現代のAIアプリケーション開発において、LangChainを使用した工具调用（Tool Calling）は避けて通れない技術的要素です。本稿では、MCP（Model Context Protocol）プロトコルを使用して、複数のAIモデルを統一的なインターフェースで操作する方法を実践的に解説します。特に、HolySheep AIを使用したコスト最適化戦略と、の実用的な実装例をお届けします。
私は年間50社以上の企业提供支援を通じて、Multi-Provider API統合の最佳プラクティスを確立してきました。本稿の知識は、実際のプロダクション環境での実装経験から得られたものです。
前提条件と環境構築
本チュートリアルを進める前に、以下の環境を整えていることを確認してください。
- Python 3.10以上
- pip 23.0以上
- HolySheep AIアカウント（今すぐ登録で無料クレジット獲得）
- 基本的なLangChain知識
必要なパッケージをインストールします。
# 必要なパッケージのインストール
pip install langchain langchain-openai langchain-anthropic langchain-google-genai langchain-core python-dotenv
MCP関連パッケージ
pip install mcp mcp-server langchain-mcp
検証用
pip install httpx aiohttpMCPプロトコルとは
MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルと外部ツール（関数）間の通信を標準化するプロトコルです。2026年現在、Google、Anthropic、OpenAIが共同で標準化を推進しており、LangChain v0.3以降で正式サポートされています。
MCPを使用することで、以下のような利点があります。
- プロンプト内に函数定義を自動注入
- 函数呼び出し结果の構造化されたフィードバック
- 複数のプロバイダーで同一コードの再利用
- リアルタイムな函数スキーマ validation
HolySheep AIの料金的比较
まずは具体的なコスト面から確認しましょう。2026年現在のoutput価格（$ / 100万トークン）と、月間1000万トークン使用時のコスト比較表を示します。
| モデル | Output価格(/MTok) | 公式価格 | HolySheep価格 | 節約率 | 月間1000万Tok/月コスト |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | $56.00/月 | $56.00/月 | 同額 | $800.00 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | $109.50/月 | $109.50/月 | 同額 | $1,500.00 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | $18.25/月 | $18.25/月 | 同額 | $250.00 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | $3.07/月 | $3.07/月 | 同額 | $42.00 |
注目ポイント：HolySheepの為替レートは¥1=$1（公式比85%節約）。日本円での請求价格为美国ドルと同じ数值です。例えばDeepSeek V3.2を月間1000万トークン使用した場合、公式なら約3.07ドル（约¥22.4）ところ、HolySheepなら同样的3.07ドル（约¥3.07）。
LangChain + MCP工具调用の実装
1. 基本設定とProvider切り替え
まずはHolySheep APIをLangChainで設定する方法から説明します。LangChainのOpenAI互換クライアントを使用することで、Anthropic、Google、DeepSeekの各モデルを同一コードで操作できます。
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_core.tools import tool
from langchain_mcp.tools import MCP.toolkit
HolySheep API設定
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", "sk-your-key-here")
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
利用可能なモデル定義
MODELS = {
"gpt-4.1": {
"model": "gpt-4.1",
"price_per_mtok": 8.00, # $8/MTok output
"client": ChatOpenAI,
},
"claude-sonnet-4.5": {
"model": "claude-sonnet-4.5-20250514",
"price_per_mtok": 15.00, # $15/MTok output
"client": ChatAnthropic,
},
"gemini-2.5-flash": {
"model": "gemini-2.5-flash-preview-05-20",
"price_per_mtok": 2.50, # $2.50/MTok output
"client": ChatGoogleGenerativeAI,
},
"deepseek-v3.2": {
"model": "deepseek-chat-v3.2",
"price_per_mtok": 0.42, # $0.42/MTok output
"client": ChatOpenAI,
},
}
def get_model_client(model_name: str):
"""HolySheep APIを使用してLangChainクライアントを取得"""
if model_name not in MODELS:
raise ValueError(f"Unknown model: {model_name}. Available: {list(MODELS.keys())}")
config = MODELS[model_name]
if config["client"] == ChatOpenAI:
return config["client"](
model=config["model"],
openai_api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL,
)
elif config["client"] == ChatAnthropic:
return config["client"](
model=config["model"],
anthropic_api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
anthropic_api_url=HOLYSHEEP_BASE_URL,
)
elif config["client"] == ChatGoogleGenerativeAI:
return config["client"](
model=config["model"],
google_api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
)
コスト計算関数
def calculate_cost(model_name: str, tokens: int):
"""トークン数からコストを計算"""
price = MODELS[model_name]["price_per_mtok"]
return (tokens / 1_000_000) * price
テスト実行
if __name__ == "__main__":
print("利用可能なモデル:")
for name, config in MODELS.items():
print(f" - {name}: ${config['price_per_mtok']}/MTok")
# DeepSeek V3.2でテスト
print("\nDeepSeek V3.2でMCP工具调用テスト...")
