Instalación
pip install claude-agent-sdk
Elegir entre query() y ClaudeSDKClient
El SDK de Python proporciona dos formas de interactuar con Claude Code:
Comparación rápida
| Característica | query() | ClaudeSDKClient |
|---|
| Sesión | Crea una nueva sesión de forma predeterminada | Reutiliza la misma sesión |
| Conversación | Intercambio único | Múltiples intercambios en el mismo contexto |
| Conexión | Se gestiona automáticamente | Control manual |
| Entrada de streaming | ✅ Compatible | ✅ Compatible |
| Interrupciones | ❌ No compatible | ✅ Compatible |
| Hooks | ✅ Compatible | ✅ Compatible |
| Herramientas personalizadas | ✅ Compatible | ✅ Compatible |
| Continuar chat | Manual mediante continue_conversation o resume | ✅ Automático |
| Caso de uso | Tareas puntuales | Conversaciones continuas |
Cuándo usar query() (tareas puntuales)
Mejor para:
- Preguntas puntuales donde no necesita historial de conversación
- Tareas independientes que no requieren contexto de intercambios anteriores
- Scripts de automatización simple
- Cuando desea un comienzo nuevo cada vez
Cuándo usar ClaudeSDKClient (conversación continua)
Mejor para:
- Continuar conversaciones - Cuando necesita que Claude recuerde el contexto
- Preguntas de seguimiento - Construir sobre respuestas anteriores
- Aplicaciones interactivas - Interfaces de chat, REPLs
- Lógica impulsada por respuestas - Cuando la siguiente acción depende de la respuesta de Claude
- Control de sesión - Gestionar explícitamente el ciclo de vida de la conversación
Funciones
query()
Crea una nueva sesión para cada interacción con Claude Code de forma predeterminada. Devuelve un iterador asincrónico que produce mensajes a medida que llegan. Cada llamada a query() comienza de nuevo sin memoria de interacciones anteriores a menos que pase continue_conversation=True o resume en ClaudeAgentOptions. Consulte Sessions.
async def query(
*,
prompt: str | AsyncIterable[dict[str, Any]],
options: ClaudeAgentOptions | None = None,
transport: Transport | None = None
) -> AsyncIterator[Message]
Parámetros
| Parámetro | Tipo | Descripción |
|---|
prompt | str | AsyncIterable[dict] | El prompt de entrada como una cadena o iterable asincrónico para modo de streaming |
options | ClaudeAgentOptions | None | Objeto de configuración opcional (por defecto ClaudeAgentOptions() si es None) |
transport | Transport | None | Transporte personalizado opcional para comunicarse con el proceso CLI |
Devuelve
Devuelve un AsyncIterator[Message] que produce mensajes de la conversación.
Ejemplo - Con opciones
import asyncio
from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions
async def main():
options = ClaudeAgentOptions(
system_prompt="You are an expert Python developer",
permission_mode="acceptEdits",
cwd="/home/user/project",
)
async for message in query(prompt="Create a Python web server", options=options):
print(message)
asyncio.run(main())
Decorador para definir herramientas MCP con seguridad de tipos.
def tool(
name: str,
description: str,
input_schema: type | dict[str, Any],
annotations: ToolAnnotations | None = None
) -> Callable[[Callable[[Any], Awaitable[dict[str, Any]]]], SdkMcpTool[Any]]
Parámetros
| Parámetro | Tipo | Descripción |
|---|
name | str | Identificador único para la herramienta |
description | str | Descripción legible de lo que hace la herramienta |
input_schema | type | dict[str, Any] | Esquema que define los parámetros de entrada de la herramienta (ver abajo) |
annotations | ToolAnnotations | None | Anotaciones opcionales de herramienta MCP que proporcionan sugerencias de comportamiento a los clientes |
Opciones de esquema de entrada
-
Mapeo de tipo simple (recomendado):
{"text": str, "count": int, "enabled": bool}
-
Formato JSON Schema (para validación compleja):
{
"type": "object",
"properties": {
"text": {"type": "string"},
"count": {"type": "integer", "minimum": 0},
},
"required": ["text"],
}
Devuelve
Una función decoradora que envuelve la implementación de la herramienta y devuelve una instancia de SdkMcpTool.
Ejemplo
from claude_agent_sdk import tool
from typing import Any
@tool("greet", "Greet a user", {"name": str})
async def greet(args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
return {"content": [{"type": "text", "text": f"Hello, {args['name']}!"}]}
Re-exportado desde mcp.types (también disponible como from claude_agent_sdk import ToolAnnotations). Todos los campos son sugerencias opcionales; los clientes no deben depender de ellos para decisiones de seguridad.
| Campo | Tipo | Predeterminado | Descripción |
|---|
title | str | None | None | Título legible para la herramienta |
readOnlyHint | bool | None | False | Si es True, la herramienta no modifica su entorno |
destructiveHint | bool | None | True | Si es True, la herramienta puede realizar actualizaciones destructivas (solo significativo cuando readOnlyHint es False) |
idempotentHint | bool | None | False | Si es True, las llamadas repetidas con los mismos argumentos no tienen efecto adicional (solo significativo cuando readOnlyHint es False) |
openWorldHint | bool | None | True | Si es True, la herramienta interactúa con entidades externas (por ejemplo, búsqueda web). Si es False, el dominio de la herramienta es cerrado (por ejemplo, una herramienta de memoria) |
from claude_agent_sdk import tool, ToolAnnotations
from typing import Any
@tool(
"search",
"Search the web",
{"query": str},
annotations=ToolAnnotations(readOnlyHint=True, openWorldHint=True),
)
async def search(args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
return {"content": [{"type": "text", "text": f"Results for: {args['query']}"}]}
create_sdk_mcp_server()
Crea un servidor MCP en proceso que se ejecuta dentro de su aplicación Python.
def create_sdk_mcp_server(
name: str,
version: str = "1.0.0",
tools: list[SdkMcpTool[Any]] | None = None
) -> McpSdkServerConfig
Parámetros
| Parámetro | Tipo | Predeterminado | Descripción |
|---|
name | str | - | Identificador único para el servidor |
version | str | "1.0.0" | Cadena de versión del servidor |
tools | list[SdkMcpTool[Any]] | None | None | Lista de funciones de herramienta creadas con el decorador @tool |
Devuelve
Devuelve un objeto McpSdkServerConfig que se puede pasar a ClaudeAgentOptions.mcp_servers.
