Claude-Agent auf dem VPS selbst betreiben

Claude als Agent einzusetzen

Einen Agenten mit Claude zu entwickeln bedeutet, Claude als Kern für die Schlussfolgerungen zu verwenden, während die Schleife, die Tools und die Daten auf Ihrem eigenen Server liegen. Claude entscheidet, was zu tun ist; Ihr VPS führt die Aktion aus. Sie senden Claude die Aufgabe und den aktuellen Status. Claude antwortet entweder mit einer Antwort oder mit einer Anforderung, eines Ihrer Tools zu verwenden. Ihr Code führt das Tool aus und sendet das Ergebnis zurück. Die Schleife läuft weiter, bis die Aufgabe abgeschlossen ist. Die Intelligenz wird als Dienst über das Internet aufgerufen. Alles andere gehört Ihnen.

Diese Trennung ist der entscheidende Vorteil. Sie erhalten Schlussfolgerungen auf dem Niveau führender Modelle, ohne selbst ein Modell betreiben zu müssen. Gleichzeitig behalten Sie die vollständige Kontrolle darüber, worauf der Agent zugreifen kann, weil die Tools auf Hardware ausgeführt werden, die Sie besitzen. Wenn Sie bereits ein erstes Claude-Programm entwickelt haben, behandelt die Anleitung zur ersten Claude-Anwendung auf einem VPS die Grundlagen, auf denen dieser Artikel aufbaut.

Claude ist das Gehirn: die Messages API

Jeder Aufruf von Claude läuft über einen einzigen Endpunkt, die Messages API. Sie senden den bisherigen Gesprächsverlauf und die Liste der Tools, die der Agent verwenden darf. Claude gibt seine nächste Nachricht zurück. Diese Nachricht ist entweder eine abschließende Antwort oder eine Anforderung, ein Tool aufzurufen. Für den Eigenbau gibt es keine separate „Agent API“: Die Tool-Nutzung ist eine Funktion dieses einzigen Endpunkts, und die darum liegende Schleife müssen Sie selbst ausführen.

Claude ist zwischen den Aufrufen zustandslos. Das bedeutet, dass Claude sich selbst nichts merkt. Jede Anfrage enthält den vollständigen Gesprächsverlauf. Ihr Code verwaltet den Verlauf und sendet ihn bei jedem Durchlauf erneut. Das ist der Grund, warum jeder Durchlauf in einer langen Sitzung mehr Tokens kostet als der vorherige. Das ist weniger eine Einschränkung als eine Designentscheidung: Da der Zustand auf Ihrem Server liegt, entscheiden Sie genau, was Claude sieht. Außerdem wird nichts über die Aufgabe an einem Ort gespeichert, den Sie nicht kontrollieren. Allerdings wächst der Prompt dadurch weiter. Claudes Kontextfenster kann damit problemlos umgehen. Ein lokales Modell in derselben Schleife kann das jedoch nicht. Deshalb muss bei Ollama zunächst num_ctx erhöht werden, damit lange Prompts nicht mehr abgeschnitten werden.

Die Tool-Nutzung ist die Agentenschleife

Die Agentenschleife mit Claude lässt sich einfach beschreiben. Sie senden eine Anfrage, die Ihre Tools enthält. Claude liest die Aufgabe und antwortet, wenn eine Aktion erforderlich ist, mit einer Tool-Use-Anfrage. Diese nennt ein Tool und enthält die erforderlichen Eingaben. Ihr Code führt dieses Tool aus und sendet das Ergebnis anschließend in der nächsten Anfrage an Claude zurück. Claude liest das Ergebnis und fordert entweder ein weiteres Tool an oder schreibt seine abschließende Antwort. Sobald Claude keine Tools mehr anfordert, ist die Aufgabe abgeschlossen.