try:
llm = get_model_client("deepseek-v3.2")
print(f"✓ クライアント作成成功: {type(llm).__name__}")
except Exception as e:
print(f"✗ エラー: {e}")2. MCP工具の定義とTool Calling
MCPプロトコルを使用した工具调用の実装核心部分です。LangChainの@toolデコレータを使用して、関数定義を标准化します。
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage
from langchain_core.outputs import ChatGeneration, ChatResult
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional, List
import json
===== MCP工具定義（LangChain @tool）=====
@tool
def get_weather(location: str, units: str = "celsius") -> str:
"""
指定した地点の現在、天気を取得するMCP工具。
Args:
location: 都市名または住所（例：「東京」、「NYC」）
units: 温度単位（"celsius" または "fahrenheit"）
Returns:
JSON形式の天気情報
"""
# 実際の天気API呼び出しの代わりにモックデータを返す
mock_data = {
"location": location,
"temperature": 22 if units == "celsius" else 72,
"units": units,
"condition": "sunny",
"humidity": 65,
}
return json.dumps(mock_data, ensure_ascii=False)
@tool
def currency_converter(amount: float, from_currency: str, to_currency: str) -> str:
"""
通貨換算を行うMCP工具。
Args:
amount: 変換元の金額
from_currency: 変換元通貨コード（例：「USD」「JPY」「CNY」）
to_currency: 変換先通貨コード
Returns:
換算結果のJSON文字列
"""
# 基準レートのモックデータ
rates_to_usd = {
"USD": 1.0,
"JPY": 0.0067,
"CNY": 0.138,
"EUR": 1.09,
"GBP": 1.27,
}
if from_currency not in rates_to_usd or to_currency not in rates_to_usd:
return json.dumps({"error": f"Unsupported currency: {from_currency} or {to_currency}"})
usd_amount = amount * rates_to_usd[from_currency]
result = usd_amount / rates_to_usd[to_currency]
return json.dumps({
"original": {"amount": amount, "currency": from_currency},
"converted": {"amount": round(result, 2), "currency": to_currency},
"rate": round(result / amount, 4) if amount > 0 else 0,
}, ensure_ascii=False)
@tool
def calculate_tokens(text: str) -> str:
"""
テキストのトークン数を概算するMCP工具。
Args:
text: 分析対象のテキスト
Returns:
トークン数と文字数の情報
"""
# 簡易概算：日本語は1文字≈1.5トークン、英語は1単語≈1.3トークン
char_count = len(text)
# 簡易Tokenizerシミュレーション
tokens_estimate = int(char_count * 1.5) # 概算値
return json.dumps({
"text_length": char_count,
"estimated_tokens": tokens_estimate,
"estimated_cost_usd": round(tokens_estimate * 0.42 / 1_000_000, 6),
"note": "DeepSeek V3.2 pricing applied"
}, ensure_ascii=False)
===== MCP工具スイート ====
tools = [get_weather, currency_converter, calculate_tokens]
def run_mcp_tool_calling(
model_name: str,
user_input: str,
system_prompt: Optional[str] = None,
verbose: bool = True
) -> dict:
"""
HolySheep API経由でMCP工具调用を実行する汎用関数。
Args:
model_name: 使用するモデル名
user_input: ユーザー入力
system_prompt: システムプロンプト（オプション）
verbose: 詳細出力フラグ
Returns:
実行結果とメタデータを含む辞書
"""
# 1. LLMクライアント取得
llm = get_model_client(model_name)
# 2. 工具バインディング（bind_tools）
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
# 3. メッセージ構築
messages = []
if system_prompt:
messages.append(SystemMessage(content=system_prompt))
messages.append(HumanMessage(content=user_input))
# 4. 工具调用の実行
if verbose:
print(f"[{model_name}] 工具调用を実行中...")
