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muapi-chat-agents

muapi-chat-agents

github.com/samuraigptエージェントワークフロー865 回インストール4 週間前に更新
リポジトリ

muapi-chat-agents について

Claude CodeとCodex CLIを、Anthropic MessagesおよびOpenAI ResponsesのネイティブプロトコルでMuapiに接続するための設定ガイドです。エンドポイント、モデルの確認、認証、トラブルシューティングを扱います。

主な機能

  1. 01Claude CodeとCodex CLIの設定
  2. 02ネイティブなエージェントプロトコルの利用
  3. 03エンドポイント経由のモデル確認
  4. 04Muapi APIキーによる認証
  5. 05一般的な設定エラーの解決

活用シーン

  1. 01Claude CodeをMuapiに接続
  2. 02MuapiをCodex CLIのプロバイダーに設定
  3. 03モデルIDの確認とエラーの診断

MCP 対応

このプロジェクトではMCP対応について説明されていません。Anthropic MessagesおよびOpenAI Responsesのエンドポイントを介して、Claude CodeとCodex CLIをMuapiに接続する設定を扱います。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/samuraigpt/muapi-skills --skill muapi-chat-agents

インストール後、Claude Code で/muapi-chat-agentsを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

Muapi チャットエージェント

Muapi はコーディングエージェントをネイティブでサポートしているため、翻訳プロキシは不要です。

エージェントプロトコルベース URLモデルエンドポイント
Claude CodeAnthropic Messageshttps://api.muapi.ai/anthropicGET /anthropic/v1/models
Codex CLIOpenAI Responseshttps://api.muapi.ai/openai/v1GET /openai/v1/models

利用料金は、Muapi API と同じモデルごとの料金で、ユーザーの Muapi クレジットから差し引かれます。認証には常にユーザーの Muapi API キーを使用し、MUAPI_API_KEY から読み込みます（貼り付けたり、コミットしたりしないでください）。

ルール

  • リクエスト URL 全体をベース URL に設定しないでください。エージェントが自動的に /v1/messages または /responses を追加します。
  • モデル ID は必ずモデルエンドポイントから取得してください。記憶している一覧に頼らないでください。
  • プロバイダー設定はユーザーレベルの設定に記述し、プロジェクトファイルには記述しないでください。
  • Authorization: Bearer <key>（Claude Code の ANTHROPIC_AUTH_TOKEN はこれを使用します）または x-api-key で認証してください。
  • リクエストの実行前にウォレットの残高が確認されるため、残高は最悪の場合のリクエストをカバーできる必要があります（大きなプロンプトに大規模モデルの出力上限を組み合わせると、1 ドル以上が一時的に確保されることがあります。未使用分は返金されます）。

セットアップ

  1. export MUAPI_API_KEY=your_key（PowerShell の場合：$env:MUAPI_API_KEY = "your_key" と setx MUAPI_API_KEY "your_key"）。
  2. モデルを一覧表示します： 
    curl -s -H "Authorization: Bearer $MUAPI_API_KEY" https://api.muapi.ai/anthropic/v1/models
curl -s -H "Authorization: Bearer $MUAPI_API_KEY" https://api.muapi.ai/openai/v1/models
    （Windows PowerShell では curl.exe を使用してください。）
Claude Code

~/.claude/settings.json（または .claude/settings.local.json。コミット対象のプロジェクトファイルには記述しないでください）に追加します：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.muapi.ai/anthropic",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "<your Muapi API key>",
    "ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-5-5"
  }
}

または、claude を起動する前に、シェルで ANTHROPIC_BASE_URL と ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$MUAPI_API_KEY" をエクスポートしてください。 settings.json の env 値はそのままの文字列として扱われるため、キーをファイルに記載せずに済むよう、シェルでのエクスポートを推奨します。 Claude Code 内で /status を実行してベース URL を確認し、claude --debug でリクエストを確認してください。

Claude Code で使用する検閲解除（abliterated）モデル

GET /anthropic/v1/models には、ツールに対応した検閲解除（abliterated）モデルも表示されます。同じベース URL とキーを使用し、claude --model <id> でモデルを選択して、ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL と ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL に同じ ID を設定してください（設定しない場合、Claude Code のバックグラウンドリクエストが 404 になります）。ユーザーには、モデルによって品質にばらつきがあること（小規模モデルは複数ファイルにまたがるタスクで手順を省略する場合があります）、プロンプトキャッシュがないため毎ターン会話全体に対して再課金されること、応答ごとの出力上限が 16,384 トークンであることを伝えてください。Codex CLI でも /openai/v1 経由で使用できます（model に ID を設定）。この方法は、qwen、mimo、glm での実際の Codex CLI セッション（ファイル書き込み、シェル、apply_patch ツール呼び出し）でテスト済みですが、品質にはモデルによるばらつきがあります。

Codex CLI

~/.codex/config.toml：

model = "gpt-5-6-sol"
model_provider = "muapi"

[model_providers.muapi]
name = "Muapi"
base_url = "https://api.muapi.ai/openai/v1"
env_key = "MUAPI_API_KEY"
wire_api = "responses"

env_key にはキーを格納した変数名を指定します。キーそのものではありません。model にはモデルエンドポイントから取得した ID を明示的に設定してください。プロバイダー ID の openai、ollama、lmstudio は予約済みのため、muapi を使用してください。 codex doctor を実行して確認します。任意の設定：model_reasoning_effort = "high"。

トラブルシューティング

問題対処方法
401ヘッダーには Authorization: Bearer <key> または x-api-key が必要です。https://muapi.ai/dashboard でキーを確認してください
402 / クレジット不足残高がそのリクエストの最悪の場合の料金をカバーできません。チャージするか、出力上限を下げてください
404 モデルが見つからないモデルエンドポイントから取得した ID を使用してください
エラーに /v1/v1/messages と表示されるベース URL からパスのサフィックスを削除してください
Claude Code が Anthropic へのログインを求めるターミナルを終了し、変数をエクスポートしてからターミナルを開き直し、そのシェルから claude を起動してください
Codex がプロバイダー設定を無視する設定を ~/.codex/config.toml（ユーザーレベル）に移動してください
5xx / プロバイダーエラー再試行してください。プロキシはすでにバックアップルートへの再試行を 1 回行います

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