure Third-Party Inference
2. 次の値を設定します:
   • Connection: Gateway
   • Gateway base URL: https://openrouter.ai/api
   • Gateway API key: あなたの OpenRouter API key
   • Gateway auth scheme: x-api-key
3. Sandbox & workspace で Allowed egress hosts を設定し、エージェントが Web にアクセスできるようにします。すべてのサイトを許可するには、ワイルドカードエントリを使えます。
4. Apply locally → Relaunch now をクリックします
5. Anthropic アカウントからログアウトし、Continue with Gateway を選択します
6. 「Setting up Claude's workspace…」と表示されます。完了するとチャットを開始できます

モデルを選ぶには、モデルピッカーで OpenRouter の model identifier を使います。エージェントタスクで安定して動作する無料モデルの例: tencent/hy3-preview:free

ローカルモデルも同じパターンです。LiteLLM や Ollama の内蔵 OpenAI endpoint のような OpenAI 互換 proxy を経由させます。

2. Anthropic Skills をインポートする

OpenRouter のセットアップでは、Customize → Skills パネルは空です。公式の Anthropic skills（docx、pdf、pptx、xlsx、skill-creator）は手動でインストールする必要があります。

1. Anthropic skills repository を .zip ファイルとしてダウンロードします
2. skills-main.zip を展開します
3. 欲しい各 skill フォルダを個別に zip 化します（例: docx フォルダは docx.zip になります）
4. Claude Desktop で: Customize → Skills → Create skill → Upload a skill — 各 .zip をアップロードします

実用的なポイント: 実際に必要な skill だけをインポートしてください。各 skill はアクティブに実行されていなくても context window の容量を消費するため、リストを絞ることで小さなモデルでもパフォーマンスが向上します。

3. Anthropic Plugins をインポートする

同じ手動インポートのパターンは plugins にも当てはまります。取得する価値のある公式リポジトリは 2 つあります。

• Knowledge-work plugins（marketing、product management、legal、finance）: github.com/anthropics/knowledge-work-plugins
• Code tab plugins: github.com/anthropics/claude-plugins-official

手順:

1. リポジトリを .zip としてダウンロードして展開します
2. 欲しい各 plugin フォルダを個別に zip 化します
3. Claude Desktop で: Customize → Personal plugins → + → Create plugin → Upload plugin

最初は 2〜3 個以上の plugin を入れないでください。多くのワークフローでは、plugin を 0 個にするのが正解です。軽量なプロンプトのほうが、Claude 以外のモデルではうまく動作します。

4. MCP Servers を設定する

MCP servers はローカルマシン上で動作し、Settings → Developer から設定します。

MCP 設定は専用の claude_desktop_config.json ファイルに書き込まれます（「Local MCP servers」オプションが見えない場合は、下のトラブルシューティングを参照してください）。公式の MCP server registry は github.com/modelcontextprotocol/servers にあります。

例として、コミュニティの mcp-atlassian server を使うと、1 つの MCP 接続で Jira と Confluence の両方にエージェントがアクセスできます。これは一般的なエンタープライズ構成です。

5. Web Search を扱う

OpenRouter は Anthropic のネイティブ web_search tool をサポートしていません。選択肢は 3 つあります。

Option A — Brave Search MCP server に置き換える（推奨） agent がネイティブ tool を使おうとしないよう、config の disabledBuiltinTools に WebSearch を追加し、その後 Brave MCP server をインストールします。Brave は月 2,000 回の無料検索、またはそれを超えると 1,000 回あたり $3 を提供します。

Option B — Vertex AI または Azure AI Foundry に切り替える 両方のプロバイダーは Anthropic の web_search tool をネイティブにサポートしています。Amazon Bedrock はまだサポートしていません。

Option C — 待つ OpenRouter は Anthropic の web_search tool を Perplexity などのプロバイダーへルーティングすることを議論していますが、この機能はまだ提供されていません。

トラブルシューティング

Menu → Developer に "Configure Third-Party Inference" がない Claude Desktop を更新して再起動します。その後、Help → Troubleshooting → Enable Developer Mode で developer mode を有効にします。corporate または Team プランのユーザーからは、developer mode を有効にしてもこの設定が非表示のままだと報告されています。プラン制限または A/B テストの可能性があります。

Cowork on 3P に "Local MCP servers" が表示されない 同じ対処法です。Claude Desktop を更新して再起動し、developer mode を有効にします。

Connectors が "Unavailable" と表示される これはバグではなく、想定された挙動です。サードパーティ推論は Anthropic の connector infrastructure を使わずに動作することを意味します。Connectors はそのレイヤーに依存しています。代わりに MCP servers を使ってください（上の step 4 を参照）。

Claude 以外のモデルで tool calling が不安定 モデル品質はエージェントタスクで大きく異なります。複数ステップの MCP calls をきれいに処理するモデルもあれば、複雑なフローで壊れるモデルもあります。無料モデルがワークフローに十分合わない場合は、OpenRouter の有料 tier でより高性能なモデルを試すか、プロバイダー提供のオプション（Bedrock、Vertex）に切り替えてください。

Code tab の設定が Cowork の設定と一致しない これは Anthropic のドキュメントでも認められている既知の問題です。一部の Cowork on 3P の設定キーは、まだ Code-tab の session に同じようには反映されません。機能が research preview から外れるにつれて解消される見込みです。