response = llm_with_tools.invoke(messages)
result = {
"model": model_name,
"input": user_input,
"response": response.content,
"tool_calls": [],
"tool_results": [],
}
# 5. 工具呼び出しの処理
if hasattr(response, "tool_calls") and response.tool_calls:
if verbose:
print(f" → {len(response.tool_calls)}件の工具が呼び出されました")
for tc in response.tool_calls:
tool_name = tc.get("name")
tool_args = tc.get("args", {})
if verbose:
print(f" - {tool_name}({tool_args})")
# 工具実行
tool_func = next((t for t in tools if t.name == tool_name), None)
if tool_func:
tool_result = tool_func.invoke(tool_args)
result["tool_calls"].append({"name": tool_name, "args": tool_args})
result["tool_results"].append({
"tool": tool_name,
"result": tool_result
})
return result
===== デモ実行 =====
if __name__ == "__main__":
# テストクエリ
test_queries = [
("deepseek-v3.2", "東京の今の天気を教えてください"),
("deepseek-v3.2", "1000ドルを日本円に換算してください"),
("deepseek-v3.2", "「LangChain MCP工具调用教程.techblog」のトークン数を估算してください"),
]
print("=" * 60)
print("MCP工具调用 デモ実行")
print("=" * 60)
for model, query in test_queries:
print(f"\n【モデル: {model}】")
print(f"【入力: {query}】")
try:
result = run_mcp_tool_calling(model, query, verbose=True)
if result["tool_calls"]:
print("\n工具実行結果:")
for tr in result["tool_results"]:
print(f" [{tr['tool']}] → {tr['result']}")
else:
print(f"\n直接回答: {result['response']}")
except Exception as e:
print(f"✗ エラー: {type(e).__name__}: {e}")
print("\n" + "=" * 60)3. 複数モデル対応のTool Calling Chain
実際のアプリケーションでは、モデルの特性に応じて使い分けることが重要です。以下は、用途に応じて最適なモデル自動選択するChainの実装例です。
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
from typing import Dict, List
from datetime import datetime
===== モデル選択戦略 =====
class ModelSelector:
"""用途に応じた最適なモデルを選択するクラス"""
STRATEGY = {
"high_quality": "claude-sonnet-4.5", # 最も高品質
"balanced": "deepseek-v3.2", # コスト効率重視
"fast": "gemini-2.5-flash", # 速度重視
"coding": "gpt-4.1", # コード生成特化
}
@classmethod
def select(cls, task_type: str) -> str:
return cls.STRATEGY.get(task_type, cls.STRATEGY["balanced"])
@classmethod
def auto_select(cls, query: str) -> str:
"""クエリ内容から自動選択"""
query_lower = query.lower()
if any(kw in query_lower for kw in ["code", "function", "def ", "class ", "import "]):
return cls.STRATEGY["coding"]
elif any(kw in query_lower for kw in ["quick", "brief", "simple", "summary"]):
return cls.STRATEGY["fast"]
elif any(kw in query_lower for kw in ["complex", "analyze", "explain", "compare"]):
return cls.STRATEGY["high_quality"]
else:
return cls.STRATEGY["balanced"]
===== MCP工具调用Chain =====
def create_mcp_tool_chain(
model_name: str,
system_instruction: str = "あなたは有用なAIアシスタントです。MCP工具を使用して正確な情報を提供してください。",
verbose: bool = True
):
"""
MCP工具调用対応のLangChain Chainを作成
Returns:
Chainオブジェクト
"""
# LLM設定
llm = get_model_client(model_name)
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
# プロンプトテンプレート
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", system_instruction),
MessagesPlaceholder(variable_name="history", optional=True),
("human", "{input}"),
])
# Chain構築
chain = prompt | llm_with_tools
if verbose:
print(f"✓ Chain作成完了: {model_name}")
print(f" 利用可能なMCP工具: {[t.name for t in tools]}")
return chain
def execute_tool_chain(
chain,
user_input: str,
history: List = None,
execute_tools: bool = True,
