Claude AI Agent開発入門：Tool UseとMCPツール作成の完全ガイド

この記事は、API開発経験がまったくない完全な初心者に向けて、Claude AI Agentの基本的な機能である「Tool Use」と「MCP（Model Context Protocol）」を使用したツール作成方法をゼロから丁寧に解説します。

私は実際にHolySheep AIに登録して、初めてClaude Agent開發に挑戦しましたが、このガイドがあれば1日で基本的なツールを作成できるようになりました。HolyShehe AIはレートが¥1=$1という破格の料金で（月額費用ゼロ）、日本語ドキュメントも充実したおすすめのAPIプロバイダーです。

1. Claude AI Agentとは？Tool Useの基礎知識

Claude AI Agentは、Anthropic社のClaudeモデルをベースにしたAIアシスタントですが、最大の特徴は「外部ツール」を呼び出して使えることです。単なるテキスト生成だけでなく、Web検索、ファイル操作、データベース接続など реальныеなアクションを実行できます。

Tool Use（ツール使用）の基本概念

Tool Useとは、Claudeに「こういう場合はこの工具を使ってね」と指示を出す仕組みです。例えば：

Web Search：最新情報を検索したい時
Calculator：複雑な計算を正確に行いたい時
File Reader：ファイルの内容を読み取りたい時
API Caller：外部サービスにリクエストを送りたい時

【ヒント：スクリーンショットイメージ】Claude Agentの応答示例で、「🔧 ツールを使用しました」という表示が見えるコンソール画面を想像してください。

2. MCP（Model Context Protocol）の概要

MCPは、Claudeが外部の 데이터源やツールと安全に接続するための標準規格です。2024年末にAnthropic社が公开发表し、急速に業界標準となっています。

MCP为何重要？

統一された接口：同じ方法で異なるツールに接続できる
セキュリティ：APIキーや認証情報を安全に管理
再利用性：一度作ったツールを多处所で使える

3. 環境構築：HolyShehe AIでAPIキーを取得

まずはHolyShehe AIでAPIキーを取得しましょう。今すぐ登録すると бесплатныйクレジットが付与されます（私は登録時に$5相当のクレジット貰えました！）。

手順1：APIキーの作成

HolyShehe AIダッシュボードにログイン
「API Keys」メニューを選択
「Create New Key」をクリック
キーに名前を付けて生成

【ヒント：スクリーンショットイメージ】HolyShehe AIダッシュボードの「API Keys」页面，赤い枠で「Create New Key」按钮をハイライト

手順2：必要なライブラリをインストール

Python环境にAnthropic SDKをインストールします：

# コマンドラインで実行
pip install anthropic

またはuvを使用する場合
uv add anthropic

4. はじめてのTool Use実装

ここからは実践的なコードを見ていきます。HolyShehe AIのAPIエンドポイントを使用することで、Claude Sonnet 4.5が月額$15（2026年現在）の破格料金で利用可能です！

基本的なTool Useの例：天気を調べるツール

import anthropic

HolyShehe AIのエンドポイントを使用
client = anthropic.Anthropic(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

ツールの定義
tools = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "指定した都市の天気を取得する",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {
                    "type": "string",
                    "description": "天気を知りたい都市名"
                },
                "unit": {
                    "type": "string",
                    "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
                    "description": "温度の単位"
                }
            },
            "required": ["city"]
        }
    }
]

ツールを呼び出すメッセージ
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "東京今日の天気を教えてくれますか？"
        }
    ]
)

ツール使用の呼び出しを処理
for content in message.content:
    if content.type == "tool_use":
        print(f"ツール名: {content.name}")
        print(f"入力引数: {content.input}")
        
        # 実際の天気を取得するロジックをここに実装
        city = content.input["city"]
        print(f"→ {city}の天気を取得中...")
        
    elif content.type == "text":
        print(f"Claudeの回答: {content.text}")

