現代のソフトウェア開発は、コンテキストを理解し、コードを推論し、開発を加速できるインテリジェントなコーディングアシスタントにますます依存しています。Z.AIが開発したGLM 4.7は、コーディングタスクに最適化された最も高度な大規模言語モデルの1つです。Claude CodeやCursorなどのツールと組み合わせることで、GLM 4.7は開発者が使い慣れたワークフロー内で直接コードを生成、デバッグ、リファクタリングすることを可能にします。
このガイドでは、GLM 4.7をClaude CodeおよびCursorと連携して使用する方法について、セットアップ、設定、実際の使用法を網羅して説明します。また、APIエンドポイントのテスト時にApidogのようなツールがこのワークフローをどのように補完するかについても触れます。
GLM 4.7とは?
GLM 4.7は、Z.AIの最新世代コーディングモデルで、以下の目的のために設計されています。
- コードの生成とリファクタリング
- 複雑なロジックのデバッグと推論
- 複数ファイルおよびプロジェクトレベルの理解
- バックエンド、フロントエンド、スクリプト言語全体で強力なパフォーマンス
以前のバージョンと比較して、GLM 4.7は推論の深さが向上し、より安定した出力を提供するため、プロフェッショナルな開発環境に適しています。

なぜGLM 4.7をClaude CodeおよびCursorと連携して使用するのか?
Claude CodeとCursorは開発者フレンドリーなインターフェースを提供し、GLM 4.7はバックエンドでインテリジェンスを提供します。
- Claude Codeは、ターミナルベースでリポジトリを認識するワークフローに優れています
- Cursorは、インラインでの提案とチャット機能を備えたIDEのようなエクスペリエンスを提供します
- GLM 4.7は、推論とコーディング機能を提供します
これらを組み合わせることで、既存の習慣を維持しつつ、AIアシスタンスの品質を向上させることができます。
前提条件: Z.AI APIキーの取得
Claude CodeとCursorの両方で、GLM 4.7にアクセスするためにZ.AI APIキーが必要です。
APIキーの取得手順
- Z.AIオープン プラットフォームにアクセスします
- 登録またはログインします
- APIキーに移動します
- 新しいキーを作成し、安全にコピーします

この単一のAPIキーは、両方のツールで機能します。
GLM 4.7をClaude Codeと連携して使用する方法
Claude Codeは、Anthropicプロトコルを使用するコマンドラインコーディングアシスタントです。Z.AIは、ClaudeモデルをGLMモデルにマッピングする互換性のあるエンドポイントを提供しています。
ステップ1: Claude Codeのインストール
Claude CodeにはNode.js 18以降が必要です。
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
cd your-project
claude
macOSまたはLinuxでは、権限の問題が発生した場合にsudoを使用します。Windowsでは、管理者としてターミナルを実行します。

ステップ2: GLM 4.7向けにZ.AIを設定する
Z.AIは、必要な環境変数を自動的に設定する構成スクリプトを提供します。
curl -O "https://cdn.bigmodel.cn/install/claude_code_zai_env.sh" && bash ./claude_code_zai_env.sh
このスクリプトは、~/.claude/settings.jsonを次のような値で更新します。
{
"env": {
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your_zai_api_key",
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.z.ai/api/anthropic",
"API_TIMEOUT_MS": "3000000"
}
}
デフォルトでは、Claude Codeはモデルを次のようにマッピングします。
| Claudeエイリアス | GLMモデル |
|---|---|
| Opus | GLM-4.7 |
| Sonnet | GLM-4.7 |
| Haiku | GLM-4.5-Air |
ほとんどのユーザーにとって手動設定は不要です。
ステップ3: オプションの手動モデル上書き
明示的な制御が必要な場合は、settings.jsonを編集します。
{
"env": {
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-4.7",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-4.7",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air"
}
}
変更を保存した後、ターミナルを再起動してください。
ステップ4: GLM 4.7でコーディングを開始する
cd your-project-directory
claude
プロンプトが表示されたらファイルアクセスを許可します。アクティブなモデルはいつでも確認できます。
/status

