Claude CodeがAPIエンドポイントを記述し、Apidogがそれらをテストします。この強力な組み合わせは、AI支援コーディングと堅牢なテスト機能を融合させ、開発者のAPI構築へのアプローチを変革します。チームが品質を犠牲にすることなくより迅速なイテレーションを求める中、これらのツールはバックエンド開発における共通の課題を解決します。
Claude Codeの時代：今、なぜトレンドなのか
開発者はコーディングタスクを加速させる方法を常に探しており、Claude Codeはこの分野で革新的な存在として登場しました。AnthropicのClaude Codeは、Claude SonnetおよびOpusモデルを搭載したコマンドラインインターフェースツールで、ターミナルに直接統合されます。自然言語での対話を通じてコードベース全体を理解し、デバッグ、リファクタリング、コード生成を自動化します。従来のIDEプラグインとは異なり、Claude Codeはエージェントアシスタントとして機能し、改善を積極的に提案し、コンテキストに基づいて複雑なタスクを実行します。
このツールは、ソフトウェアエンジニアリングにおけるAIの台頭の中で注目を集めています。Stack Overflowのようなプラットフォームからの最近の調査によると、現在70%以上の開発者がワークフローにAIツールを組み込んでおり、コーディングアシスタントがその先頭を走っています。Claude Codeは、ターミナル内に存在するため、ブラウザベースのインターフェースのオーバーヘッドを回避できる点で際立っています。さらに、仕様からAPIエンドポイントを生成するといった多段階プロセスを処理できる能力は、厳しい締め切りに直面しているチームに高く評価されています。
しかし、本当の勢いは、外部サービスとのシームレスな接続を可能にするModel Context Protocol（MCP）のようなプロトコルとの互換性から生まれています。RedditやGitHubのユーザーの声によると、開発者はルーチンタスクの開発時間を最大50%削減したと報告しています。オープンソースへの貢献が増えるにつれて、Claude Codeは、エンジニアが手動コーディングからAIによる開発への移行を議論するフォーラムでトレンドとなっています。この変化は効率を向上させるだけでなく、API実装におけるエラーも削減し、Apidogのようなツールとの統合の土台を築いています。
実用的なアプリケーションに目を向けると、Claude Codeの人気は実際の成功から来ています。例えば、API開発では、エラーハンドリングとバリデーションを備えたRESTfulサービスのボイラープレートコードを生成します。しかし、専門のAPIプラットフォームと組み合わせることで、その影響がさらに増幅されることがトレンドで示されています。オールインワンAPIツールであるApidogは、Claude Code単体では不足しているテストおよびドキュメント機能を提供することで、これを補完します。両者を組み合わせることで、開発ブログや会議での言及が増えていることからもわかるように、現代のバックエンドワークフローにおいてトレンドのスタックを形成しています。
Claude CodeとApidogの統合設定
まず、Claude CodeとApidogを設定し、両者が効果的に通信できるようにすることからワークフローを開始します。最初に、Anthropic ConsoleからAnthropic APIキーを取得します。
このキーを、プロジェクトルート内の.envファイルにANTHROPIC_API_KEYという名前の環境変数として保存します。この手順により、バージョン管理で認証情報を公開することなくアクセスを保護できます。すぐに.envを.gitignoreファイルに追加してください。
次に、npmまたはお好みのパッケージマネージャー経由でClaude Codeをインストールします。npm install -g claude-codeを実行してグローバルに利用できるようにします。インストール後、プロジェクトのルートに.claudeディレクトリを作成します: mkdir -p .claude/{agents,commands,hooks,skills}。この構造はカスタム設定を整理します。ここにCLAUDE.mdファイルを追加し、プロジェクトの技術スタック、コーディングスタイル、およびカスタムコマンドを文書化します。例えば、APIにNode.jsとExpressを使用していることを指定すると、Claude Codeが提案を調整するのに役立ちます。
Apidogと統合するには、Model Context Protocol（MCP）に注目します。Apidogは、API仕様をClaude Codeに橋渡しするMCPサーバーを提供します。まず、apidog.comでApidogアカウントを作成します。アカウント設定の「API Access Token」でアクセストークンを生成します。「Claude-Code-Integration」のようなわかりやすい名前を付け、継続的な使用のために有効期限を「never expire」に設定します。