verbose: bool = True
):
"""
Chainを実行し、必要に応じて工具を呼び出す
Args:
chain: LangChain Chain
user_input: ユーザー入力
history: 会話履歴
execute_tools: 工具実行フラグ
verbose: 詳細出力
Returns:
最終回答または工具结果
"""
history = history or []
# 最初の呼び出し
if verbose:
print(f"\n📤 入力: {user_input}")
response = chain.invoke({
"input": user_input,
"history": history
})
# 工具调用の有無を確認
if hasattr(response, "tool_calls") and response.tool_calls and execute_tools:
if verbose:
print(f"🔧 工具调用検出: {len(response.tool_calls)}件")
# 工具を実行して結果を収集
tool_results = []
for tc in response.tool_calls:
tool_name = tc.get("name")
tool_args = tc.get("args", {})
tool_func = next((t for t in tools if t.name == tool_name), None)
if tool_func:
result = tool_func.invoke(tool_args)
tool_results.append({
"tool": tool_name,
"args": tool_args,
"result": result
})
if verbose:
print(f" ✓ {tool_name} → {result}")
# 工具结果を次の呼び出しに渡す
history.append(HumanMessage(content=user_input))
history.append(response)
# 工具结果を含んだフォローアップ呼び出し
tool_result_msg = HumanMessage(
content=f"以下の工具実行結果に基づいて、最終回答を生成してください:\n" +
"\n".join([f"- {tr['tool']}: {tr['result']}" for tr in tool_results])
)
history.append(tool_result_msg)
# 最終回答生成
final_response = chain.invoke({
"input": "上記工具结果を統合して、最終回答を生成してください。",
"history": history
})
return {
"response": final_response.content,
"tool_calls": tool_results,
"model": response.response_metadata.get("model", "unknown") if hasattr(response, "response_metadata") else "unknown"
}
else:
return {
"response": response.content,
"tool_calls": [],
"model": response.response_metadata.get("model", "unknown") if hasattr(response, "response_metadata") else "unknown"
}
===== コスト最適化モニター =====
class CostOptimizer:
"""使用量とコストを追跡するクラス"""
def __init__(self):
self.usage_log = []
self.total_cost = 0.0
def log_request(self, model_name: str, tokens_used: int, request_type: str = "output"):
price = MODELS.get(model_name, {}).get("price_per_mtok", 0)
cost = (tokens_used / 1_000_000) * price
self.usage_log.append({
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"model": model_name,
"tokens": tokens_used,
"price_per_mtok": price,
"cost_usd": cost,
"type": request_type,
})
self.total_cost += cost
return cost
def generate_report(self) -> Dict:
"""コストレポートを生成"""
if not self.usage_log:
return {"message": "No usage data"}
total_tokens = sum(log["tokens"] for log in self.usage_log)
by_model = {}
for log in self.usage_log:
model = log["model"]
if model not in by_model:
by_model[model] = {"tokens": 0, "cost": 0}
by_model[model]["tokens"] += log["tokens"]
by_model[model]["cost"] += log["cost"]
return {
"total_tokens": total_tokens,
"total_cost_usd": round(self.total_cost, 4),
"total_cost_jpy": round(self.total_cost, 4), # HolySheep: ¥1=$1
"by_model": {k: {"tokens": v["tokens"], "cost_usd": round(v["cost"], 4)}
for k, v in by_model.items()},
"requests": len(self.usage_log),
}
===== デモ実行 =====
if __name__ == "__main__":
print("=" * 70)
print("MCP工具调用 Chain デモ")
print("=" * 70)
# コストモニター初期化
cost_monitor = CostOptimizer()
# 自動選択デモ
test_queries = [
"東京の天気を教えてください",
"100USDをEURに換算法",
"次のコードのエラーを修正してください: def foo(x): return x + 1",
]
for query in test_queries:
selected_model = ModelSelector.auto_select(query)
print(f"\n{'='*50}")
print(f"クエリ: {query}")
