Linux サーバーに Claude Code と ChatGPT Codex を導入する：ステップバイステップガイド

このガイドでは、インストールしたばかりの Debian または Ubuntu サーバーを出発点に、ログを分析し、設定を確認し、保守作業をこなす AI エージェントを実際に使える状態にするまでの手順を説明します。Claude Code（Anthropic）と Codex CLI（OpenAI、ChatGPT のコマンドラインツール）を、どちらも権限を制限した専用ユーザーの下で設定し、3 つ目の選択肢として Gemini CLI（Google）も紹介します。すべてのコマンドは、Debian 13 と Ubuntu 24.04 を載せた KernelHost KVM ルートサーバー で実際に試しています。AI マネージドサーバーの基本と、どのような構成があるかについては、記事 AI マネージドサーバー：AI エージェントを安全に接続する で解説しています。

2026 年 9 月時点の情報です。ツールは急速に進化しているため、迷ったときはそれぞれ claude --help、codex --help、gemini --help でフラグを確認してください。

前提条件

• Debian 12 または 13、あるいは Ubuntu 22.04 または 24.04 を載せ、SSH で root アクセスできるルートサーバー。AlmaLinux と Rocky Linux でも手順は同じです。異なるのはパッケージコマンドだけで、dnf が apt に代わります。
• 基本的な堅牢化が済んでいること：鍵による SSH ログイン、ファイアウォール、自動セキュリティ更新。これらは 新しいルートサーバーのチェックリスト ですべて扱っています。
• Anthropic のアカウント（Claude Pro、Max、Team）または API キー、ChatGPT アカウント（Plus、Pro、Team）または OpenAI の API キー。設定するツールが 1 つだけなら、必要なのはそのうちの 1 つだけです。
• api.anthropic.com と api.openai.com への外向きの HTTPS 通信。KernelHost のサーバーでは最初から許可されています。独自に厳しいファイアウォールを設定している場合は、この通信を許可する必要があります。

AI エージェントにはどの程度のサーバーで足りるか

言語モデルはプロバイダー側で動作するため、AI エージェントのためにサーバーへ特別なハードウェアや GPU を用意する必要はありません。サーバー上で動くのはコマンドラインツールと Node.js だけで、セッション中に使うメモリは合わせてもたいてい数百 MB です。ほかにあまりサービスを動かしていないサーバーなら、2 vCPU と 4 GB RAM で十分です。ウェブサイト、データベース、ゲームサーバーも並行して運用している場合は、エージェント用に 1 GB ほどのメモリの余裕を見込んでください。KernelHost の KVM ルートサーバー は約 30 秒で利用可能になり、料金は最低利用期間のない PrePaid 方式です。そのため、まずエージェントを試してみるテスト環境としても適しています。

ステップ 1：専用ユーザーを作成し、sudo を制限する

エージェントは決して root として動かしません。専用のアカウントを与え、sudo の許可リストを通じて、必要なコマンドだけを過不足なく使えるようにします。最初は少数の読み取り専用コマンドから始め、タスクが本当に必要とするときにだけリストを広げてください。

sudo adduser --disabled-password --gecos "KI-Agent" aiagent
sudo tee /etc/sudoers.d/aiagent >/dev/null <<'EOF'
aiagent ALL=(root) NOPASSWD: /usr/bin/journalctl *, /usr/bin/systemctl status *, /usr/bin/systemctl restart nginx, /usr/bin/apt-get update, /usr/bin/apt-get upgrade -y, /usr/bin/tail *, /usr/bin/df *, /usr/bin/ss *
EOF
sudo chmod 440 /etc/sudoers.d/aiagent
sudo visudo -cf /etc/sudoers.d/aiagent

最後の行で構文をチェックします。sudoers ファイルに誤りがあると、全員が sudo を使えなくなるおそれがあります。そのため、このチェックは必ず行ってください。--disabled-password を指定すると、誰もパスワードで aiagent としてログインできなくなります。このアカウントには、後で sudo -iu aiagent を使って切り替えます。sudo ユーザーの基本的な仕組みは、記事 Linux で sudo ユーザーを作成する で説明しています。

sudo でエディターを許可せず、書き込み権限を絞って与える

エージェントに /etc 内のファイルを変更させる場合でも、sudo で nano を許可してはいけません（それでは /etc/sudoers を含むあらゆるファイルを編集できてしまいます）。代わりに、グループと対象を絞った書き込み権限を使います。たとえば setfacl -m u:aiagent:rw /etc/nginx/sites-available/meine-seite.conf のようにします。最初のうちは、エージェントが変更を提案し、それをご自身で反映するだけで十分です。