Ejemplo
from claude_agent_sdk import tool, create_sdk_mcp_server
@tool("add", "Add two numbers", {"a": float, "b": float})
async def add(args):
return {"content": [{"type": "text", "text": f"Sum: {args['a'] + args['b']}"}]}
@tool("multiply", "Multiply two numbers", {"a": float, "b": float})
async def multiply(args):
return {"content": [{"type": "text", "text": f"Product: {args['a'] * args['b']}"}]}
calculator = create_sdk_mcp_server(
name="calculator",
version="2.0.0",
tools=[add, multiply], # Pass decorated functions
)
# Use with Claude
options = ClaudeAgentOptions(
mcp_servers={"calc": calculator},
allowed_tools=["mcp__calc__add", "mcp__calc__multiply"],
)
list_sessions()
Lista sesiones pasadas con metadatos. Filtre por directorio de proyecto o liste sesiones en todos los proyectos. Sincrónico; devuelve inmediatamente.
def list_sessions(
directory: str | None = None,
limit: int | None = None,
include_worktrees: bool = True
) -> list[SDKSessionInfo]
Parámetros
| Parámetro | Tipo | Predeterminado | Descripción |
|---|
directory | str | None | None | Directorio para listar sesiones. Cuando se omite, devuelve sesiones en todos los proyectos |
limit | int | None | None | Número máximo de sesiones a devolver |
include_worktrees | bool | True | Cuando directory está dentro de un repositorio git, incluya sesiones de todas las rutas de worktree |
Tipo de retorno: SDKSessionInfo
| Propiedad | Tipo | Descripción |
|---|
session_id | str | Identificador único de sesión |
summary | str | Título de visualización: título personalizado, resumen generado automáticamente o primer prompt |
last_modified | int | Última hora de modificación en milisegundos desde la época |
file_size | int | None | Tamaño del archivo de sesión en bytes (None para backends de almacenamiento remoto) |
custom_title | str | None | Título de sesión establecido por el usuario |
first_prompt | str | None | Primer prompt de usuario significativo en la sesión |
git_branch | str | None | Rama de Git al final de la sesión |
cwd | str | None | Directorio de trabajo para la sesión |
tag | str | None | Etiqueta de sesión establecida por el usuario (ver tag_session()) |
created_at | int | None | Hora de creación de sesión en milisegundos desde la época |
Ejemplo
Imprima las 10 sesiones más recientes para un proyecto. Los resultados se ordenan por last_modified descendente, por lo que el primer elemento es el más nuevo. Omita directory para buscar en todos los proyectos.
from claude_agent_sdk import list_sessions
for session in list_sessions(directory="/path/to/project", limit=10):
print(f"{session.summary} ({session.session_id})")
get_session_messages()
Recupera mensajes de una sesión pasada. Sincrónico; devuelve inmediatamente.
def get_session_messages(
session_id: str,
directory: str | None = None,
limit: int | None = None,
offset: int = 0
) -> list[SessionMessage]
Parámetros
| Parámetro | Tipo | Predeterminado | Descripción |
|---|
session_id | str | requerido | El ID de sesión para recuperar mensajes |
directory | str | None | None | Directorio de proyecto para buscar. Cuando se omite, busca en todos los proyectos |
limit | int | None | None | Número máximo de mensajes a devolver |
offset | int | 0 | Número de mensajes a omitir desde el inicio |
Tipo de retorno: SessionMessage
| Propiedad | Tipo | Descripción |
|---|
type | Literal["user", "assistant"] | Rol del mensaje |
uuid | str | Identificador único del mensaje |
session_id | str | Identificador de sesión |
message | Any | Contenido del mensaje sin procesar |
parent_tool_use_id | None | Reservado para uso futuro |
Ejemplo
from claude_agent_sdk import list_sessions, get_session_messages
sessions = list_sessions(limit=1)
if sessions:
messages = get_session_messages(sessions[0].session_id)
for msg in messages:
print(f"[{msg.type}] {msg.uuid}")
get_session_info()
Lee metadatos para una única sesión por ID sin escanear el directorio del proyecto completo. Sincrónico; devuelve inmediatamente.
def get_session_info(
session_id: str,
directory: str | None = None,
) -> SDKSessionInfo | None
Parámetros
| Parámetro | Tipo | Predeterminado | Descripción |
|---|
session_id | str | requerido | UUID de la sesión a buscar |
directory | str | None | None | Ruta del directorio del proyecto. Cuando se omite, busca en todos los directorios del proyecto |
Devuelve SDKSessionInfo, o None si la sesión no se encuentra.
Ejemplo
Busque los metadatos de una única sesión sin escanear el directorio del proyecto. Útil cuando ya tiene un ID de sesión de una ejecución anterior.
from claude_agent_sdk import get_session_info
info = get_session_info("550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000")
if info:
print(f"{info.summary} (branch: {info.git_branch}, tag: {info.tag})")
rename_session()
Renombra una sesión agregando una entrada de título personalizado. Las llamadas repetidas son seguras; el título más reciente gana. Sincrónico.
def rename_session(
session_id: str,
title: str,
directory: str | None = None,
) -> None
Parámetros
| Parámetro | Tipo | Predeterminado | Descripción |
|---|
session_id | str | requerido | UUID de la sesión a renombrar |
title | str | requerido | Nuevo título. Debe ser no vacío después de eliminar espacios en blanco |
directory | str | None | None | Ruta del directorio del proyecto. Cuando se omite, busca en todos los directorios del proyecto |
Genera ValueError si session_id no es un UUID válido o title está vacío; FileNotFoundError si la sesión no se puede encontrar.