これを~/.claude.jsonファイルで設定します。「mcpServers」の下に次のようなエントリを追加します。
{
"mcpServers": {
"apidog": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"apidog-mcp-server@latest",
"--project-id=YOUR_PROJECT_ID"
],
"env": {
"APIDOG_ACCESS_TOKEN": "YOUR_ACCESS_TOKEN"
}
}
}
}
YOUR_PROJECT_IDとYOUR_ACCESS_TOKENを実際の値に置き換えてください。変更を適用するためにClaude Codeを再起動します。claude statusなどの簡単なコマンドをターミナルで実行して接続を確認し、MCPサーバーが正常にリンクされていることを確認します。
さらに、より優れたコードインテリジェンスのためにLanguage Server Protocol（LSP）サポートを有効にします。TypeScriptを使用している場合は、typescript-language-serverをグローバルにインストールします: npm install -g typescript-language-server。これを.claude/settings.jsonで参照することで、API構築中のオートコンプリートを強化します。
Apidog固有の設定については、プラットフォームで新しいプロジェクトを作成します。既存のOpenAPI仕様をインポートするか、新規に開始します。Apidogのブラウザベースのインターフェースを使用すると、リクエストパラメータ、レスポンススキーマ、およびモックサーバーを簡単に定義できます。この設定により、Claude CodeがMCP経由で最新の仕様をプルし、設計と実装の間のずれを防ぎます。
ステップバイステップ：Claude CodeでREST APIを構築する
Claude Codeを使用して、構造化されたAI主導のプロセスに従ってREST APIを構築します。まず、データベーススキーマの定義から始めます。ターミナルでClaude Codeに次のようにプロンプトを出します：「ユーザー、製品、注文テーブルを含むeコマースデータベース用のPostgreSQLスキーマを生成してください。」Claude Codeは、user_id (INTEGER, PRIMARY KEY)、email (VARCHAR, UNIQUE)などのフィールド、および注文とユーザーをリンクする外部キーなどのリレーションシップを含むDDLスクリプトで応答します。
その後、このスキーマにデータを投入するためのモックデータを生成します。次のようなコマンドを発行します：「Fakerを使用して50件のモックユーザーレコードと200件の注文エントリを作成し、現実的なデータと制約への準拠を確実にしてください。」Claude Codeは、一意性やデータ型を尊重したSQL INSERT文またはORMシード関数を出力します。このステップにより、実装前にスキーマの整合性を早期にテストし、潜在的な問題を特定できます。
次に、データアクセスレイヤーを構築します。使用するスタックを指定します：「Node.jsとPrismaを使用して、ユーザーと注文に対するCRUD操作のためのモデルとリポジトリを作成してください。」Claude Codeは、Prismaスキーマファイル、getUserByIdやcreateOrderなどのメソッドを持つリポジトリクラス、およびマイグレーションスクリプトを生成します。関連エンティティの結合を含むクエリを最適化し、効率的なデータ取得を保証します。
次に、REST APIレイヤーを作成します。プロンプト：「認証ミドルウェアを含め、ユーザーと製品に対する完全なCRUDのためのExpressルートを構築してください。」Claude Codeは、GET /users、POST /users、GET /users/:id/ordersのようなネストされたルートを持つサーバーの骨格を生成します。これらをリポジトリに接続し、フィルタリングとソートのためのクエリパラメータを組み込みます。
堅牢性を高めるために、バリデーションとエラーハンドリングを実装します。コマンド：「すべての入力にJoiバリデーション、標準HTTPエラーレスポンス、およびページネーションを追加してください。」Claude Codeは、バリデーションスキーマ、例外処理のためのtry-catchブロック、およびメタデータを含むJSONエンベロープによるレスポンス整形を統合します。例えば、無効なEメールには400 Bad Requestを、見つからないリソースには404 Not Foundを返すようにします。
最後に、ドキュメントを生成します。尋ねます：「これらのルートから、例と説明を含むOpenAPI仕様を作成してください。」Claude Codeは、Swagger UIなどのツールで利用できるYAMLまたはJSONファイルを出力します。また、実行スクリプト、Jestを使用したテストスイート、およびデプロイ設定も足場を構築します。