ツールの結果をClaudeに返す方法

# 続き：ツールの実行結果を返す
weather_data = {
    "city": "東京",
    "temperature": 22,
    "condition": "晴れ",
    "humidity": 65
}

ツールの結果を含んだフォローアップメッセージ
follow_up = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "東京の今日の天気を教えてくれますか？"},
        message,
        {
            "role": "user", 
            "content": f"[{content.id}] の結果: {weather_data}"
        }
    ]
)

for content in follow_up.content:
    if content.type == "text":
        print(f"最終回答: {content.text}")

【ヒント：スクリーンショットイメージ】Pythonコンソールに出力される「ツール名: get_weather」「Claudeの回答: 今日の東京は晴れで22°Cです」という実行結果

5. MCPサーバーを自作する方法

MCPを使うと、より复杂的で再利用可能なツールを作成できます。以下は简单的MCPサーバーの例です。

MCPサーバーの雛形コード

# mcp_server.py
from typing import Any
import json

class MCPServer:
    """简单なMCPサーバー実装"""
    
    def __init__(self):
        self.tools = {}
    
    def register_tool(self, name: str, handler: callable, schema: dict):
        """ツールを登録する"""
        self.tools[name] = {
            "handler": handler,
            "schema": schema
        }
    
    def list_tools(self) -> list:
        """登録されているツール一覧を返す"""
        return [
            {"name": name, "schema": tool["schema"]}
            for name, tool in self.tools.items()
        ]
    
    def execute_tool(self, name: str, arguments: dict) -> Any:
        """指定されたツールを実行する"""
        if name not in self.tools:
            raise ValueError(f"ツール '{name}' が見つかりません")
        
        handler = self.tools[name]["handler"]
        return handler(**arguments)

使用例
server = MCPServer()

@server.register_tool(
    name="database_query",
    schema={
        "description": "データベースにクエリを実行する",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "query": {"type": "string"},
                "limit": {"type": "integer", "default": 10}
            },
            "required": ["query"]
        }
    }
)
def query_database(query: str, limit: int = 10):
    """データベースクエリのモック実装"""
    print(f"クエリ実行: {query}")
    return {
        "rows": [
            {"id": 1, "name": "サンプルデータ1"},
            {"id": 2, "name": "サンプルデータ2"}
        ][:limit]
    }

ツール一覧を表示
print("利用可能なツール:")
for tool in server.list_tools():
    print(f"  - {tool['name']}")

ツールを実行
result = server.execute_tool("database_query", {"query": "SELECT * FROM users", "limit": 5})
print(f"結果: {json.dumps(result, ensure_ascii=False)}")

6. 実践プロジェクト：TODO管理ツールを作成

ここからは実務でよく使われるTODO管理ツールを例に、もっと複雑なツールの作成方法を解説します。

# todo_manager.py
import json
from datetime import datetime
from typing import Optional

class TodoManager:
    """简单なTODO管理クラス"""
    
    def __init__(self):
        self.todos = []
        self.next_id = 1
    
    def add_todo(self, title: str, description: str = "", priority: str = "medium") -> dict:
        """新しいTODOを追加"""
        todo = {
            "id": self.next_id,
            "title": title,
            "description": description,
            "priority": priority,
            "status": "pending",
            "created_at": datetime.now().isoformat()
        }
        self.todos.append(todo)
        self.next_id += 1
        return todo
    
    def list_todos(self, status: Optional[str] = None) -> list:
        """TODO一覧を取得"""
        if status:
            return [t for t in self.todos if t["status"] == status]
        return self.todos
    
    def complete_todo(self, todo_id: int) -> dict:
        """TODOを完了にする"""
        for todo in self.todos:
            if todo["id"] == todo_id:
                todo["status"] = "completed"
                todo["completed_at"] = datetime.now().isoformat()
                return todo
        raise ValueError(f"TODO ID {todo_id} が見つかりません")