Ejemplo
Renombre la sesión más reciente para que sea más fácil de encontrar más tarde. El nuevo título aparece en SDKSessionInfo.custom_title en lecturas posteriores.
from claude_agent_sdk import list_sessions, rename_session
sessions = list_sessions(directory="/path/to/project", limit=1)
if sessions:
rename_session(sessions[0].session_id, "Refactor auth module")
tag_session()
Etiqueta una sesión. Pase None para borrar la etiqueta. Las llamadas repetidas son seguras; la etiqueta más reciente gana. Sincrónico.
def tag_session(
session_id: str,
tag: str | None,
directory: str | None = None,
) -> None
Parámetros
| Parámetro | Tipo | Predeterminado | Descripción |
|---|
session_id | str | requerido | UUID de la sesión a etiquetar |
tag | str | None | requerido | Cadena de etiqueta, o None para borrar. Desinfectada de Unicode antes de almacenar |
directory | str | None | None | Ruta del directorio del proyecto. Cuando se omite, busca en todos los directorios del proyecto |
Genera ValueError si session_id no es un UUID válido o tag está vacío después de la desinfección; FileNotFoundError si la sesión no se puede encontrar.
Ejemplo
Etiquete una sesión, luego filtre por esa etiqueta en una lectura posterior. Pase None para borrar una etiqueta existente.
from claude_agent_sdk import list_sessions, tag_session
# Tag a session
tag_session("550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000", "needs-review")
# Later: find all sessions with that tag
for session in list_sessions(directory="/path/to/project"):
if session.tag == "needs-review":
print(session.summary)
Clases
ClaudeSDKClient
Mantiene una sesión de conversación en múltiples intercambios. Este es el equivalente de Python de cómo funciona internamente la función query() del SDK de TypeScript - crea un objeto cliente que puede continuar conversaciones.
Características clave
- Continuidad de sesión: Mantiene el contexto de conversación en múltiples llamadas a
query()
- Misma conversación: La sesión retiene mensajes anteriores
- Soporte de interrupciones: Puede detener la ejecución a mitad de tarea
- Ciclo de vida explícito: Usted controla cuándo comienza y termina la sesión
- Flujo impulsado por respuestas: Puede reaccionar a respuestas y enviar seguimientos
- Herramientas personalizadas y hooks: Admite herramientas personalizadas (creadas con el decorador
@tool) y hooks
class ClaudeSDKClient:
def __init__(self, options: ClaudeAgentOptions | None = None, transport: Transport | None = None)
async def connect(self, prompt: str | AsyncIterable[dict] | None = None) -> None
async def query(self, prompt: str | AsyncIterable[dict], session_id: str = "default") -> None
async def receive_messages(self) -> AsyncIterator[Message]
async def receive_response(self) -> AsyncIterator[Message]
async def interrupt(self) -> None
async def set_permission_mode(self, mode: str) -> None
async def set_model(self, model: str | None = None) -> None
async def rewind_files(self, user_message_id: str) -> None
async def get_mcp_status(self) -> McpStatusResponse
async def reconnect_mcp_server(self, server_name: str) -> None
async def toggle_mcp_server(self, server_name: str, enabled: bool) -> None
async def stop_task(self, task_id: str) -> None
async def get_server_info(self) -> dict[str, Any] | None
async def disconnect(self) -> None
Métodos
| Método | Descripción |
|---|
__init__(options) | Inicializa el cliente con configuración opcional |
connect(prompt) | Conectar a Claude con un prompt inicial opcional o flujo de mensajes |
query(prompt, session_id) | Enviar una nueva solicitud en modo de streaming |
receive_messages() | Recibir todos los mensajes de Claude como un iterador asincrónico |
receive_response() | Recibir mensajes hasta e incluyendo un ResultMessage |
interrupt() | Enviar señal de interrupción (solo funciona en modo de streaming) |
set_permission_mode(mode) | Cambiar el modo de permiso para la sesión actual |
set_model(model) | Cambiar el modelo para la sesión actual. Pase None para restablecer al predeterminado |
rewind_files(user_message_id) | Restaurar archivos a su estado en el mensaje de usuario especificado. Requiere enable_file_checkpointing=True. Ver File checkpointing |
get_mcp_status() | Obtener el estado de todos los servidores MCP configurados. Devuelve McpStatusResponse |
reconnect_mcp_server(server_name) | Reintentar conectar a un servidor MCP que falló o fue desconectado |
toggle_mcp_server(server_name, enabled) | Habilitar o deshabilitar un servidor MCP a mitad de sesión. Deshabilitar elimina sus herramientas |
stop_task(task_id) | Detener una tarea de fondo en ejecución. Un TaskNotificationMessage con estado "stopped" sigue en el flujo de mensajes |
get_server_info() | Obtener información del servidor incluyendo ID de sesión y capacidades |
disconnect() | Desconectar de Claude |
Soporte de gestor de contexto
El cliente se puede usar como un gestor de contexto asincrónico para la gestión automática de conexiones:
async with ClaudeSDKClient() as client:
await client.query("Hello Claude")
async for message in client.receive_response():
print(message)
Importante: Al iterar sobre mensajes, evite usar break para salir temprano ya que esto puede causar problemas de limpieza de asyncio. En su lugar, deje que la iteración se complete naturalmente o use banderas para rastrear cuándo ha encontrado lo que necesita.
Ejemplo - Continuar una conversación
import asyncio
from claude_agent_sdk import ClaudeSDKClient, AssistantMessage, TextBlock, ResultMessage
async def main():
async with ClaudeSDKClient() as client:
# First question
await client.query("What's the capital of France?")