許可リストでワイルドカードを使うコマンドにも、同じことが言えます。/usr/bin/tail * を許可すると、エージェントは root がアクセスできるあらゆるファイルを読めるようになり、認証情報を含むファイルも例外ではありません。これを避けたい場合は、/usr/bin/tail -n 200 /var/log/nginx/error.log のように、許可するパスを具体的に書き出します。

ステップ 2：Node.js 22 をインストールする

どちらのツールも Node.js 上で動作します。Claude Code はバージョン 18 以上、Codex CLI は 22 以上を必要とするため、22 LTS をインストールします。Debian 12 のパッケージソースに含まれるバージョンは古すぎるので、最新版を提供している NodeSource から入れます。

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs
node --version
npm --version

root 権限を使わない代替手段：nvm

インターネットから取得したスクリプトを root 権限で実行したくない場合は、エージェントユーザーのホームディレクトリで nvm を使います。この方法なら、root 権限はまったく必要ありません。nvm のインストールコマンドはプロジェクトの README から取得してください。その後は次の 3 行で済みます。

nvm install 22
nvm alias default 22
node --version

詳細とそのほかの方法は、Debian での Node.js ガイド で説明しています。

ステップ 3：Claude Code をインストールしてログインする

ここからはエージェントのアカウントで作業します。

sudo -iu aiagent
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
claude --version

ネイティブインストーラーは Claude Code を ~/.local/bin に配置し、自動で最新の状態に保ちます。npm を使って npm install -g @anthropic-ai/claude-code でインストールすることもできます。これが EACCES で失敗する場合は、後述のトラブルシューティングの節が役に立ちます。

ブラウザーのないサーバーでのログイン

claude を初めて起動すると、ログインを求められます。Claude アカウントの場合は通常ブラウザーが開きますが、ブラウザーのないサーバーではアドレスとコードが表示されるので、そのコードをノート PC やスマートフォンで承認します。ログインはその後、ログアウトするまで、このサーバー上のこのユーザーに対して有効です。

スクリプトと cron ジョブ用の API キー

スクリプトや cron ジョブには、API キーのほうが適しています。

echo 'export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."' >> ~/.bashrc
chmod 600 ~/.bashrc
source ~/.bashrc
claude -p "OK とだけ答えてください" 

これでキーは、ほかのユーザーが読めないエージェントユーザーのホームディレクトリにだけ置かれます。キーは Anthropic のコンソールで、月額の支出上限を付けて作成してください。そうすれば、セッションが暴走しても高額な費用にはなりません。キーそのものは、エージェントへのタスクにも、エージェントに出力させるファイルにも、決して書かないでください。

ステップ 4：サーバー向けに Claude Code を設定する

ルールファイル CLAUDE.md

Claude Code は起動時に、カレントディレクトリにあるファイル CLAUDE.md を読み込みます。ここには、すべてのセッションに適用されるルールを書きます。エージェントのホームディレクトリに、このファイルを置く作業ディレクトリを作成します。

mkdir -p ~/server && cd ~/server
cat > CLAUDE.md <<'EOF'
# このサーバーのルール
- これは本番サーバーである（Debian 13、nginx、PHP-FPM、MariaDB）。
- 読み取り専用コマンド（journalctl、systemctl status、tail、df、ss）はいつでも実行してよい。
- 書き込みを伴うコマンドの前には、何が変わるかを簡潔に説明し、承認を待つこと。
- パッケージの削除、/var/lib 配下のファイルの削除、ユーザーの作成や削除は決して行わないこと。
- パスワード、鍵、顧客データは決して出力に書き出さないこと。
- 各タスクの最後に、3 文の要約を出すこと。
EOF

このファイルは運用とともに育っていきます。エージェントが意図と違う動きをしたら、そのたびに修正内容を新しいルールとして追記します。数週間もすれば、お使いのサーバーでの作業の進め方がかなり正確に反映されたファイルになります。

settings.json の許可リスト

これに加えてツールの許可リストを用意し、Claude Code が読み取り専用コマンドは確認なしで実行し、それ以外はすべて承認を求めるようにします。ファイル ~/.claude/settings.json は、このユーザーに適用されます。

mkdir -p ~/.claude
cat > ~/.claude/settings.json <<'EOF'
{
  "permissions": {
    "allow": [
      "Bash(sudo journalctl:*)",
      "Bash(sudo systemctl status:*)",
      "Bash(sudo tail:*)",
      "Bash(df:*)",
      "Bash(free:*)",
      "Bash(ss:*)"
    ],
    "deny": [
      "Bash(rm -rf:*)",
      "Bash(sudo rm:*)",
      "Bash(dd:*)",
      "Bash(mkfs:*)"
    ]
  }
}
EOF

deny リストは追加の安全網であって、壁ではありません。1 つのコマンドはさまざまな書き方ができるからです。本当の境界線を引くのはステップ 1 の sudo 許可リストです。ユーザーに許されていないことは、エージェントにも許されないためです。