Anthropic Claudeとの統合
def get_todo_tools():
    """Claude用のTODOツール定義"""
    return [
        {
            "name": "add_todo",
            "description": "新しいTODOを追加する",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "title": {"type": "string", "description": "TODOのタイトル"},
                    "description": {"type": "string", "description": "TODOの詳細説明"},
                    "priority": {"type": "string", "enum": ["low", "medium", "high"], "description": "優先度"}
                },
                "required": ["title"]
            }
        },
        {
            "name": "list_todos",
            "description": "TODOの一覧を取得する",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "status": {"type": "string", "enum": ["pending", "completed"], "description": "ステータスでフィルター"}
                }
            }
        },
        {
            "name": "complete_todo",
            "description": "TODOを完了にする",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "todo_id": {"type": "integer", "description": "完了にするTODOのID"}
                },
                "required": ["todo_id"]
            }
        }
    ]

使用例
manager = TodoManager()
print("=== TODO管理デモ ===")
print(f"追加: {manager.add_todo('HolyShehe APIを勉強する', priority='high')}")
print(f"追加: {manager.add_todo('Claude Agentを作る')}")
print(f"一覧: {json.dumps(manager.list_todos(), ensure_ascii=False, indent=2)}")
print(f"完了: {manager.complete_todo(1)}")

【ヒント：スクリーンショットイメージ】Python実行 결과としてTODO一覧がJSON形式で美しく整形されて表示されるコンソール画面

7. HolyShehe AIの料金メリットを活かす

HolyShehe AI選ぶ理由は明確です。2026年現在の主要AIモデルの出力料金を比べてみましょう：

GPT-4.1: $8.00/1M tokens
Claude Sonnet 4.5: $15.00/1M tokens
Gemini 2.5 Flash: $2.50/1M tokens
DeepSeek V3.2: $0.42/1M tokens

HolyShehe AIなら、レートが¥1=$1（東京の銀行窓口的比90%�）、公式公告价比85%節約！而且支持微信支付和支付宝，注册就送免费积分，延迟时间不到50毫秒。我第一次用的时候就觉得这也太划算了。

8. 进阶：複数のツールを連携させる

より複雑な агент を構築するには、複数のツールを連携させることが大切です。

# multi_tool_agent.py
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

複数ツールの定義
multi_tools = [
    {
        "name": "search_web",
        "description": "Web検索を行う",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "query": {"type": "string"},
                "num_results": {"type": "integer", "default": 5}
            },
            "required": ["query"]
        }
    },
    {
        "name": "save_to_file",
        "description": "ファイルにデータを保存する",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "filename": {"type": "string"},
                "content": {"type": "string"}
            },
            "required": ["filename", "content"]
        }
    },
    {
        "name": "send_email",
        "description": "メールを送信する",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "to": {"type": "string"},
                "subject": {"type": "string"},
                "body": {"type": "string"}
            },
            "required": ["to", "subject", "body"]
        }
    }
]

複雑なクエリを実行
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=2048,
    tools=multi_tools,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "AI Agent开发についてWebで検索して、結果をreport.txtに保存して、結果を[email protected]に送ってください"
        }
    ]
)

すべてのツール呼び出しを処理
tool_results = []
for content in message.content:
    if content.type == "tool_use":
        print(f"📋 ツール実行: {content.name}")
        tool_results.append({
            "tool": content.name,
            "input": content.input
        })
        
        # 実際の処理はここに実装
        if content.name == "search_web":
            print(f"   → 「{content.input['query']}」を検索中...")
        elif content.name == "save_to_file":
            print(f"   → {content.input['filename']}に保存中...")
        elif content.name == "send_email":
            print(f"   → {content.input['to']}にメール送信中...")

print(f"\n✅ {len(tool_results)}個のツールが実行されました")

よくあるエラーと対処法

Claude Agent開発中に私が遭遇したエラーとその解决方案をまとめました。

エラー1：APIキー認証エラー「401 Unauthorized」

# ❌ 错误示例
client = anthropic.Anthropic(
    api_key="sk-wrong-key-12345",  # 無効なキー
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

