Claude Code als osFoundry-Worker mit dem eigenen Claude-Abo betreiben

Nach dieser Einrichtung übernimmt Claude Code die Worker-Rolle in osFoundry. Erreicht ein Planschritt den Worker, startet die Desktop-App claude in deinem Projektordner, angemeldet mit deinem eigenen Claude-Abo. Claude Code bearbeitet Dateien mit seinen eigenen Tools und erreicht die Tools von osFoundry, etwa die Suche in deinen Notizen, als mcp__osfoundry__memory_search. Jeder dieser Aufrufe erscheint im osFoundry-Chat als Zeile "Using …".

Wer macht was

	Claude Code	osFoundry-Desktop-App
Login	Dein Claude-Abo, von der CLI nach /login gespeichert	Sieht es nie. Entfernt ANTHROPIC_API_KEY und ähnliche Variablen aus der Umgebung des Kindprozesses, damit der Lauf nicht auf API-Abrechnung ausweichen kann
Kosten	Laufen über dein Abo	Verbucht den Lauf mit Kosten 0
Dateien	Eigene Read-, Edit- und Bash-Tools, innerhalb eines Ordners (--add-dir)	Wählt diesen Ordner: den neuesten unter Local Folders
osFoundry-Tools	Ruft sie als mcp__osfoundry__<tool> auf	Stellt sie nur für diesen Lauf auf einem Loopback-Port bereit und prüft jeden Aufruf gegen eine Allowlist
Freigabe	Läuft in seinem Ordner mit --permission-mode bypassPermissions	Jeder über die Bridge geleitete Aufruf durchläuft dasselbe Freigabe- und Policy-Gate wie der Tool-Aufruf jedes anderen Modells
Ausgabe	Finaler Text	Wird zur Ausgabe der Rolle. Tool-Aktivität erscheint als Fortschrittszeilen

Einrichtung

1. Claude Code installieren und einmal anmelden

Installiere die CLI so, wie Anthropic es dokumentiert. Melde dich dann im Terminal an:

$ claude
> /login

osFoundry sucht das Binary im PATH, in ~/.claude/local und im Bundle der VS-Code-Erweiterung (~/.vscode/extensions/anthropic.claude-code-*/resources/native-binary/claude). Ein Claude Code, das nur mit der VS-Code-Erweiterung kam, wird also auch gefunden.

2. Unter External AI aktivieren

Klicke in der Desktop-App auf das Schlüsselsymbol im Header (API Keys (BYOK)) und öffne den Tab External AI (externe KI). Die Zeile für Claude Code sollte so aussehen:

Claude Code   Installed                                  [Enabled]
/Users/you/.claude/local/claude
Model id: cli:claude (chat) · cli:claude:agent (autonomous)
[Verify sign-in]  [Sign in]

Beispiel: Claude Code und Codex im Tab External AI

Klicke auf Verify sign-in (Anmeldung prüfen). Die App lässt eine winzige Completion über die CLI laufen und zeigt ✓ Signed in oder Needs sign-in. Sign in öffnet Claude Code in einem Terminalfenster mit dem Hinweis "Type /login to sign in, then close this window."

Eventuell siehst du ein Badge API key in env. Das heißt, dass in der Umgebung, aus der osFoundry gestartet wurde, eine Variable wie ANTHROPIC_API_KEY gesetzt ist. Die App entfernt sie, bevor sie claude startet, der Lauf nutzt also weiterhin dein Abo. Das Badge ist nur ein Hinweis.

3. Einen Ordner zuweisen

Der Agent-Modus arbeitet in einem echten Verzeichnis. Füge dein Projekt unter Settings → Local Folders hinzu. Hast du mehrere, wird der zuletzt hinzugefügte verwendet. Läufe, die aus der Code-Oberfläche gestartet werden, nutzen stattdessen das für diesen Lauf registrierte Repository.

4. Die Rolle zuweisen

Öffne den Tab Pipeline → Pipeline Roles. Wähle unter Agents den Worker und dann cli:claude:agent aus der Gruppe External AI (subscription).

Die beiden IDs stehen für zwei verschiedene Modi:

• cli:claude:agent ist autonom. Claude Code hat seine eigenen Tools in deinem Ordner, dazu die osFoundry-Tools über die Bridge. Nimm es für Worker, Researcher, Document Agent und ähnliche Rollen.
• cli:claude ist der Chat-Modus. Die CLI läuft mit --disallowedTools '*' und kann nichts aufrufen. Das passt für reine Textrollen wie Titling oder Compaction. Wird es an eine Rolle gebunden, die Tools braucht, schlägt der Lauf mit einer Meldung fehl, die auf cli:claude:agent verweist.