# Process response
async for message in client.receive_response():
if isinstance(message, AssistantMessage):
for block in message.content:
if isinstance(block, TextBlock):
print(f"Claude: {block.text}")
# Follow-up question - the session retains the previous context
await client.query("What's the population of that city?")
async for message in client.receive_response():
if isinstance(message, AssistantMessage):
for block in message.content:
if isinstance(block, TextBlock):
print(f"Claude: {block.text}")
# Another follow-up - still in the same conversation
await client.query("What are some famous landmarks there?")
async for message in client.receive_response():
if isinstance(message, AssistantMessage):
for block in message.content:
if isinstance(block, TextBlock):
print(f"Claude: {block.text}")
asyncio.run(main())
Ejemplo - Entrada de streaming con ClaudeSDKClient
import asyncio
from claude_agent_sdk import ClaudeSDKClient
async def message_stream():
"""Generate messages dynamically."""
yield {
"type": "user",
"message": {"role": "user", "content": "Analyze the following data:"},
}
await asyncio.sleep(0.5)
yield {
"type": "user",
"message": {"role": "user", "content": "Temperature: 25°C, Humidity: 60%"},
}
await asyncio.sleep(0.5)
yield {
"type": "user",
"message": {"role": "user", "content": "What patterns do you see?"},
}
async def main():
async with ClaudeSDKClient() as client:
# Stream input to Claude
await client.query(message_stream())
# Process response
async for message in client.receive_response():
print(message)
# Follow-up in same session
await client.query("Should we be concerned about these readings?")
async for message in client.receive_response():
print(message)
asyncio.run(main())
Ejemplo - Usar interrupciones
import asyncio
from claude_agent_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeAgentOptions, ResultMessage
async def interruptible_task():
options = ClaudeAgentOptions(allowed_tools=["Bash"], permission_mode="acceptEdits")
async with ClaudeSDKClient(options=options) as client:
# Start a long-running task
await client.query("Count from 1 to 100 slowly, using the bash sleep command")
# Let it run for a bit
await asyncio.sleep(2)
# Interrupt the task
await client.interrupt()
print("Task interrupted!")
# Drain the interrupted task's messages (including its ResultMessage)
async for message in client.receive_response():
if isinstance(message, ResultMessage):
print(f"Interrupted task finished with subtype={message.subtype!r}")
# subtype is "error_during_execution" for interrupted tasks
# Send a new command
await client.query("Just say hello instead")
# Now receive the new response
async for message in client.receive_response():
if isinstance(message, ResultMessage) and message.subtype == "success":
print(f"New result: {message.result}")
asyncio.run(interruptible_task())
Comportamiento del búfer después de la interrupción: interrupt() envía una señal de parada pero no borra el búfer de mensajes. Los mensajes ya producidos por la tarea interrumpida, incluyendo su ResultMessage (con subtype="error_during_execution"), permanecen en el flujo. Debe drenarlos con receive_response() antes de leer la respuesta a una nueva consulta. Si envía una nueva consulta inmediatamente después de interrupt() y llama a receive_response() solo una vez, recibirá los mensajes de la tarea interrumpida, no la respuesta de la nueva consulta.
Ejemplo - Control de permisos avanzado
from claude_agent_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeAgentOptions
from claude_agent_sdk.types import (
PermissionResultAllow,
PermissionResultDeny,
ToolPermissionContext,
)
async def custom_permission_handler(
tool_name: str, input_data: dict, context: ToolPermissionContext
) -> PermissionResultAllow | PermissionResultDeny:
"""Custom logic for tool permissions."""
# Block writes to system directories
if tool_name == "Write" and input_data.get("file_path", "").startswith("/system/"):
return PermissionResultDeny(
message="System directory write not allowed", interrupt=True
)
# Redirect sensitive file operations
if tool_name in ["Write", "Edit"] and "config" in input_data.get("file_path", ""):
safe_path = f"./sandbox/{input_data['file_path']}"
return PermissionResultAllow(
updated_input={**input_data, "file_path": safe_path}
)
# Allow everything else
return PermissionResultAllow(updated_input=input_data)
async def main():
options = ClaudeAgentOptions(
can_use_tool=custom_permission_handler, allowed_tools=["Read", "Write", "Edit"]
)
async with ClaudeSDKClient(options=options) as client:
await client.query("Update the system config file")
async for message in client.receive_response():
# Will use sandbox path instead
print(message)
asyncio.run(main())
Tipos
@dataclass vs TypedDict: Este SDK utiliza dos tipos de tipos. Las clases decoradas con @dataclass (como ResultMessage, AgentDefinition, TextBlock) son instancias de objeto en tiempo de ejecución y admiten acceso de atributo: msg.result. Las clases definidas con TypedDict (como ThinkingConfigEnabled, McpStdioServerConfig, SyncHookJSONOutput) son dicts simples en tiempo de ejecución y requieren acceso de clave: config["budget_tokens"], no config.budget_tokens. La sintaxis de llamada ClassName(field=value) funciona para ambos, pero solo las dataclasses producen objetos con atributos.
Definición para una herramienta MCP del SDK creada con el decorador @tool.
@dataclass
class SdkMcpTool(Generic[T]):
name: str
description: str
input_schema: type[T] | dict[str, Any]
handler: Callable[[T], Awaitable[dict[str, Any]]]
annotations: ToolAnnotations | None = None
| Propiedad | Tipo | Descripción |
|---|
name | str | Identificador único para la herramienta |
description | str | Descripción legible |
input_schema | type[T] | dict[str, Any] | Esquema para validación de entrada |
handler | Callable[[T], Awaitable[dict[str, Any]]] | Función asincrónica que maneja la ejecución de la herramienta |
annotations | ToolAnnotations | None | Anotaciones opcionales de herramienta MCP (por ejemplo, readOnlyHint, destructiveHint, openWorldHint). De mcp.types |
Transport
Clase base abstracta para implementaciones de transporte personalizado. Úsela para comunicarse con el proceso Claude a través de un canal personalizado (por ejemplo, una conexión remota en lugar de un subproceso local).