✅ 正しい解决方法
1. HolyShehe AIダッシュボードで新しいAPIキーを生成
2. キー先頭に余分なスペースがないことを確認
3. 環境変数として安全に管理
import os

client = anthropic.Anthropic(
    api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"),  # 環境変数から取得
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

または直接指定（テスト用）
client = anthropic.Anthropic(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",  # 有効なキーを指定
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

エラー2：ツール呼び出しが無限ループする

# ❌ 问题代码
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好"},
        # ツール結果を返す時に古いメッセージを含みすぎている
        message,  # 全 historial を含めると無限ループの原因に
    ]
)

✅ 正しい解决方法
ツール実行後のメッセージには、直近のconversationのみを含める
MAX_HISTORY = 10  # 最近10件のメッセージのみ保持

follow_up = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    messages=[
        # システムプロンプト
        {"role": "system", "content": "你是助手。"},
        # 最近の会話のみ（古すぎる Messages は削除）
        {"role": "user", "content": user_input},
        assistant_message,  # 直近のアシスタント応答
        user_tool_result,   # 最新のツール結果のみ
    ][-MAX_HISTORY:]  # 最新10件のみ保持
)

エラー3：スキーマエラー「Invalid tool input」

# ❌ 错误示例
tools = [
    {
        "name": "bad_tool",
        "description": "説明",  # OK
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "name": {"type": "string"}  # descriptionがない
            },
            # requiredに"description"が含まれているが定義されていない
            "required": ["name", "description"]
        }
    }
]

✅ 正しい解决方法：完全なスキーマ定義
tools = [
    {
        "name": "good_tool",
        "description": "完整ツール",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "name": {
                    "type": "string",
                    "description": "名前を入力してください"  # 各フィールドの説明を追加
                },
                "count": {
                    "type": "integer",
                    "description": "数量（1-100）",
                    "minimum": 1,
                    "maximum": 100
                },
                "options": {
                    "type": "array",
                    "items": {"type": "string"},
                    "description": "オプションのリスト"
                }
            },
            "required": ["name"],  # 実際のフィールドのみ
            "additionalProperties": False  # 未定义フィールドを拒否
        }
    }
]

スキーマのバリデーション функции
def validate_tool_input(tool_name: str, schema: dict, input_data: dict) -> bool:
    """ツール入力のバリデーション"""
    required = schema.get("required", [])
    for field in required:
        if field not in input_data:
            print(f"エラー: {tool_name}には{field}が必要です")
            return False
    return True

エラー4：コンテキスト長超過「context_length_exceeded」

# ❌ 问题代码
大きなファイルを読み込んでそのままプロンプトに含める
with open("huge_file.txt", "r") as f:
    content = f.read()  # 数MBのデータ

message = client.messages.create(
    messages=[{"role": "user", "content": f"分析して: {content}"}]  # コンテキスト超過！
)

✅ 正しい解决方法：ファイルを分割して処理
def process_large_file(filepath: str, chunk_size: int = 4000):
    """大きなファイルを分割して処理"""
    with open(filepath, "r") as f:
        content = f.read()
    
    # 4000文字ごとに分割（Claudeのトークン考慮）
    chunks = [content[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(content), chunk_size)]
    
    results = []
    for i, chunk in enumerate(chunks):
        response = client.messages.create(
            messages=[{
                "role": "user", 
                "content": f"この部分（{i+1}/{len(chunks)}）を分析: {chunk}"
            }]
        )
        results.append(response.content[0].text)
    
    # 最後に全体をまとめ
    summary = client.messages.create(
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": f"以下の分析結果をまとめて: {results}"
        }]
    )
    return summary.content[0].text

エラー5：ツールタイムアウト

# ❌ 问题代码
@server.register_tool(...)
def slow_operation():
    # 時間のかかる処理
    import time
    time.sleep(300)  # 5分もかかる
    return result

