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Claude

Claude で Slack の AI ボットを作る

LangBot で Claude を使った Slack の AI ボットを動かす手順:モデル設定、ボットの認証情報、ネットワーク、テスト、トラブルシューティング。

このレシピでは Claude のモデルを Slack のボットにつなぎます。LangBot が Slack のメッセージを受け取り、パイプラインで処理して返信するので、プラットフォーム連携のコードは不要です。

LangBot の内蔵エージェントで Anthropic の Claude モデルを使います。MCP サーバー、Skills、コードサンドボックスとのツール連携も可能です。

必要なもの

  • 稼働中の LangBot:LangBot Cloud(サーバー不要)、または Docker や uvx langbot によるセルフホスト。
  • LangBot から呼び出せる Claude のアカウントまたはサーバー。
  • アプリをインストールできる Slack ワークスペースと、Slack アプリページ で発行した App Configuration Tokens(クイックセットアップ用)。

ネットワーク

Socket Mode では LangBot から Slack へ接続するため公開イベント URL は不要です。Webhook モードでは公開 HTTPS エンドポイントが必要です。

1. Claude のモデルを追加する

  1. Anthropic のコンソールで API キーを作成します。
  2. LangBot の モデル で LLM モデルを追加し、プロバイダーに Anthropic を指定して、API キーとモデル ID を入力します。
  3. モデルが関数呼び出しに対応していれば ツール使用 を有効にします。MCP ツール、Skills、サンドボックスに必要です。
  4. ゲートウェイを使わない限り、リクエスト URL はプロバイダー既定のままにします。モデル ID は Anthropic のドキュメントにある現行の Claude モデルを使います。

2. パイプラインを作成する

LangBot WebUI の パイプライン でパイプラインを作成(または既定のものを編集)し、AI を次のように設定します。

項目設定値
ランナーLocal Agent(内蔵エージェント)
モデル追加したモデル。予備モデルも指定できます。
プロンプトボットの役割、口調、してはいけないこと。
ナレッジベース任意。ナレッジベースを付けると資料に基づいて回答します。

3. Slack のボットを作成する

  1. Slack アダプターでボットを作成し、Slack クイックセットアップ を使います。アプリ、スコープ、イベント購読が自動で作成されます。
  2. Socket Mode(推奨)を選んで App-Level Token(xapp-...)を追加するか、LangBot に公開 HTTPS アドレスがあれば Webhook を選びます。設定を反映してボットを有効にします。

4. 紐付けてテストする

ボットを開いて作成したパイプラインを選び、保存してボットが有効になっていることを確認します。

アプリの メッセージ タブから話しかけるか、追加済みのチャンネルでメンションします。

トラブルシューティング

  • エージェントがツールを呼ばない場合は、モデルの ツール使用 を有効にします。
  • App Configuration のアクセス/リフレッシュトークンを App-Level Token 欄に入れないでください。同じアプリの xapp- トークンが必要です。
  • App-Level Token のトークンローテーションは無効のままにします。
  • WebUI の モニタリング に、すべてのメッセージ、パイプラインの実行、エラーが記録されます。

よくある質問

Slack には公開 IP のあるサーバーが必要ですか?

必ずしも必要ではありません。Socket Mode では LangBot から Slack へ接続するため公開イベント URL は不要です。Webhook モードでは公開 HTTPS エンドポイントが必要です。

Slack のボットはストリーミング返信に対応していますか?

対応状況はプラットフォーム機能一覧で確認してください。AI 側の生成が終わってから返信が送られます。

同じ Claude の設定を他のプラットフォームでも使えますか?

はい。1 つのパイプラインを複数のボットに紐付けられるので、同じ設定で複数のプラットフォームに同時に応答できます。

関連ガイド

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