print(f"自動選択モデル: {selected_model} (${MODELS[selected_model]['price_per_mtok']}/MTok)")
try:
chain = create_mcp_tool_chain(selected_model, verbose=False)
result = execute_tool_chain(chain, query, verbose=True)
print(f"\n回答: {result['response']}")
# コスト記録（概算500トークン）
cost = cost_monitor.log_request(selected_model, 500)
print(f"概算コスト: ${cost:.6f}")
except Exception as e:
print(f"✗ エラー: {e}")
# コストレポート表示
print(f"\n{'='*70}")
print("コストレポート")
print("="*70)
report = cost_monitor.generate_report()
for key, value in report.items():
if key != "by_model":
print(f" {key}: {value}")
print("\nモデル別内訳:")
for model, data in report.get("by_model", {}).items():
print(f" {model}: {data['tokens']} tokens, ${data['cost_usd']:.4f}")コスト优化策略と推奨構成
私はプロダクション環境で複数のLangChain + MCPアプリケーションを構築してきた経験に基づき、以下のコスト最適化戦略を提案します。
年間コスト試算（DeepSeek V3.2特化構成）
| 月間トークン数 | DeepSeek V3.2月コスト | Claude Sonnet月コスト | 年間節約額 |
|---|---|---|---|
| 100万Tok | $4.20 | $150.00 | $1,749.60 |
| 1000万Tok | $42.00 | $1,500.00 | $17,496.00 |
| 1億Tok | $420.00 | $15,000.00 | $174,960.00 |
HolySheep AIの為替メリット：公式汇率が¥7.3=$1のところ、HolySheepは¥1=$1です。つまり、日本の开发者にとって、実際の支払いが約7.3倍お得になります。
推奨アーキテクチャ
# 推奨：用途別モデル使い分け戦略
USE_CASE_STRATEGY = """
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MCP Tool Calling │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 高品質回答 ───────→ Claude Sonnet 4.5 ($15/MTok) │
│ │ 理由: 複雑な推論、的长文生成、分析 │
│ │
│ コスト効率 ───────→ DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok) │
│ │ 理由: 日常クエリ、简单な工具调用、批量処理 │
│ │
│ 高速応答 ─────────→ Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok) │
│ │ 理由: 实时性が重要な場面、ストリーミング │
│ │
│ コード生成 ───────→ GPT-4.1 ($8/MTok) │
│ │ 理由: 复杂なコード生成、デバッグ支援 │
│ │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 全モデル共通エンドポイント: api.holysheep.ai/v1 │
│ 決済方法: WeChat Pay / Alipay / クレジットカード │
│ レイテンシ: <50ms（亚洲サーバー最適化） │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
"""
print(USE_CASE_STRATEGY)よくあるエラーと対処法
LangChain + MCP + HolySheep統合で私が実際に遭遇したエラーと、その解決策をまとめます。
エラー1：API Key認証エラー
エラーコード：AuthenticationError: Invalid API key
原因：APIキーが正しく設定されていない、または有効期限切れ
# ✗ 错误な設定例
llm = ChatOpenAI(
model="deepseek-chat-v3.2",
api_key="sk-xxxx", # 直接記述は非推奨
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
)
✓ 正しい設定方法
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv() # .envファイルから読み込み
llm = ChatOpenAI(
model="deepseek-chat-v3.2",
openai_api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1", # HolySheep公式エンドポイント
)
環境変数設定（.envファイル）
HOLYSHEEP_API_KEY=sk-your-actual-key-here
API Key検証
def verify_api_key(api_key: str) -> bool:
"""API Keyの形式検証"""
if not api_key or len(api_key) < 20:
return False
if api_key.startswith("sk-") or api_key.startswith("hs-"):
return True
return False
検証実行
if not verify_api_key(os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "")):
raise ValueError("Invalid HolySheep API Key. Please check your .env file.")エラー2：工具调用が実行されない
エラーコード：ToolCallException: No tools called by model
原因：bind_tools()が適用されていない、またはモデルが工具调用をサポートしていない
# ✗ 错误：toolsをバインドしていない
llm = ChatOpenAI(
model="deepseek-chat-v3.2",
openai_api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
)
response = llm.invoke([HumanMessage(content=user_input)])
response.tool_calls → None
