# Claude Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 @tool デコレータと create_sdk_mcp_server で、独自の関数をエージェントのツールとしてインプロセスで実行できます。 データベースアクセス、外部API呼び出し、ドメイン固有のロジックをエージェントに提供する方法を解説します。 📌 タイトル：インプロセス・カスタムツール (create_sdk_mcp_server / @tool) 🔗 URL： 🧩 概要 カスタムツールは、SDK のインプロセス MCP サーバーを使って独自の関数を Claude から呼び出せるようにする機能です。Python では `@tool` デコレータ、TypeScript では `tool()` ヘルパーでツールを定義し、`create_sdk_mcp_server` でラップして `query()` に渡します。ツールはアプリケーションプロセス内で実行され、別プロセスは不要です。ツール名は `mcp__{server_name}__{tool_name}` の形式になります。`readOnlyHint` アノテーションで並列実行を有効にし、`isError` で復旧可能なエラーをエージェントに伝え、画像（base64）やリソースの返却も可能です。 🛠 使い方 `@tool` デコレータでツールを定義し、`create_sdk_mcp_server` でサーバーにまとめます。 ```python from typing import Any import httpx from claude_agent_sdk import tool, create_sdk_mcp_server, query, ClaudeAgentOptions, ResultMessage @tool( "get_temperature", "Get the current temperature at a location", {"latitude": float, "longitude": float}, ) async def get_temperature(args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]: async with httpx.AsyncClient() as client: response = await client.get( "", params={ "latitude": args["latitude"], "longitude": args["longitude"], "current": "temperature_2m", }, ) data = response.json() return { "content": [ {"type": "text", "text": f"Temperature: {data['current']['temperature_2m']}"} ] } # インプロセスMCPサーバーにラップ weather_server = create_sdk_mcp_server( name="weather", version="1.0.0", tools=[get_temperature], ) # query() に渡して使用 async for message in query( prompt="What's the temperature in Tokyo?", options=ClaudeAgentOptions( mcp_servers={"weather": weather_server}, allowed_tools=["mcp__weather__get_temperature"], ), ): if isinstance(message, ResultMessage) and message.subtype == "success": print(message.result) ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・エラーハンドリングでは例外をスローせず `{"is_error": True}` を返すことで、エージェントループを継続させつつ Claude にリカバリーさせることができます ・`readOnlyHint=True` アノテーションを設定すると、副作用のないツールを他のリードオンリーツールと並列実行できます ・画像を返す場合は `{"type": "image", "data": base64_str, "mimeType": "image/png"}` 形式のコンテンツブロックを使用します ・`structuredContent` フィールドでツール結果を機械可読な JSON として返却できます（ただし Python の `@tool` では未サポート、スタンドアロン MCP サーバーが必要） 💡 ユースケース 🗄 データベースアクセス：エージェントに直接 DB クエリを実行させる 🌐 外部API連携：社内 API やサードパーティサービスをツールとして公開する 📊 データ可視化：グラフを生成し画像（base64）として返却する 🔧 ドメインロジック：計算、変換、バリデーションなど特定の業務ロジックをツール化する ⚠️ 注意点 ・Python の dict スキーマではすべてのキーが必須になります。オプションパラメータは schema に含めず、description で説明して `args.get()` で読み取ってください ・`structuredContent` は Python の `@tool` デコレータでは転送されません（スタンドアロン MCP サーバーを使用） ・ツール検索（tool search）はデフォルトで有効で、SDK MCP ツールのスキーマは必要になるまで遅延ロードされます。無効にすると `tools` 配列のすべてのツールが毎ターンのコンテキストを消費します ・アノテーションはメタデータであり強制力はありません。`readOnlyHint=True` でも handler が書き込みを行う場合があります ✨ インプロセスのカスタムツールにより、エージェントの能力を自由に拡張でき、外部プロセスの管理も不要です。 #ClaudeAgentSDK# #AIAgent#