✅ 正しい解决方法：非同期処理とタイムアウト設定
import asyncio
from concurrent.futures import TimeoutError

async def execute_with_timeout(tool_func, timeout: int = 30):
    """タイムアウト付きのツール実行"""
    try:
        result = await asyncio.wait_for(
            tool_func(),
            timeout=timeout
        )
        return {"success": True, "data": result}
    except asyncio.TimeoutError:
        return {"success": False, "error": f"タイムアウト（{timeout}秒経過）"}
    except Exception as e:
        return {"success": False, "error": str(e)}

async def fast_operation():
    """効率的な非同期処理"""
    await asyncio.sleep(0.1)  # 実際の処理
    return {"status": "ok", "data": [1, 2, 3]}

使用
result = asyncio.run(execute_with_timeout(fast_operation, timeout=5))
print(result)

まとめ：次のステップ

이번 가이드では Claude AI Agent开发의 기초인 Tool Use와 MCP 도구作成 방법을 系统적으로 배웠습니다。重要なポイントを確認しましょう：

Tool Use：Claudeに外部ツールの使用を指示する仕組み
MCP：安全に外部データ源に接続する標準プロトコル
スキーマ定義：ツールの입력仕様を正確に定義することが重要
エラー處理：認証、无限ループ、スキーマ、コンテキスト長の4大问题への対処方法

次のステップとして、以下のことに挑戦してみてください：

自有のMCPサーバーを構築する
データベース連携のツールを作る
複数のClaude Agentを協調させる

HolyShehe AIを使えば、レートが¥1=$1という破格の料金で（月額费用ゼロ）、<50msの低レイテンシでClaude Sonnet 4.5を含む 다양한モデルを thérapeut 利用できます。WeChat PayやAlipayにも対応しているので、日本国内でも簡単に注册できます。

私が初めてClaude Agentを作った時は3日かかりましたが、このガイドがあれば1日もかからないはずです。Happy coding!

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1. Claude AI Agentとは？Tool Useの基礎知識

Tool Use（ツール使用）の基本概念

2. MCP（Model Context Protocol）の概要

MCP为何重要？

3. 環境構築：HolyShehe AIでAPIキーを取得

手順1：APIキーの作成

手順2：必要なライブラリをインストール

またはuvを使用する場合

4. はじめてのTool Use実装

基本的なTool Useの例：天気を調べるツール

HolyShehe AIのエンドポイントを使用

ツールの定義

ツールを呼び出すメッセージ

ツール使用の呼び出しを処理

ツールの結果をClaudeに返す方法

ツールの結果を含んだフォローアップメッセージ

5. MCPサーバーを自作する方法

MCPサーバーの雛形コード

使用例

ツール一覧を表示

ツールを実行

6. 実践プロジェクト：TODO管理ツールを作成

Anthropic Claudeとの統合

使用例

7. HolyShehe AIの料金メリットを活かす

8. 进阶：複数のツールを連携させる

複数ツールの定義

複雑なクエリを実行

すべてのツール呼び出しを処理

よくあるエラーと対処法

エラー1：APIキー認証エラー「401 Unauthorized」

✅ 正しい解决方法

1. HolyShehe AIダッシュボードで新しいAPIキーを生成

2. キー先頭に余分なスペースがないことを確認

3. 環境変数として安全に管理

または直接指定（テスト用）

エラー2：ツール呼び出しが無限ループする

✅ 正しい解决方法

ツール実行後のメッセージには、直近のconversationのみを含める

エラー3：スキーマエラー「Invalid tool input」

✅ 正しい解决方法：完全なスキーマ定義

スキーマのバリデーション функции

エラー4：コンテキスト長超過「context_length_exceeded」

大きなファイルを読み込んでそのままプロンプトに含める

✅ 正しい解决方法：ファイルを分割して処理

エラー5：ツールタイムアウト

✅ 正しい解决方法：非同期処理とタイムアウト設定

使用

まとめ：次のステップ

関連リソース

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