Esta es una API interna de bajo nivel. La interfaz puede cambiar en versiones futuras. Las implementaciones personalizadas deben actualizarse para coincidir con cualquier cambio de interfaz.
from abc import ABC, abstractmethod
from collections.abc import AsyncIterator
from typing import Any
class Transport(ABC):
@abstractmethod
async def connect(self) -> None: ...
@abstractmethod
async def write(self, data: str) -> None: ...
@abstractmethod
def read_messages(self) -> AsyncIterator[dict[str, Any]]: ...
@abstractmethod
async def close(self) -> None: ...
@abstractmethod
def is_ready(self) -> bool: ...
@abstractmethod
async def end_input(self) -> None: ...
| Método | Descripción |
|---|
connect() | Conectar el transporte y prepararse para la comunicación |
write(data) | Escribir datos sin procesar (JSON + nueva línea) en el transporte |
read_messages() | Iterador asincrónico que produce mensajes JSON analizados |
close() | Cerrar la conexión y limpiar recursos |
is_ready() | Devuelve True si el transporte puede enviar y recibir |
end_input() | Cerrar el flujo de entrada (por ejemplo, cerrar stdin para transportes de subproceso) |
Importar: from claude_agent_sdk import Transport
ClaudeAgentOptions
Dataclass de configuración para consultas de Claude Code.
@dataclass
class ClaudeAgentOptions:
tools: list[str] | ToolsPreset | None = None
allowed_tools: list[str] = field(default_factory=list)
system_prompt: str | SystemPromptPreset | None = None
mcp_servers: dict[str, McpServerConfig] | str | Path = field(default_factory=dict)
strict_mcp_config: bool = False
permission_mode: PermissionMode | None = None
continue_conversation: bool = False
resume: str | None = None
max_turns: int | None = None
max_budget_usd: float | None = None
disallowed_tools: list[str] = field(default_factory=list)
model: str | None = None
fallback_model: str | None = None
betas: list[SdkBeta] = field(default_factory=list)
output_format: dict[str, Any] | None = None
permission_prompt_tool_name: str | None = None
cwd: str | Path | None = None
cli_path: str | Path | None = None
settings: str | None = None
add_dirs: list[str | Path] = field(default_factory=list)
env: dict[str, str] = field(default_factory=dict)
extra_args: dict[str, str | None] = field(default_factory=dict)
max_buffer_size: int | None = None
debug_stderr: Any = sys.stderr # Deprecated
stderr: Callable[[str], None] | None = None
can_use_tool: CanUseTool | None = None
hooks: dict[HookEvent, list[HookMatcher]] | None = None
user: str | None = None
include_partial_messages: bool = False
include_hook_events: bool = False
fork_session: bool = False
agents: dict[str, AgentDefinition] | None = None
setting_sources: list[SettingSource] | None = None
sandbox: SandboxSettings | None = None
plugins: list[SdkPluginConfig] = field(default_factory=list)
max_thinking_tokens: int | None = None # Deprecated: use thinking instead
thinking: ThinkingConfig | None = None
effort: EffortLevel | None = None
enable_file_checkpointing: bool = False
session_store: SessionStore | None = None
session_store_flush: SessionStoreFlushMode = "batched"
| Propiedad | Tipo | Predeterminado | Descripción |
|---|
tools | list[str] | ToolsPreset | None | None | Configuración de herramientas. Use {"type": "preset", "preset": "claude_code"} para las herramientas predeterminadas de Claude Code |
allowed_tools | list[str] | [] | Herramientas para aprobar automáticamente sin solicitar. Esto no restringe Claude solo a estas herramientas; las herramientas no listadas caen a través de permission_mode y can_use_tool. Use disallowed_tools para bloquear herramientas. Ver Permissions |
system_prompt | str | SystemPromptPreset | None | None | Configuración de prompt del sistema. Pase una cadena para un prompt personalizado, o use {"type": "preset", "preset": "claude_code"} para el prompt del sistema de Claude Code. Agregue "append" para extender el preset |
mcp_servers | dict[str, McpServerConfig] | str | Path | {} | Configuraciones de servidor MCP o ruta al archivo de configuración |
strict_mcp_config | bool | False | Cuando es True, use solo los servidores pasados en mcp_servers e ignore el proyecto .mcp.json, la configuración del usuario, los servidores MCP proporcionados por plugins, y conectores de claude.ai. Se asigna a la bandera CLI --strict-mcp-config |
permission_mode | PermissionMode | None | None | Modo de permiso para el uso de herramientas |
continue_conversation | bool | False | Continuar la conversación más reciente |
resume | str | None | None | ID de sesión a reanudar |
max_turns | int | None | None | Número máximo de turnos agentes (viajes de ronda de uso de herramientas) |
max_budget_usd | float | None | None | Detener la consulta cuando la estimación de costo del lado del cliente alcance este valor en USD. Comparado con la misma estimación que total_cost_usd; ver Track cost and usage para advertencias de precisión |
disallowed_tools | list[str] | [] | Herramientas para denegar. Un nombre simple como "Bash" elimina la herramienta del contexto de Claude. Una regla con alcance como "Bash(rm *)" deja la herramienta disponible y deniega llamadas coincidentes en cada modo de permiso, incluyendo bypassPermissions. Ver Permissions |
enable_file_checkpointing | bool | False | Habilitar el seguimiento de cambios de archivo para rebobinar. Ver File checkpointing |
model | str | None | None | Modelo Claude a usar |
fallback_model | str | None | None | Modelo de respaldo a usar si el modelo principal falla |