最初のタスクを対話形式で

では、最初のタスクを対話形式で実行します。

cd ~/server && claude
> 直近 24 時間の journalctl のエラーを要約し、最も多い原因を 3 つ挙げてください。

cron ジョブで無人実行する

同じタスクは無人でも実行できます。たとえば毎日 7 時に動く cron ジョブにして、結果をメールで受け取る方法です。

0 7 * * * cd /home/aiagent/server && /home/aiagent/.local/bin/claude -p "直近 24 時間の journalctl のエラーと警告を要約してください。サービス名、時刻、考えられる原因を挙げてください。" --allowedTools "Bash(sudo journalctl:*)" 2>&1 | mail -s "サーバー日次レポート" admin@example.com

フラグ -p は対話セッションなしで Claude Code を起動し、--allowedTools は使えるツールをその実行に必要なものだけに制限します。書き込みを伴う操作は、無人実行に含めないでください。cron ジョブの基本的な設定方法は、記事 Linux で cron ジョブを設定する で説明しています。

ステップ 5：Codex CLI（ChatGPT）をインストールしてログインする

インストールとログイン

Codex CLI は、ChatGPT を支えるモデルをコマンドラインで使えるようにする OpenAI のツールです。同じユーザーアカウントにインストールします。

npm install -g @openai/codex
codex --version

ログインには ChatGPT アカウント（Plus、Pro、Team）を使います。codex を起動して「Sign in with ChatGPT」を選び、表示されたアドレスをブラウザーのあるデバイスで開きます。スクリプトで使う場合は、代わりに OpenAI プラットフォームで発行した API キーを設定します。

echo 'export OPENAI_API_KEY="sk-..."' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

config.toml のサンドボックスと承認モード

Codex には独自のサンドボックスと承認モードが備わっています。どちらも ~/.codex/config.toml で指定します。本番サーバーでは、次の組み合わせが妥当です。

mkdir -p ~/.codex
cat > ~/.codex/config.toml <<'EOF'
approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "workspace-write"
EOF

workspace-write は現在の作業ディレクトリ内での書き込みだけを許可し、on-request はそれを超える操作すべてについて、エージェントに許可を求めさせます。danger-full-access レベルはこの両方を解除するため、本番システムで使うべきではありません。

AGENTS.md のルール

CLAUDE.md と同じようなルールを、Codex は作業ディレクトリにあるファイル AGENTS.md から読み込みます。内容はそのまま流用できます。

cp ~/server/CLAUDE.md ~/server/AGENTS.md
cd ~/server && codex "有効化されているすべての systemd サービスが動作しているか確認し、失敗しているものを最後のエラーメッセージとともに一覧にしてください。"

無人実行には、タスクを引数に取る codex exec "Aufgabe" を使います。これは claude -p に相当します。

ステップ 6：3 つ目の選択肢としての Gemini CLI

Gemini CLI は Google のコマンドラインツールで、同じ仕組みで動作します。こちらも Node.js 上で動き、同じユーザーアカウントにインストールします。

npm install -g @google/gemini-cli
gemini --version

gemini を初めて起動したときは、Google アカウントでログインします。スクリプト用には、環境変数 GEMINI_API_KEY に API キーを設定します。Gemini CLI は、ルールを作業ディレクトリにあるファイル GEMINI.md から読み込みます。ここでも CLAUDE.md の内容をそのまま使えます。無人実行は、タスクを引数にして gemini -p "Aufgabe" で開始します。3 つのツールのどれを使うかは、主にすでにお持ちのアカウントで決まります。サーバー上での作業の進め方は 3 つとも同じで、複数を並行して運用することもできます。

代替案：エージェントを手元の PC で動かし、SSH 経由で作業させる

サーバーに何もインストールしたくない場合は、ノート PC で Claude Code または Codex を起動し、エージェントに SSH 経由でコマンドを実行させます。そのために、サーバーにはエージェントユーザー専用の SSH 鍵を登録し、CLAUDE.md には、サーバー向けのコマンドの先頭に必ず ssh aiagent@server を付けるというルールを書きます。たまの保守ならこれで十分ですが、長めのタスクや cron ジョブはサーバー上で直接動かすほうが適しています。専用の鍵、ホストエイリアス、承認を組み合わせた SSH 接続の詳細と、その後エージェントがどのような手順で本番システムにデプロイするかは、実践レポート AI をサーバーに接続する で紹介しています。