管理コントロールが示すもの

サードパーティ推論の設定パネルには、個人ユーザーが必要とする範囲を大きく超えるコントロールが備わっています。

• ウィンドウあたりの最大トークン数（ユーザーごとのソフト上限）
• ユーザー追加の MCP servers を許可
• OpenTelemetry collector endpoint
• 自動更新をブロック
• Cowork から内蔵ツールを削除

これらはエンタープライズ管理コントロールです。Bedrock、Vertex、Foundry のサポートと組み合わせると、Anthropic の公式な位置づけは明確です。Cowork on 3P は、セキュリティ、規制、契約上の要件により Anthropic の first-party インフラへデータを送れない組織向けに設計されています。

ここで文書化されている個人向けの導入経路が、単なる例外ではないという事実は、製品の方向性を示しています。Claude Desktop は、ハーネス（skills、plugins、MCP servers、sub-agents）が中心価値となるマネージドなエージェントプラットフォームへ進化しており、どのモデルがそれを駆動するかは二次的な要素になりつつあります。

重要なポイント

サードパーティ LLM に対して Claude Cowork と Claude Code を実行することは、もはや回避策ではなく、文書化された正式サポート機能です。覚えておくべき点は次の通りです。

• 今日すぐ誰でも使えます。 Claude Desktop をインストールし、OpenRouter を gateway として設定して、無料モデルから始められます。サブスクリプションは不要です。
• フルのエージェントハーネスが動作します。 Skills、plugins、MCP servers、ファイルツールは、背後のモデルに関係なく同じように動作します。
• エンタープライズ向けパスは十分にサポートされています。 Bedrock と Vertex AI は完全なデータ所在地を提供します。Foundry は現在の research preview では Anthropic のインフラを経由します。
• Web search には回避策が必要です。 ネイティブ tool を Brave の MCP server に置き換えるか、Vertex/Foundry に切り替えてください。
• エージェントタスクではモデル品質が重要です。 小型または無料モデルは、複雑な複数ステップの tool call で苦戦することがあります。モデルを決める前に、実際のワークフローでテストしてください。

この機能は research preview 中ですが、コアのセットアップは安定しており、多くのユースケースで本番利用可能です。開始までにかかる時間は約 10 分です。

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Cowork on Third-Party API と完全オープンソースの Cowork の違いは？

サードパーティ推論上の Cowork は、モデルの柔軟性に向けた重要な一歩ですが、依然として Anthropic の proprietary なハーネスの上に構築されています。 Eigent のような完全オープンソースの代替手段は、別のアーキテクチャの立場を取っており、その違いは実際のニーズによって重要になります。

核心的な違い

Claude Cowork on third-party inference では、Anthropic の closed-source エージェントプラットフォームを動かすモデルだけを差し替えられます。Anthropic のデスクトップアプリ、skills と plugin の形式、session infrastructure、更新サイクルには依然として依存します。変わるのはモデルであり、プラットフォームではありません。

Eigent はエージェントプラットフォームそのものです。オープンソース（Apache 2.0）で、CAMEL-AI 上に構築され、完全に自分のマシン上で動作するよう設計されています。proprietary なハーネスはありません。オーケストレーション、tool 実行、ファイルアクセス、multi-agent coordination を含むすべてのコンポーネントは、確認可能で、fork 可能で、self-host 可能です。

比較表

Cowork on Third-Party API が適しているケース

すでに Claude Desktop を日常的に使っていて、それを非 Claude モデルにも拡張したい場合、特にコスト理由や、組織が Bedrock または Vertex を承認済みの場合、Cowork on 3P は最も摩擦の少ない道です。見慣れた interface、既存の workflows、Anthropic の洗練された UX をそのまま使いながら、下で動くモデルだけを変えられます。

また、Claude の native connectors（Gmail、Notion、Slack など）に依存していて、それを MCP servers で再現したくない場合にも適しています。これらの connectors は 3P では動作しませんが、主な目的がモデルコストの削減で、Brave MCP で search を再構築することに抵抗がないなら、そのトレードオフには価値があります。

完全オープンソースの Cowork が適しているケース

データ主権が絶対条件なら、規制産業、独自コードベース、機密性の高い業務ロジックなどでは、Eigent 上で実行することで疑問が完全になくなります。データは一切マシンの外に出ません。信頼や監査が必要な Anthropic の infrastructure layer もありません。

1 つのワークフローの中で本当に複数のモデルを使い分けたいなら、Eigent のアーキテクチャは同じ multi-agent task 内で worker ごとに異なる LLM を割り当てることをサポートします。複雑な推論には Claude Opus、文書解析にはローカルの Llama モデル、コードレビューには GPT を使う、といった運用を単一の CAMEL-AI orchestrator でまとめて制御できます。

そして、拡張性が重要なら、プラットフォームの上に構築したい、コントリビュートしたい、あるいは正確に何をしているか監査したい場合、オープンソースこそが唯一誠実な答えです。Cowork on 3P が提供するのは config のつまみです。Eigent が提供するのは source code です。

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Eigent は CAMEL-AI 上に構築された無料のオープンソース multi-agent AI platform です。完全にあなたのマシン上で動作し、任意の LLM provider をサポートし、エージェント infrastructure を完全に制御できます。