betas | list[SdkBeta] | [] | Características beta a habilitar. Ver SdkBeta para opciones disponibles |
output_format | dict[str, Any] | None | None | Formato de salida para respuestas estructuradas (por ejemplo, {"type": "json_schema", "schema": {...}}). Ver Structured outputs para detalles |
permission_prompt_tool_name | str | None | None | Nombre de herramienta MCP para solicitudes de permiso |
cwd | str | Path | None | None | Directorio de trabajo actual |
cli_path | str | Path | None | None | Ruta personalizada al ejecutable CLI de Claude Code |
settings | str | None | None | Ruta al archivo de configuración |
add_dirs | list[str | Path] | [] | Directorios adicionales a los que Claude puede acceder |
env | dict[str, str] | {} | Variables de entorno fusionadas en la parte superior del entorno del proceso heredado. Ver Environment variables para variables que el CLI subyacente lee, y Handle slow or stalled API responses para variables relacionadas con tiempos de espera |
extra_args | dict[str, str | None] | {} | Argumentos CLI adicionales para pasar directamente al CLI |
max_buffer_size | int | None | None | Bytes máximos al almacenar en búfer la salida estándar del CLI |
debug_stderr | Any | sys.stderr | Deprecated - Objeto similar a un archivo para salida de depuración. Use la devolución de llamada stderr en su lugar |
stderr | Callable[[str], None] | None | None | Función de devolución de llamada para salida stderr del CLI |
can_use_tool | CanUseTool | None | None | Función de devolución de llamada de permiso de herramienta. Ver Permission types para detalles |
hooks | dict[HookEvent, list[HookMatcher]] | None | None | Configuraciones de hook para interceptar eventos |
user | str | None | None | Identificador de usuario |
include_partial_messages | bool | False | Incluir eventos de streaming de mensaje parcial. Cuando está habilitado, se producen mensajes StreamEvent |
include_hook_events | bool | False | Incluir eventos de ciclo de vida de hook en el flujo de mensajes como objetos HookEventMessage |
fork_session | bool | False | Cuando se reanuda con resume, bifurcar a un nuevo ID de sesión en lugar de continuar la sesión original |
agents | dict[str, AgentDefinition] | None | None | Subagentes definidos programáticamente |
plugins | list[SdkPluginConfig] | [] | Cargar plugins personalizados desde rutas locales. Ver Plugins para detalles |
sandbox | SandboxSettings | None | None | Configurar el comportamiento de sandbox programáticamente. Ver Sandbox settings para detalles |
setting_sources | list[SettingSource] | None | None (CLI defaults: all sources) | Controlar qué configuración del sistema de archivos cargar. Pase [] para deshabilitar la configuración de usuario, proyecto y local. La configuración de política administrada se carga independientemente. Ver Use Claude Code features |
skills | list[str] | Literal["all"] | None | None | Skills disponibles para la sesión. Pase "all" para habilitar cada skill descubierto, o una lista de nombres de skills. Cuando se establece, el SDK agrega la herramienta Skill a allowed_tools automáticamente. Si también pasa tools, incluya "Skill" en esa lista. Ver Skills |
max_thinking_tokens | int | None | None | Deprecated - Tokens máximos para bloques de pensamiento. Use thinking en su lugar |
thinking | ThinkingConfig | None | None | Controla el comportamiento de pensamiento extendido. Tiene precedencia sobre max_thinking_tokens |
effort | EffortLevel | None | None | Nivel de esfuerzo para la profundidad del pensamiento |
session_store | SessionStore | None | None | Reflejar transcripciones de sesión a un backend externo para que cualquier host pueda reanudarlas. Ver Persist sessions to external storage |
session_store_flush | Literal["batched", "eager"] | "batched" | Cuándo vaciar entradas de transcripción reflejadas a session_store. "batched" vacía una vez por turno o cuando el búfer se llena; "eager" activa un vaciado de fondo después de cada fotograma. Se ignora cuando session_store es None |
Manejar respuestas de API lentas o estancadas
El subproceso CLI lee varias variables de entorno que controlan los tiempos de espera de API y la detección de estancamiento. Páselas a través de ClaudeAgentOptions.env:
options = ClaudeAgentOptions(
env={
"API_TIMEOUT_MS": "120000",
"CLAUDE_CODE_MAX_RETRIES": "2",
"CLAUDE_ASYNC_AGENT_STALL_TIMEOUT_MS": "120000",
},
)
API_TIMEOUT_MS: tiempo de espera por solicitud en el cliente de Anthropic, en milisegundos. Predeterminado 600000. Se aplica al bucle principal y a todos los subagentes.
CLAUDE_CODE_MAX_RETRIES: máximo de reintentos de API. Predeterminado 10. Cada reintento obtiene su propia ventana API_TIMEOUT_MS, por lo que el tiempo de pared en el peor caso es aproximadamente API_TIMEOUT_MS × (CLAUDE_CODE_MAX_RETRIES + 1) más backoff.
CLAUDE_ASYNC_AGENT_STALL_TIMEOUT_MS: perro guardián de estancamiento para subagentes lanzados con run_in_background. Predeterminado 600000. Se reinicia en cada evento de flujo; en caso de estancamiento, aborta el subagente, marca la tarea como fallida y expone el error al padre con cualquier resultado parcial. No se aplica a subagentes síncronos.
CLAUDE_ENABLE_STREAM_WATCHDOG=1 con CLAUDE_STREAM_IDLE_TIMEOUT_MS: aborta la solicitud cuando los encabezados han llegado pero el cuerpo de la respuesta deja de transmitir. Desactivado de forma predeterminada. CLAUDE_STREAM_IDLE_TIMEOUT_MS tiene un valor predeterminado de 300000 y se fija a ese mínimo. La solicitud abortada pasa por la ruta de reintento normal.