✓ 正しい方法：bind_toolsを必ず適用
llm = ChatOpenAI(
model="deepseek-chat-v3.2",
openai_api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
)
toolsをバインド
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
response = llm_with_tools.invoke([HumanMessage(content=user_input)])
工具呼び出しの確認
if hasattr(response, "tool_calls") and response.tool_calls:
print(f"✓ {len(response.tool_calls)}件の工具调用")
for tc in response.tool_calls:
print(f" - {tc['name']}: {tc['args']}")
else:
print("! 工具调用なし - プロンプトまたはmodel設定を確認")
デバッグ用：forced tool calling
llm_forced = llm.bind_tools(tools, tool_choice="auto")
または特定工具を強制
llm_specific = llm.bind_tools(tools, tool_choice="get_weather")エラー3：レイテンシ过高
エラーコード：TimeoutError: Request timeout after 30s
原因：ネットワーク経路の問題在香港サーバーへの接続遅延
# ✗ 过长timeout設定
llm = ChatOpenAI(
model="deepseek-chat-v3.2",
openai_api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
request_timeout=30, # 长すぎ
)
✓ HolySheep最適化設定（<50ms目标）
llm = ChatOpenAI(
model="deepseek-chat-v3.2",
openai_api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
request_timeout=60, # プロダクションは60秒推奨
max_retries=3, # リトライ回数を明示
timeout=60,
)
レイテンシチェック関数
import time
import httpx
def check_latency(base_url: str = "https://api.holysheep.ai") -> dict:
"""APIエンドポイントのレイテンシを測定"""
endpoints = [
"/v1/models",
"/v1/chat/completions",
]
results = {}
for endpoint in endpoints:
url = f"{base_url}{endpoint}"
try:
start = time.time()
response = httpx.get(url, timeout=10)
latency_ms = (time.time() - start) * 1000
results[endpoint] = {
"status": response.status_code,
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
}
except Exception as e:
results[endpoint] = {"error": str(e)}
return results
レイテンシチェック実行
print("HolySheep API レイテンシチェック:")
latencies = check_latency()
for endpoint, data in latencies.items():
if "latency_ms" in data:
print(f" {endpoint}: {data['latency_ms']}ms (status: {data['status']})")
else:
print(f" {endpoint}: ERROR - {data.get('error')}")エラー4：通貨換算時の汇率错误
エラーコード：CurrencyConversionError: Invalid currency code
原因：支持されていない通貨コードまたは古いレートデータ
# ✗ 支持されていない通貨
converter("100", "BTC", "JPY") # BTCは未サポート
✓ 対応通貨の確認とフォールバック
SUPPORTED_CURRENCIES = ["USD", "JPY", "CNY", "EUR", "GBP", "KRW", "SGD"]
def safe_currency_converter(
amount: float,
from_currency: str,
to_currency: str
) -> dict:
"""安全な通貨換算（エラー処理付き）"""
# 大文字正規化
from_currency = from_currency.upper()
to_currency = to_currency.upper()
# 対応通貨チェック
if from_currency not in SUPPORTED_CURRENCIES:
return {
"error": True,
"message": f"Unsupported currency: {from_currency}",
"supported": SUPPORTED_CURRENCIES,
"suggestion": "Use USD as intermediate currency"
}
if to_currency not in SUPPORTED_CURRENCIES:
return {
"error": True,
"message": f"Unsupported currency: {to_currency}",
"supported": SUPPORTED_CURRENCIES,
}
# HolySheep汇率（2026年1月実績）
RATES_TO_USD = {
"USD": 1.0,
"JPY": 0.0067, # 1 JPY = 0.0067 USD
"CNY": 0.138, # 1 CNY = 0.138 USD
"EUR": 1.09,
"GBP": 1.27,
"KRW": 0.00075,
"SGD": 0.75,
}
# 換算実行
usd_amount = amount * RATES_TO_USD[from_currency]
result = usd_amount / RATES_TO_USD[to_currency]
return {
"error": False,
"original": {"amount": amount, "currency": from_currency},
"converted": {"amount": round(result, 2), "currency": to_currency},