Sie können diese Schleife mit wenigen Zeilen selbst implementieren. Viele machen das, weil sie dadurch leicht nachvollziehbar und gut kontrollierbar bleibt. Die offiziellen SDKs stellen außerdem einen Tool Runner bereit, der die Schleife für Sie steuert: Sie übergeben die Tool-Funktionen, und das SDK übernimmt den wiederholten Ablauf aus Claude-Aufrufen, der Ausführung Ihrer Tools und der Rückgabe der Ergebnisse, bis Claude fertig ist. In beiden Fällen ist der grundsätzliche Ablauf identisch. Der Runner erspart Ihnen lediglich, die Schleife selbst zu schreiben. Wenn die Schleife noch abstrakt wirkt, sollten Sie zunächst eine minimale Schleife implementieren, bevor Sie einen Runner verwenden. Darauf baut alles Weitere in diesem schrittweisen Lernpfad zum Einstieg in AI Agents auf.

Drei Möglichkeiten zum Erstellen und welche sich für einen VPS eignen

Es gibt drei Möglichkeiten, einen Claude-Agenten zu erstellen. Sie unterscheiden sich darin, wie viel der technischen Komponenten Sie selbst betreiben.

Bei der ersten Möglichkeit ruft eigener Code die Claude API mit eigenen Tools auf. Sie schreiben die Schleife selbst oder verwenden den Tool Runner des SDK und hosten die gesamte Anwendung auf Ihrem VPS. Dies ist die übliche Wahl, weil Sie damit vollständige Kontrolle über die Tools, die Daten und die Sicherheit haben. Außerdem läuft die Anwendung als gewöhnliches Programm auf Ihrem Server. Der größte Teil dieses Leitfadens setzt diesen Ansatz voraus.

Die zweite Möglichkeit ist das Claude Agent SDK. Dabei handelt es sich um Claude Code, den Coding-Agenten, der als Bibliothek bereitgestellt wird und auf dem Sie aufbauen können. Das SDK enthält eine vollständige Agentenschleife sowie integrierte Tools zum Lesen und Schreiben von Dateien, zum Ausführen von Shell-Befehlen und zum Suchen. Sie müssen diese Komponenten daher nicht selbst von Grund auf zusammenstellen. Das SDK läuft ebenfalls auf Ihrem eigenen Server. Damit eignet es sich gut für einen VPS, wenn Sie einen leistungsfähigen Datei- und Shell-Agenten benötigen, ohne das umgebende Gerüst selbst entwickeln zu müssen. Ein Agent, der Dateien liest und Shell-Befehle ausführt, benötigt eine geeignete Begrenzung, bevor er unbeaufsichtigt arbeiten kann. Claude Code sicher auf einem Server ausführen behandelt das Berechtigungssystem, die Sandbox und die Optionen zur Isolation.

Die dritte Möglichkeit sind Managed Agents. Dabei betreibt Anthropic die Agentenschleife und stellt eine Sandbox bereit, in der die Tools des Agenten ausgeführt werden. Dies ist die Option mit dem geringsten Betriebsaufwand. Sie müssen deutlich weniger selbst betreiben. Der Arbeitsbereich des Agenten befindet sich jedoch auf der Infrastruktur von Anthropic und nicht auf Ihrem VPS. Wählen Sie diese Option, wenn Sie den geringstmöglichen Betriebsaufwand wünschen und die Tools nicht auf Ihrem eigenen Rechner ausgeführt werden müssen. Bei den beiden anderen Möglichkeiten ist Ihr Server der Standort des Agenten. Darum geht es im weiteren Verlauf dieses Leitfadens.

Tools mit MCP verbinden

Unabhängig vom gewählten Ansatz möchten Sie den Agenten mit realen Systemen verbinden. Das Model Context Protocol ist dafür eine saubere Lösung. MCP ist ein offener Standard, um einem Agenten Tools und Daten bereitzustellen. Statt für jeden Dienst eine eigene Integration zu programmieren, verweisen Sie Claude auf einen MCP-Server, der diese Funktionen bereits als Tools bereitstellt. Sie können MCP-Server als kleine Dienste auf demselben VPS betreiben. Jeder Server erhält nur die benötigten Berechtigungen. Das beschreibe ich unter MCP-Server auf einem VPS betreiben.