Configuración para validación de salida estructurada. Pase esto como un dict al campo output_format en ClaudeAgentOptions:
# Expected dict shape for output_format
{
"type": "json_schema",
"schema": {...}, # Your JSON Schema definition
}
| Campo | Requerido | Descripción |
|---|
type | Sí | Debe ser "json_schema" para validación de JSON Schema |
schema | Sí | Definición de JSON Schema para validación de salida |
SystemPromptPreset
Configuración para usar el prompt del sistema preset de Claude Code con adiciones opcionales.
class SystemPromptPreset(TypedDict):
type: Literal["preset"]
preset: Literal["claude_code"]
append: NotRequired[str]
exclude_dynamic_sections: NotRequired[bool]
| Campo | Requerido | Descripción |
|---|
type | Sí | Debe ser "preset" para usar un prompt del sistema preset |
preset | Sí | Debe ser "claude_code" para usar el prompt del sistema de Claude Code |
append | No | Instrucciones adicionales para agregar al prompt del sistema preset |
exclude_dynamic_sections | No | Mover contexto por sesión como directorio de trabajo, estado de git y rutas de memoria del prompt del sistema al primer mensaje del usuario. Mejora la reutilización de caché de prompt en usuarios y máquinas. Ver Modify system prompts |
SettingSource
Controla qué fuentes de configuración basadas en el sistema de archivos carga el SDK.
SettingSource = Literal["user", "project", "local"]
| Valor | Descripción | Ubicación |
|---|
"user" | Configuración global del usuario | ~/.claude/settings.json |
"project" | Configuración del proyecto compartido (controlada por versión) | .claude/settings.json |
"local" | Configuración del proyecto local (gitignored) | .claude/settings.local.json |
Comportamiento predeterminado
Cuando setting_sources se omite o es None, query() carga la misma configuración del sistema de archivos que el CLI de Claude Code: usuario, proyecto y local. La configuración de política administrada se carga en todos los casos. Ver What settingSources does not control para entradas que se leen independientemente de esta opción, y cómo deshabilitarlas.
Por qué usar setting_sources
Deshabilitar configuración del sistema de archivos:
# Do not load user, project, or local settings from disk
from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions
async for message in query(
prompt="Analyze this code",
options=ClaudeAgentOptions(
setting_sources=[]
),
):
print(message)
En Python SDK 0.1.59 y anteriores, una lista vacía se trataba igual que omitir la opción, por lo que setting_sources=[] no deshabilitaba la configuración del sistema de archivos. Actualice a una versión más nueva si necesita que una lista vacía tenga efecto. El SDK de TypeScript no se ve afectado.
Cargar toda la configuración del sistema de archivos explícitamente:
from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions
async for message in query(
prompt="Analyze this code",
options=ClaudeAgentOptions(
setting_sources=["user", "project", "local"]
),
):
print(message)
Cargar solo fuentes de configuración específicas:
# Load only project settings, ignore user and local
async for message in query(
prompt="Run CI checks",
options=ClaudeAgentOptions(
setting_sources=["project"] # Only .claude/settings.json
),
):
print(message)
Entornos de prueba e IC:
# Ensure consistent behavior in CI by excluding local settings
async for message in query(
prompt="Run tests",
options=ClaudeAgentOptions(
setting_sources=["project"], # Only team-shared settings
permission_mode="bypassPermissions",
),
):
print(message)
Aplicaciones solo SDK:
# Define everything programmatically.
# Pass [] to opt out of filesystem setting sources.
async for message in query(
prompt="Review this PR",
options=ClaudeAgentOptions(
setting_sources=[],
agents={...},
mcp_servers={...},
allowed_tools=["Read", "Grep", "Glob"],
),
):
print(message)
Cargando instrucciones del proyecto CLAUDE.md:
# Load project settings to include CLAUDE.md files
async for message in query(
prompt="Add a new feature following project conventions",
options=ClaudeAgentOptions(
system_prompt={
"type": "preset",
"preset": "claude_code", # Use Claude Code's system prompt
},
setting_sources=["project"], # Loads CLAUDE.md from project
allowed_tools=["Read", "Write", "Edit"],
),
):
print(message)
Precedencia de configuración
Cuando se cargan múltiples fuentes, la configuración se fusiona con esta precedencia (mayor a menor):
- Configuración local (
.claude/settings.local.json)
- Configuración del proyecto (
.claude/settings.json)
- Configuración del usuario (
~/.claude/settings.json)
Las opciones programáticas como agents y allowed_tools anulan la configuración del sistema de archivos de usuario, proyecto y local. La configuración de política administrada tiene precedencia sobre las opciones programáticas.
AgentDefinition
Configuración para un subagente definido programáticamente.
@dataclass
class AgentDefinition:
description: str
prompt: str
tools: list[str] | None = None
disallowedTools: list[str] | None = None
model: str | None = None
skills: list[str] | None = None
memory: Literal["user", "project", "local"] | None = None
mcpServers: list[str | dict[str, Any]] | None = None
initialPrompt: str | None = None
maxTurns: int | None = None
background: bool | None = None
effort: EffortLevel | int | None = None
permissionMode: PermissionMode | None = None
| Campo | Requerido | Descripción |
|---|
description | Sí | Descripción en lenguaje natural de cuándo usar este agente |
prompt | Sí | El prompt del sistema del agente |
tools | No | Matriz de nombres de herramientas permitidas. Si se omite, hereda todas las herramientas |
disallowedTools | No | Matriz de nombres de herramientas a eliminar del conjunto de herramientas del agente |
model | No | Anulación de modelo para este agente. Acepta un alias como "sonnet", "opus", "haiku", o "inherit", o un ID de modelo completo. Si se omite, usa el modelo principal |
skills | No | Lista de nombres de skills para precargar en el contexto del agente al inicio. Los skills no listados siguen siendo invocables a través de la herramienta Skill |
memory | No | Fuente de memoria para este agente: "user", "project", o "local" |
mcpServers | No | Servidores MCP disponibles para este agente. Cada entrada es un nombre de servidor o un dict {name: config} en línea |
initialPrompt | No | Auto-enviado como el primer turno de usuario cuando este agente se ejecuta como el agente del hilo principal |
maxTurns | No | Número máximo de turnos agentes antes de que el agente se detenga |
background | No | Ejecutar este agente como una tarea de fondo no bloqueante cuando se invoca |
effort | No | Nivel de esfuerzo de razonamiento para este agente. Acepta un nivel nombrado o un entero. Ver EffortLevel |
permissionMode | No | Modo de permiso para la ejecución de herramientas dentro de este agente. Ver PermissionMode |
Los nombres de campo de AgentDefinition usan camelCase, como disallowedTools, permissionMode y maxTurns. Estos nombres se asignan directamente al formato de cable compartido con el SDK de TypeScript. Esto difiere de ClaudeAgentOptions, que usa snake_case de Python para campos de nivel superior equivalentes como disallowed_tools y permission_mode. Porque AgentDefinition es una dataclass, pasar una palabra clave snake_case genera un TypeError en el tiempo de construcción.
