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ツール使用により、Claudeはあなたが定義した関数やAnthropicが提供する関数を呼び出すことができます。Claudeはユーザーのリクエストとツールの説明に基づいて、いつツールを呼び出すかを判断します。その後、あなたのアプリケーションが実行する（クライアントツール）、またはAnthropicが実行する（サーバーツール）構造化された呼び出しを返します。
以下は、Anthropicが代わりに実行するサーバーツールであるWeb検索ツールを使用した最小限の例です：
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5",
max_tokens=1024,
tools=[{"type": "web_search_20260209", "name": "web_search"}],
messages=[{"role": "user", "content": "What's the latest on the Mars rover?"}],
)
print(response.content)ClaudeはAnthropicのインフラストラクチャ上で検索を実行し、同じレスポンスで引用付きの結果を返します。あなたが定義した関数をClaudeに呼び出させるには、input_schemaを持つツールを渡し、Claudeがtool_useブロックを返したときにその呼び出しを実行します。ツール使用の仕組みでは、そのラウンドトリップをエンドツーエンドで示しています。ツールの定義とツール呼び出しの処理について詳しく学びましょう。
ツールは主にコードが実行される場所によって異なります。クライアントツール（ユーザー定義ツールや、bashやtext_editorなどのAnthropic定義スキーマを持つツールを含む）は、あなたのアプリケーション内で実行されます。Claudeはstop_reason: "tool_use"と1つ以上のtool_useブロックで応答します。あなたのコードが操作を実行し、tool_resultを送り返します。サーバーツール（web_search、web_fetch、code_execution、tool_searchなど）はAnthropicのインフラストラクチャ上で実行されます。Claudeがクライアントツールの1つと同じ並列ツール呼び出しのグループ内でそのツールを呼び出す場合を除き、実行を処理することなく結果を直接確認できます（停止理由とフォールバックを参照）。
以下は、クライアントツールのラウンドトリップの全体像です。最初のリクエストでget_weatherツールを定義し、Claudeはそれを呼び出して質問に答えます。レスポンスにはtool_useブロックが含まれ、あなたのコードが検索を実行し、2番目のリクエストで結果をtool_resultブロックで送り返すことで、Claudeが回答を返せるようになります。
client = anthropic.Anthropic()
tools = [
{
"name": "get_weather",
"description": "Get the current weather for a given location.",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "City and state, e.g. San Francisco, CA",
}
},
"required": ["location"],
},
}
]
messages = [{"role": "user", "content": "What's the weather in San Francisco?"}]
# Claudeはツール名と引数を含むtool_useブロックで応答します。
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5",
max_tokens=1024,
tools=tools,
# 1ターンにつき最大1回のツール呼び出しを要求します。
tool_choice={"type": "auto", "disable_parallel_tool_use": True},
messages=messages,
)
tool_use = next(block for block in response.content if block.type == "tool_use")
print(f"Claude called {tool_use.name} with {json.dumps(tool_use.input)}")
# ツールを実行し、その結果をtool_resultブロックで送り返します。
weather = "15 degrees Celsius, partly cloudy" # your weather lookup goes here
messages += [
{"role": "assistant", "content": response.content},
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "tool_result", "tool_use_id": tool_use.id, "content": weather}
],
},
]
followup = client.messages.create(
model="claude-opus-5",
max_tokens=1024,
tools=tools,
tool_choice={"type": "auto", "disable_parallel_tool_use": True},
messages=messages,
)
# Claudeはその結果を使って元の質問に回答します。
final_text = next(block for block in followup.content if block.type == "text")
print(final_text.text)Claude called get_weather with {"location": "San Francisco, CA"}
The current weather in San Francisco is 15 degrees Celsius with partly cloudy skies.ツール呼び出しの処理では、結果のフォーマットやエラーの通知を含む各ステップを詳しく説明しています。並列ツール使用では、複数のツールを一度に呼び出すレスポンスについて説明しています。このラウンドトリップを自分で書くのを省略するには、Tool Runnerを使用してください。SDKがツールを実行し、結果を自動的に送り返します。
エージェントループや各アプローチをいつ選択するかを含む完全な概念モデルについては、ツール使用の仕組みを参照してください。
Model Context Protocol（MCP）サーバーへの接続については、MCPコネクタを参照してください。独自のMCPクライアントを構築するには、Model Context ProtocolガイドのMCPクライアントの構築を参照してください。
デフォルトのtool_choiceである{"type": "auto"}では、Claudeは各ターンでツールを呼び出すか直接応答するかを判断します。リクエストがそのツールの説明された機能に対応し、答えがまだコンテキストにない場合にツールを呼び出します。安定した知識、創造的なタスク、会話のターンに対しては直接応答します。
この境界はシステムプロンプトで調整できます。期待するときにClaudeがツールを呼び出さない場合、"Use the tools to investigate before responding."のような軽い指示でツール使用が増加します。"Always call a tool first before responding."のようなより強い形式はさらに促進します。逆に、"Use your judgment about whether to call a tool or respond directly."はトリガー動作を控えめに保ちます。
プロンプトに頼るのではなくツール呼び出しを必須にするには、tool_choiceを設定してください。
厳密なツール使用でスキーマ準拠を保証する
カスタムツール定義にstrict: trueを追加すると、Claudeのツール呼び出しが常にスキーマに正確に一致することが保証されます。厳密なツール使用を参照してください。
各サーバーツールのページでは、それぞれのトリガー境界についてより詳しく説明しています。
type文字列、バージョン、ベータヘッダーについては、ツールリファレンスを参照してください。
あなたが定義するツールでは、あなたがスキーマを書き、あなたのアプリケーションが各呼び出しを実行します。