ステップ 7：安全を確保し、制限を設ける

• 何かを変更するセッションの前には、必ずスナップショットかバックアップを取る。 自動化の方法は サーバーのバックアップ戦略 で紹介しています。
• 承認モードはオンのままにする。 Claude Code の --dangerously-skip-permissions と Codex の danger-full-access は、使い捨ての VM のためのものです。
• 秘密情報はエージェントの手の届かない場所に置く。 エージェントユーザーが .env ファイル、データベースのパスワード、顧客データを読めないようにします。エージェントが読んだものは、プロバイダーに送られます。
• コスト上限は、API キーごとにプロバイダーのコンソールで設定します。
• 追跡可能性： etckeeper をインストールして /etc 配下のすべての変更を Git に記録し、エージェントの要約も保存しておきます。
• 受信側は何も変わらない。 いずれのツールも、必要とするのは外向きの HTTPS 通信だけです。ファイアウォール、Fail2ban、ホスティング事業者の DDoS 対策はそのままです。

最初のタスク：手始めに向いた 5 つの依頼

最初のタスクに向いているのは、読む量が多く、リスクのないものです。エージェントの仕事ぶりがどれほど丁寧かをすぐに確かめられ、しかもすぐに役立ちます。

• ログレポート：「直近 24 時間のエラーと警告をサービスごとにまとめ、考えられる原因を添えて要約してください。」
• サービスの確認：「失敗しているすべての systemd サービスを最後のエラーメッセージとともに一覧にし、それぞれ何をすべきかを説明してください。何も変更しないでください。」
• ディスク容量：「最も容量を使っているディレクトリを示し、安全に整理できるものを提案してください。」背景は記事 Linux でディスクがいっぱいになったとき で解説しています。
• アップデート：「適用待ちのセキュリティアップデートがあるパッケージはどれで、適用後に再起動が必要なサービスはどれですか？」
• ウェブサーバー：「nginx の設定にエラーや古くなった設定がないか確認し、見つかった箇所をそれぞれ説明してください。」

こうした分析が正確になってはじめて、エージェントに書き込みを伴うタスクを任せる価値が出てきます。その場合も、まずはテストシステムで行ってください。

典型的なエラーと解決策

ツールを最新の状態に保つ

ネイティブインストーラーでインストールした Claude Code は、自動で更新されます。npm でインストールしたツールは、1 つのコマンドで最新の状態にできます。

npm update -g @openai/codex @google/gemini-cli
codex --version
gemini --version

新しいバージョンでは、フラグやデフォルト設定が変わることがあります。アップデート後は、無人実行をそのまま続ける前にリリースノートにひととおり目を通し、次の日次レポートにおかしな点がないか確認してください。

結論

サーバー上の AI エージェントは 1 時間で準備できます。ユーザー、sudo 許可リスト、Node.js、ツール、ルールを順に用意するだけです。本当に手間がかかるのは制限の設計で、ここでは意図的に狭く設定しています。制限はタスクが必要とするときに一歩ずつ広げ、決して一律には広げないでください。KernelHost のルートサーバー や 専用サーバー では、そのために有効化が必要なものは何もありません。root アクセス、ディストリビューションの自由な選択、外向きの接続はすべて標準で利用できます。

その後エージェントが本番システムにどのようにデプロイするか、バックアップ、切り戻し手順、承認を含めた流れは、実践レポート AI をサーバーに接続する で説明しています。

まとめ

• Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI は、Node.js 22 があればどの Linux サーバーでも動作し、GPU は必要ありません。
• エージェントには sudo 許可リスト付きの専用ユーザーを与え、決して root では動かしません。
• ルールは CLAUDE.md、AGENTS.md、GEMINI.md のいずれかに書きます。読み取り専用コマンドは許可リストに入れ、それ以外はすべて承認が必要です。
• cron ジョブやスクリプトには、支出上限を設定した API キーを使うのが適切な方法です。無人実行は読み取りだけにとどめます。
• セッションの前には毎回バックアップを取り、秘密情報はエージェントの手の届かない場所に置き、承認モードはオンのままにします。
• KernelHost のサーバーには、root アクセス、ディストリビューションの自由な選択、外向きの接続が最初から備わっています。