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# 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#

AIエージェントをエンタープライズシステムに組み込むプラクティス 【信頼度ゲート棄権・エスカレーション】 💡 最も危険なAIは「分からないのに答えるAI」です。「答えない」を正常な出力として設計することが、エンタープライズ品質への第一歩です。 🔥 解決する課題 - 分からないことを分からないと言えず、ハルシネーションで誤情報を提供する - エージェントが根拠のない確信で不正確な回答をする（過信） - 専門知識が必要な質問に不適切な自動回答を返してしまう - 有人対応すべき案件がエージェントで完結し、顧客満足度が低下する 🏗️ 提案パターン 自己評価・検索ヒット品質・検証器合否・不確実性シグナルの複合でスコアリングし、閾値未満なら「分かりません」と回答して人間へ転送（warm handoff）します。転送時はそれまでの会話文脈を引き継ぎ、人間がゼロから対応する必要をなくします。封じ込め率（エージェントが自力解決する割合）と誤答率のトレードオフ曲線を実測し、誤答コストが高い業務ほど棄権寄りに閾値を設定します。 ✅ 選定条件 - 向き：顧客対応・専門領域・リスクの高い助言など誤答コストが高い業務 - 不向き：誤りが無害なブレインストーミングや探索的な対話 ⚠️ 落とし穴 - 閾値が高すぎると人間への丸投げが増え、エージェント導入の意味がなくなる - 閾値が低すぎると誤答が増え、信頼を失う - エスカレーション時に文脈を引き継がないと、顧客が同じ説明を繰り返す羽目になる 🛠️ 実装方針 1. 信頼度スコアを「自己評価＋検索ヒット関連度＋検証器合否」の複合で算出するスコアリング関数を実装します 2. 閾値未満時のwarm handoffでは、会話履歴・抽出済みエンティティ・試行済み回答をZendeskチケットまたはSlackスレッドに自動転送します 3. エスカレーション経路をZendesk（顧客対応）、Slack（社内）、PagerDuty（緊急）の3段階で設計します 4. 封じ込め率と誤答率のトレードオフ曲線を週次で可視化し、ドメインごとに閾値を調整します 5. 棄権理由を構造化ログに記録し、頻出する棄権パターンからナレッジベースの改善ポイントを特定します #AIエージェント# #エンタープライズアーキテクチャ#

選挙ドットコム×JX通信社 最新全国意識調査（6/13-14)📈 内閣支持率（ネット📱） 強く支持する　10.1% どちらかといえば支持する　28.5% どちらとも言えない　25.1% どちらかといえば支持しない　14.0% まったく支持しない　22.3%

選挙ドットコム×JX通信社 最新全国意識調査（6/13-14)📈 内閣支持率（電話📞） 強く支持する　25.7% どちらかといえば支持する　30.3% どちらとも言えない　15.2% どちらかといえば支持しない　12.7% まったく支持しない　16.1%