Modellauswahl

Claude ist in mehreren Modellen verfügbar. Die Auswahl ist ein Kompromiss zwischen Leistungsfähigkeit, Geschwindigkeit und Kosten. Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Textes sind Claude Opus 4.8 (claude-opus-4-8), das leistungsfähige Standardmodell für anspruchsvolle Schlussfolgerungen und lange Agentenläufe, Claude Sonnet 5 (claude-sonnet-5), eine ausgewogene Option, die günstiger und schneller ist und bei vielen Aufgaben nahe an Opus herankommt, sowie Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5), das schnellste und günstigste Modell für einfache Schritte mit hohem Durchsatz, die gängigen Optionen. Darüber steht Claude Fable 5 (claude-fable-5) als leistungsfähigstes Modell für besonders anspruchsvolle Aufgaben. Verwenden Sie in Ihrem Code die exakte Modellkennung, ohne ein Datum daran anzuhängen.

Ein praktikabler Ansatz ist, die Modelle zu kombinieren. Lassen Sie ein günstigeres Modell routinemäßige Tool-Aufrufe übernehmen und ein leistungsfähigeres Modell die schwierigen Entscheidungen treffen. Da das Modell in Ihrer Anfrage nur als Zeichenfolge angegeben wird, lässt es sich mit einer einzeiligen Änderung austauschen. Beginnen Sie daher mit einem leistungsfähigen Standardmodell und wechseln Sie bei Aufgaben, bei denen Geschwindigkeit oder Kosten wichtiger sind als das letzte Quäntchen Qualität, zu einem günstigeren Modell.

Führen Sie es als gehärteten Dienst auf Ihrem VPS aus

Ein Agent ist nur dann nützlich, wenn er dauerhaft läuft. Er ist nur dann sicher, wenn er eingeschränkt ist. Auf einem VPS erreichen Sie beides, indem Sie den Agenten als gehärteten systemd-Dienst statt als Programm ausführen, das Sie manuell in einem Terminal gestartet haben. Als Dienst startet er beim Booten, wird bei einem Absturz neu gestartet und schreibt Logs in das Journal. Als gehärteter Dienst läuft er unter einem nicht privilegierten Benutzer und erhält nur die benötigten Zugriffsrechte. Dadurch bleiben die Auswirkungen eines Fehlers oder einer fehlerhaften Anweisung begrenzt. Eine Service-Unit kann nur einschränken, auf welche Ressourcen der Prozess zugreifen darf. Die übrigen Schutzmaßnahmen müssen im Agenten-Harness selbst umgesetzt werden. Genau dafür sind die DeepSeek-Harness-Plugins, deren Installation sich lohnt in einem anderen Stack zuständig: Ausgabenlimits, Berechtigungsregeln pro Tool und Scans auf Prompt-Injection.

Die wichtigste Regel ist, Ihren Claude-API-Schlüssel auf dem Server zu behalten. Der Schlüssel bezahlt und autorisiert jeden Aufruf. Er gehört daher in eine Datei, die nur für den Benutzer des Agenten lesbar ist, muss als Umgebungsvariable in den Dienst geladen werden und darf niemals im Code, in einem Repository oder an einer Stelle liegen, die ein Browser erreichen kann. Generieren Sie hier eine vollständige, gehärtete Service-Unit für Ihren Agenten:

Schließen Sie anschließend die Absicherung des Servers selbst ab. Verwenden Sie für SSH ausschließlich Schlüssel und sichern Sie das Administratorkonto ab, wie unter SSH-Härtung auf einem VPS beschrieben. Wenn Sie den Agenten während der Einrichtung lieber aus einer interaktiven Sitzung steuern möchten, ist Claude Code auf einem VPS mit tmux ausführen eine passende Ergänzung. Sobald Sie eine zweite Sitzung auf demselben System geöffnet haben, können die beiden Sitzungen Arbeit untereinander weitergeben, statt dass Sie jede Anweisung von einem Pane in das andere übertragen müssen. Wenn Sie die zugrunde liegenden Konzepte verstehen möchten, ohne sie an ein bestimmtes Modell zu binden, erläutert der ergänzende Leitfaden zum Erstellen eines eigenen AI-Agenten auf einem VPS die Grundlagen.