設定変更が適用されない場合は、claude codeからログアウトしていることを確認し、手動でsettings.jsonを編集してください。
GLM 4.7をCursorと連携して使用する方法
Cursorは、OpenAI互換APIをサポートするデスクトップベースのAIコードエディタです。GLM 4.7は、カスタムプロバイダーとしてきれいに統合されます。
ステップ1: Cursorのインストール
公式ウェブサイトからCursorをダウンロードしてインストールします。セットアップは簡単で、プラットフォーム固有のインストーラーが提供されています。
ステップ2: GLM 4.7をカスタムモデルとして追加する
Cursor内で:
- 設定 → モデルを開きます
- カスタムモデルを追加をクリックします

3. OpenAIプロトコルを選択します
4. 以下の詳細を入力します。
| フィールド | 値 |
|---|---|
| APIキー | お使いのZ.AI APIキー |
| ベースURL | https://api.z.ai/api/coding/paas/v4 |
| モデル名 | GLM-4.7 (大文字必須) |
設定を保存します。

ステップ3: GLM 4.7に切り替える
Cursorのモデルセレクターから、新しく追加したGLM-4.7プロバイダーを選択します。追加の設定は不要です。
ステップ4: コーディングを開始する
これでGLM 4.7を以下に利用できます。
- コードのオートコンプリート
- インラインリファクタリング
- チャットベースのデバッグ
- 複数ファイルにわたる推論
これらすべてをCursorのインターフェース内で実行できます。

Claude Code vs Cursor: 比較概要
| 機能 | Claude Code | Cursor |
|---|---|---|
| インターフェース | ターミナルベース | GUIエディタ |
| 最適な用途 | リポジトリレベルの推論、スクリプト作成 | IDEスタイルの開発 |
| プロトコル | Anthropic互換 | OpenAI互換 |
| GLM 4.7サポート | はい | はい |
| セットアップの複雑さ | 中 | 低 |
どちらのツールもGLM 4.7の機能を提供します。選択は個人のワークフローの好みに応じて異なります。
GLM 4.7と並行してApidogを使用する
GLM 4.7がコードの作成とリファクタリングを支援する一方で、テストは特にAPI駆動型システムにとって依然として重要です。**Apidog**は、このワークフローに自然に適合します。
Apidogの活用法
- AIアシスタンスで生成されたAPIエンドポイントを検証する
- 実際の要求を送信して、動作が期待と一致することを確認する
- レスポンスのステータス、スキーマ、データに対するアサーションを定義する
- AIが生成した変更後にテストを迅速に再実行する
例えば、GLM 4.7が新しいエンドポイントを生成した後、Apidogを使用すると、カスタムスクリプトを記述することなくすぐにテストできます。
{
"assertions": [
"statusCode == 200",
"response.body.success == true"
]
}
この組み合わせにより、正確さを犠牲にすることなくスピードが保証されます。

よくある質問
Q1. GLM 4.7は無料で利用できますか?
GLM 4.7にはZ.AI APIキーが必要です。利用はZ.AIの料金体系または無料枠ポリシーに依存します。
Q2. Claude CodeとCursorで別々のAPIキーが必要ですか?
いいえ。単一のZ.AI APIキーが両方のツールで機能します。
Q3. GLMモデルを切り替えることはできますか?
はい。Claude Codeでは手動で上書きでき、Cursorは複数のカスタムモデルをサポートしています。
Q4. GLM 4.7は人間のコードレビューを置き換えますか?
いいえ。開発を加速させますが、正確性と設計上の決定には人間のレビューが不可欠です。
Q5. GLM 4.7を使用するためにApidogは必須ですか?
いいえ。しかし、AIアシスト開発後のAPI動作を検証するために強く推奨されます。
結論
GLM 4.7を**Claude Code**と**Cursor**と統合することで、AIアシスト開発に対する強力で柔軟なアプローチが提供されます。Claude Codeはターミナルでの深いリポジトリ認識を提供し、CursorはIDEのような体験を提供します。どちらも同じ高度なモデルを搭載しています。ApidogのようなAPIテストツールと組み合わせることで、開発者はワークフローを離れることなく、生成から検証へと自信を持って進むことができます。