バクラクインテリジェンス、AIエージェント機能アップデート🚀✨ 支出データの可視化・分析にとどまらず、改善アクションの提案までAIが支援します💁‍♀️ ・AIが増減要因を可視化 ・削減アクションと見込み額レンジを提示 ・チャットで深掘り分析/レポート作成 詳しくはこちら

大和自動車交通、「西東京市地域交通マネジメント自走化事業」が、国土交通省の「『交通空白』解消等リ・デザイン全面展開プロジェクト」に採択。地域交通データの可視化・分析を通じた、課題把握や施策検討を担う人材・組織の育成と継続的なデータ活用基盤の構築

便利だけど知られていないOpenAI APIの機能 🐍 「このデータを分析して」と言うだけで、AIがコードを書いて実行してくれたら便利だと思いませんか？ OpenAIの「Code interpreter（コードインタープリタ）」は、サンドボックス環境でPythonを実行し、データ分析やファイル処理ができるホスト型ツールです。コードの生成だけでなく実行まで一気通貫で任せられます。 📌 タイトル：Code interpreter（コードインタープリタ） 🔗 URL： 🧩 概要 通常のLLMはコードを「書く」ことはできても「実行する」ことはできません。Code interpreterはサンドボックス内でPythonコードを実行し、計算結果やグラフ、ファイルの加工結果を直接返せる仕組みです。データ分析、数値計算、ファイル変換など「結果が必要」なタスクで威力を発揮します。 🛠 使い方 ツール定義にcode_interpreterを追加します。モデルが必要に応じてPythonコードを生成・実行し、結果をレスポンスに含めて返します。ファイルのアップロード・ダウンロードにも対応しており、CSVやExcelを渡して分析結果を受け取ることも可能です。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・データ分析ダッシュボード：ユーザーが自然言語で質問すると、裏側でPythonを実行して集計・可視化した結果を返す。 ・レポート自動生成：アップロードされたデータファイルを分析し、グラフ付きのレポートを自動で作成。 ・ファイル変換パイプライン：CSV→JSON、画像リサイズ、PDFからのテキスト抽出などのファイル処理を自動化。 ・数学・統計の計算サービス：複雑な計算をコード実行で正確に処理。LLMの計算ミスを回避できる。 💡 ユースケース 📊 自然言語によるデータ分析・可視化 📈 アップロードデータの自動レポート生成 🔄 ファイル形式の変換・加工 🧮 正確な数値計算・統計処理 ⚠️ 注意点 サンドボックス環境にはリソースの制限があり、非常に大きなデータセットや長時間の処理には向きません。また、サンドボックス内にインストールされていないパッケージは使えないので、特殊なライブラリに依存する処理は事前に確認が必要です。機密データを扱う場合は、データの取り扱いポリシーも確認しておきましょう。 ✨ 「コードを書いて実行する」をAIに丸ごと任せられる。まずはCSVファイルの分析から試してみてください。 #OpenAI# #LLM#

【注目】AIで“まちの賑わい”を可視化📊 Tokyo Artisan Intelligence(株)は、AI人流解析ソフトウェア「NIGIWAI」を提供開始。 定点カメラ映像をAIがリアルタイム解析し、通行量や滞在時間に加え、「飲食」「休憩」などの行動もデータ化する。 #AI# #地域活性化# #自治体DX#

「マーケティング偏差値」15の差で部門連携に断絶 1万人のデータから判明したマーケ部門が理解されない本当の理由《庭山 一郎》 BtoB企業の受注を安定させるには、パイプラインの可視化と部門間の連携が不可欠だ。しかし現場では、マーケティングや営業、事業部の間で用語や知識の水準がそろわず、連携不全が生じている。こうした断絶をどう乗り越えるのか。BtoBマーケティングの現場を35年以上見続けてきたシンフォニーマーケティングの庭山一郎氏が考察する。 記事全文はウェブから▼

Security Command Center（SCC） 高い即応性をデモを交えて解説 🎥 ✅不適切なファイアウォール設定を数秒で検知 ✅「攻撃パスシミュレーション」で、インターネットから機密データへ至るルートを可視化 効率的なリスク管理をサポートします！