このプロセス全体を通じて、Claude CodeはMCP経由でApidogの仕様を参照し、生成されたコードが事前に定義されたパラメータとレスポンスに確実に一致するようにします。例えば、Apidogが必須の「email」フィールドを文字列として定義している場合、Claude Codeはバリデーションでそれを強制します。このステップバイステップの手法は手作業を減らし、Claude Codeがボイラープレートを処理する一方で、あなたはビジネスロジックに集中できます。
例をさらに広げると、ユーザー登録エンドポイントを考えてみましょう。Claude Codeは次を生成します。
const joi = require('joi');
const userSchema = joi.object({
email: joi.string().email().required(),
password: joi.string().min(8).required()
});
app.post('/users', async (req, res) => {
const { error } = userSchema.validate(req.body);
if (error) return res.status(400).json({ message: error.details[0].message });
try {
const user = await userRepository.create(req.body);
res.status(201).json(user);
} catch (err) {
res.status(500).json({ message: 'Server error' });
}
});
このコードは、Claude Codeが直接作成、検証、応答するという、能動態が動作している例です。さらに、JWTによる認証や、クエリ内の`includes`によるリレーションシップ処理など、複雑なAPIにも対応できます。
しかし、エッジケースには注意が必要です。Claude Codeは標準的なCRUDには優れていますが、支払いゲートウェイの統合のようなカスタムロジックには、改良が必要な場合があります。調整を促すプロンプトで反復します：「このエンドポイントをリファクタリングして、Stripe支払い処理を含めてください。」この反復的な構築により、APIは効率的に進化し続けます。
ApidogのビジュアルテストビルダーでAPIをテストする
Claude Codeによって生成されたAPIエンドポイントを、Apidogのビジュアルテストビルダーを使用してテストします。これにより、大規模なスクリプトを記述することなく検証が簡素化されます。まず、Claude CodeからOpenAPI仕様をApidogにインポートします。新しいプロジェクトを作成し、
「インポート」をクリックし、YAMLファイルをアップロードします。Apidogは、すべてのルート、パラメータ、および期待されるレスポンスでコレクションを自動的に作成します。
次に、環境を設定します。「Development」環境をベースURL（例: http://127.0.0.1:8000/api/）と認証トークンで設定します。Apidogは、APIキーやユーザーIDなどの動的な値に変数をサポートしており、テストを各ステージで再利用できるようにします。
テストを視覚的に構築します。POST /usersのようなエンドポイントを選択し、JSONエディタ経由でボディデータを追加し、アサーションを含めます。
例えば、「response.status == 201」と「response.body.idが存在する」とアサートします。Apidogのドラッグアンドドロップインターフェースを使用すると、リクエストをチェーンできます。ログインエンドポイントからのレスポンスを使用して、後続の呼び出しを認証できます。
個々のテストまたはコレクション全体を実行します。Apidogは、合格/不合格インジケータ、詳細なログ、およびレスポンスプレビューを含む結果を表示します。テストが失敗した場合は、ヘッダー、ボディ、およびタイミングを検査して問題を診断します。例えば、バリデーションが失敗した場合、Apidogはスキーマとの不一致を強調表示します。
さらに、モックサーバーを活用します。Apidogは仕様からモックを生成するため、バックエンドを改良している間でも、フロントエンドチームはシミュレートされたAPIに対して開発を進めることができます。リアル環境とモック環境をシームレスに切り替えることができます。
視覚的な要素はユーザビリティを向上させます。Apidogのビルダーには、リクエストシーケンスのタイムライン、依存関係グラフ、テスト済みのパスを示すカバレッジレポートが含まれています。これにより、ハッピーパス、エラー、無効な入力やレート制限などのエッジケースを含む包括的なテストが保証されます。
テストの失敗をプロンプトとしてClaude Codeにフィードバックすることで統合します：「このエンドポイントを失敗したテストに基づいて修正してください：パスワードがないため400エラー。」このループにより品質が向上します。Apidogは、チームレビュー用にPDFまたはHTML形式でレポートをエクスポートすることもでき、コラボレーションを促進します。