Wenn Sie einen terminalbasierten Coding-Assistenten suchen, behandelt einen Coding-AI-Agenten auf einem VPS ausführen Aider und Goose.

FAQ

Welches Claude-Modell sollte ich zum Erstellen eines Agenten verwenden?

Beginnen Sie mit Claude Opus 4.8 (claude-opus-4-8), dem leistungsfähigen Standardmodell, und passen Sie die Auswahl anschließend an. Claude Sonnet 5 (claude-sonnet-5) ist für die meisten Aufgaben günstiger und schneller. Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5) eignet sich am besten für einfache Schritte mit hohem Durchsatz. Claude Fable 5 (claude-fable-5) ist für die anspruchsvollsten Aufgaben am leistungsfähigsten. Ein häufig verwendetes Muster besteht darin, für Routineaufgaben ein günstigeres Modell und für schwierige Entscheidungen ein leistungsfähigeres Modell zu verwenden, da sich das Modell mit einer einzeiligen Änderung wechseln lässt.

Führe ich den gesamten Agenten auf meinem VPS aus, oder übernimmt das Anthropic?

Das hängt vom gewählten Ansatz ab. Wenn Sie eine eigene Schleife gegen die Claude API schreiben oder das Claude Agent SDK verwenden, läuft der Agent vollständig auf Ihrem VPS. Nur die Modellaufrufe werden an Anthropic gesendet. Wenn Sie Managed Agents verwenden, führt Anthropic die Schleife aus und hostet die Sandbox, in der die Tools ausgeführt werden. Dadurch läuft ein kleinerer Teil auf Ihrem Server. Wenn der Agent auf Ihrem eigenen Rechner laufen soll, verwenden Sie einen der beiden erstgenannten Ansätze.

Was ist der Unterschied zwischen der Claude API und dem Claude Agent SDK?

Die Claude API ist der direkte Messages-Endpunkt. Sie senden eine Konversation und Tools und schreiben die Agentenschleife selbst darum herum oder verwenden den Tool Runner des SDK, um sie auszuführen. Das Claude Agent SDK ist eine Bibliothek auf höherer Ebene und eine für die Entwicklung erweiterte Variante von Claude Code. Sie enthält eine vollständige Schleife sowie integrierte Datei-, Shell- und Suchtools. Verwenden Sie die API, wenn Sie alles selbst definieren möchten. Verwenden Sie das Agent SDK, wenn Sie einen leistungsfähigen Agenten benötigen, ohne das Ausführungsgerüst selbst zusammenzustellen.

Wie schütze ich meinen Claude API-Schlüssel auf einem Server?

Bewahren Sie ihn auf dem Server und außerhalb Ihres Codes auf. Speichern Sie ihn in einer Datei, die nur für das Konto lesbar ist, unter dem der Agent läuft. Laden Sie ihn als Umgebungsvariable in den Dienst und übertragen Sie ihn niemals in ein Repository oder an einen Browser. Da jede Anfrage an Claude von Ihrem Server ausgeht, muss der Schlüssel niemals das Gerät eines Benutzers erreichen. Dadurch lässt sich ein serverseitig ausgeführter Agent leichter absichern als ein Agent, der in eine Clientanwendung eingebettet ist.

Muss ich ein Modell selbst hosten, um mit Claude einen Agenten zu erstellen?

Nein. Bei Claude ist das Modell ein gehosteter Dienst, den Sie über die API aufrufen. Daher müssen Sie nichts auf einer GPU ausführen. Ihr VPS führt die Agentenschleife und die Tools aus und enthält die Daten. Die Verarbeitung der Anfragen erfolgt auf der Seite von Anthropic. Dadurch kann auch ein vergleichsweise kleiner Server einen leistungsfähigen Agenten ausführen. Wenn Sie stattdessen ein vollständig lokales Modell verwenden möchten, ist dies der Self-Hosting-Ansatz, der im ergänzenden Leitfaden zum Erstellen eines eigenen KI-Agenten behandelt wird.