Auch Agents, die du im Agents-Bildschirm definierst, können es nutzen. Ihre Modellauswahl führt es unter CLI agents mit dem Label "autonomous — runs in your local folder".

5. Was die App tatsächlich startet

Für jeden Lauf startet osFoundry eine frische MCP-Bridge und ruft die CLI dann ungefähr so auf. Die Flags stammen aus build_claude_command in src-tauri/src/providers/agent_cli.rs:

claude -p "<conversation>" \
  --output-format stream-json --verbose --include-partial-messages \
  --permission-mode bypassPermissions \
  --add-dir /Users/you/work/site \
  --mcp-config '{"mcpServers":{"osfoundry":{"type":"http",
      "url":"http://127.0.0.1:<port>/mcp",
      "headers":{"Authorization":"Bearer <per-run token>"},
      "timeout":120000}}}' \
  --strict-mcp-config \
  --append-system-prompt "<role prompt>"

--strict-mcp-config hält deine eigenen globalen oder projektbezogenen MCP-Server aus diesem Lauf heraus. Nur der Server osfoundry hängt dran. Port und Token sind bei jedem Lauf neu, und der Listener schließt, sobald der Prozess endet.

Ein echter Lauf

Beispiel. Notiz und Repository sind Demo-Inhalte.

Du (Maestro-Chat, Worker = cli:claude:agent)
  Finde in meinen Notizen, wann das Q4-Budget-Review ist, und trag es in TODO.md ein.

Tool-Aufrufe von Claude Code
  mcp__osfoundry__memory_search  {"query": "Q4-Budget-Review"}
    → "Q4-Budget-Review: Do 14:00."
  Read   TODO.md
  Edit   TODO.md   (+ "- [ ] Zahlen für das Q4-Budget-Review vorbereiten (Do 14:00)")

Fortschrittszeilen in osFoundry
  Using memory_search — {"query":"Q4-Budget-Review"}
  Using Read — {"file_path":"TODO.md"}
  Using Edit — {"file_path":"TODO.md", …}

Antwort
  "Zahlen für das Q4-Budget-Review vorbereiten (Do 14:00)" wurde zu TODO.md hinzugefügt.
  Die Uhrzeit stammt aus deiner Notiz "Q4-Budget-Review: Do 14:00."

Das Präfix mcp__osfoundry__ ist die Art, wie Claude Code Tools eines Servers namens osfoundry benennt. osFoundry entfernt es in der Fortschrittszeile, sodass memory_search genauso aussieht wie bei einem API-Modell.

Wo die Grenze liegt

Die Bridge bietet eine kurze, feste Liste an. Sie umfasst Read-only-Tools wie memory_search, web_search, extract_content, code_search, todo_list, transcribe und die lesenden cloud_*-Tools, dazu Orchestrierung (spawn_fleet, graph_run, loop_run), den Live-Bildschirm und die Canvas-Tools. read_file, write_file und execute_command fehlen absichtlich. Claude Code hat davon bereits auf seinen Ordner begrenzte Versionen, und ein zweiter, unbegrenzter Executor über MCP würde über --add-dir hinausreichen.

Die Allowlist setzt die Bridge durch, nicht ein CLI-Flag. Ein Lauf im Modus bypassPermissions beachtet --allowedTools nicht, deshalb übergibt osFoundry es gar nicht erst. Ein Aufruf eines Tools außerhalb der Liste des Laufs bekommt einen JSON-RPC-Fehler: "tool '…' is not available to this agent".

Workspace und Channel werden beim Start der Bridge festgelegt. Ein Tool-Aufruf kann sich nicht über seine Argumente auf einen anderen Workspace umlenken.

Schreibzugriffe auf den Bildschirm oder einen Canvas-Editor (ui_agent_act, die schreibenden Canvas-Tools) fragen immer zuerst nach, genau wie bei einem API-Modell. Läufe, die niemand beobachtet, etwa ein Agent, der auf eine Erwähnung in einem Channel antwortet, lehnen ein freigabepflichtiges Tool ab, statt auf einen Klick zu warten, der nie kommt.

Deine Dateien laufen nie durch osFoundry. Claude Code liest und bearbeitet sie direkt, und sein Traffic geht unter deinem eigenen Login an Anthropic, so wie im Terminal.

Als Nächstes bindest du cli:claude:agent zusätzlich an die Researcher-Rolle, neben dem Worker, und lässt eine orchestrierte Aufgabe laufen. Die Seite zu den Pipeline-Rollen listet alle Rollen auf, die du ihm übergeben kannst, und Local Folders erklärt, wie der Arbeitsordner gewählt wird.