実際には、GET /ordersエンドポイントのテストには、?userId=1&status=pendingのようなパラメータを使用したクエリが含まれます。Apidogはページネーションを検証し、「response.body.length <= 10」と次のページへのリンクを保証します。この視覚的なアプローチはデバッグを加速させ、ユーザーはPostmanのようなツールと比較して40%速いテストサイクルを報告しています。
ただし、深度のために視覚的なテストとスクリプトによるテストを組み合わせます。ApidogはカスタムアサーションのためにJavaScriptをサポートしており、自動化されたセットアップへの橋渡しとなります。
ApidogとClaude CodeによるCI/CDでの自動テスト
Claude Codeによって生成されたすべての変更が厳格なチェックを受けるように、ApidogをCI/CDパイプラインに組み込むことでテストを自動化します。まずバージョン管理から始めます。APIコードとApidogコレクションをGitにコミットします。パイプラインにはGitHub ActionsまたはJenkinsを使用します。
.github/workflows/api-tests.ymlのようなワークフローファイルを設定します。
name: API Tests
on: [push, pull_request]
jobs:
test:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v2
- name: Install Dependencies
run: npm install
- name: Start Server
run: npm start &
- name: Run Apidog Tests
uses: apidog/action@v1
with:
collection-id: YOUR_COLLECTION_ID
api-key: ${{ secrets.APIDOG_API_KEY }}
これによりAPIサーバーが起動し、次にCLIまたはGitHub Action経由でApidogテストが実行されます。Apidogはコレクションをプルし、実行中のインスタンスに対してそれらを実行し、エラーが発生した場合はビルドを失敗させます。
プレコミットフックにClaude Codeを統合します。.claude/hooksのフック機能を使用して、プッシュ前にリンターやユニットテストを実行します。Claude Codeにこれらを生成するように促します：「Apidogスモークテストを実行するプレコミットフックを作成してください。」
継続的デプロイの場合、テストがパスした後にデプロイステップを追加します。VercelやHerokuのようなツールを使用し、Apidogがデプロイ後の本番エンドポイントを検証するようにします。
利点には、早期にリグレッションを検出できることがあります。Apidogの自動レポートはSlackやEメール通知と統合され、チームに失敗を警告します。さらに、大規模なAPIでは並列実行でテストをスケーリングできます。
ステートフルなテストでは課題が生じます。Apidogの環境リセットまたはClaude Codeを使用してテストデータをシードします。この自動化により信頼性が確保され、チームは容易に90%のテストカバレッジを達成できます。
うまく機能することと、依然として人間の監督が必要なこと
Claude Codeは、CRUDエンドポイントやバリデーションのようなボイラープレートや標準パターンを生成することに優れており、開発時間を大幅に削減します。Apidogは、テストとドキュメント作成において際立っており、Claude Codeが見落とす可能性のある問題を検出する視覚的なツールを提供します。両者を合わせると、ルーチン的なAPIタスクの80%を自律的に処理します。
しかし、カスタムアルゴリズムやセキュリティ実装のような複雑なロジックには、人間の監督が依然として不可欠です。Claude Codeは、ベストプラクティスを明示的に促さない場合、安全でないコードを生成する可能性があります。同様に、Apidogテストでは、微妙なシナリオのために手動でのアサーション設計が必要です。
うまく機能する点：迅速なプロトタイピング、MCPによる仕様同期、および自動化されたCI/CD統合。制限事項としては、エッジケースにおけるAIの誤認識（ハルシネーション）や、明確なプロンプトへの依存が挙げられます。
これを軽減するには、生成されたコードを徹底的にレビューし、プロンプトを反復します。このハイブリッドアプローチは、リスクを最小限に抑えながら長所を最大化し、現代のAPI開発にとって理想的なワークフローとなります。
要約すると、Claude CodeとApidogを使用してAPIを構築することで、構想からデプロイまでのプロセスが合理化されます。開発者はAIを速度のために、ツールを品質のために活用し、チームが堅牢なサービスを提供する方法を変革します。