PermissionMode
Modos de permiso para controlar la ejecución de herramientas.
PermissionMode = Literal[
"default", # Standard permission behavior
"acceptEdits", # Auto-accept file edits
"plan", # Planning mode - read-only tools only
"dontAsk", # Deny anything not pre-approved instead of prompting
"bypassPermissions", # Bypass all permission checks (use with caution)
]
EffortLevel
Niveles de esfuerzo para guiar la profundidad del pensamiento.
EffortLevel = Literal[
"low", # Minimal thinking, fastest responses
"medium", # Moderate thinking
"high", # Deep reasoning
"xhigh", # Extended reasoning (Opus 4.7 only; falls back to "high" on other models)
"max", # Maximum effort
]
Alias de tipo para funciones de devolución de llamada de permiso de herramienta.
CanUseTool = Callable[
[str, dict[str, Any], ToolPermissionContext], Awaitable[PermissionResult]
]
La devolución de llamada recibe:
tool_name: Nombre de la herramienta que se está llamando
input_data: Los parámetros de entrada de la herramienta
context: Un ToolPermissionContext con información adicional
Devuelve un PermissionResult (ya sea PermissionResultAllow o PermissionResultDeny).
ToolPermissionContext
Información de contexto pasada a devoluciones de llamada de permiso de herramienta.
@dataclass
class ToolPermissionContext:
signal: Any | None = None # Future: abort signal support
suggestions: list[PermissionUpdate] = field(default_factory=list)
blocked_path: str | None = None
decision_reason: str | None = None
title: str | None = None
display_name: str | None = None
description: str | None = None
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
signal | Any | None | Reservado para soporte de señal de aborto futuro |
suggestions | list[PermissionUpdate] | Sugerencias de actualización de permiso del CLI. Los prompts de Bash incluyen una sugerencia con el destino localSettings, por lo que devolverla en updated_permissions escribe la regla en .claude/settings.local.json y persiste en sesiones. |
blocked_path | str | None | Ruta de archivo que activó la solicitud de permiso, cuando sea aplicable. Por ejemplo, cuando un comando Bash intenta acceder a una ruta fuera de directorios permitidos |
decision_reason | str | None | Razón por la que se activó esta solicitud de permiso. Reenviada desde el permissionDecisionReason de un hook PreToolUse cuando el hook devolvió "ask" |
title | str | None | Oración completa de solicitud de permiso, como Claude wants to read foo.txt. Use como texto de solicitud principal cuando esté presente |
display_name | str | None | Frase de sustantivo corta para la acción de herramienta, como Read file, adecuada para etiquetas de botón |
description | str | None | Subtítulo legible para la interfaz de usuario de permiso |
PermissionResult
Tipo de unión para resultados de devolución de llamada de permiso.
PermissionResult = PermissionResultAllow | PermissionResultDeny
PermissionResultAllow
Resultado indicando que la llamada de herramienta debe permitirse.
@dataclass
class PermissionResultAllow:
behavior: Literal["allow"] = "allow"
updated_input: dict[str, Any] | None = None
updated_permissions: list[PermissionUpdate] | None = None
| Campo | Tipo | Predeterminado | Descripción |
|---|
behavior | Literal["allow"] | "allow" | Debe ser “allow” |
updated_input | dict[str, Any] | None | None | Entrada modificada a usar en lugar de la original |
updated_permissions | list[PermissionUpdate] | None | None | Actualizaciones de permiso a aplicar |
PermissionResultDeny
Resultado indicando que la llamada de herramienta debe denegarse.
@dataclass
class PermissionResultDeny:
behavior: Literal["deny"] = "deny"
message: str = ""
interrupt: bool = False
| Campo | Tipo | Predeterminado | Descripción |
|---|
behavior | Literal["deny"] | "deny" | Debe ser “deny” |
message | str | "" | Mensaje explicando por qué se denegó la herramienta |
interrupt | bool | False | Si se debe interrumpir la ejecución actual |
PermissionUpdate
Configuración para actualizar permisos programáticamente.
@dataclass
class PermissionUpdate:
type: Literal[
"addRules",
"replaceRules",
"removeRules",
"setMode",
"addDirectories",
"removeDirectories",
]
rules: list[PermissionRuleValue] | None = None
behavior: Literal["allow", "deny", "ask"] | None = None
mode: PermissionMode | None = None
directories: list[str] | None = None
destination: (
Literal["userSettings", "projectSettings", "localSettings", "session"] | None
) = None
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
type | Literal[...] | El tipo de operación de actualización de permiso |
rules | list[PermissionRuleValue] | None | Reglas para operaciones de agregar/reemplazar/eliminar |
behavior | Literal["allow", "deny", "ask"] | None | Comportamiento para operaciones basadas en reglas |
mode | PermissionMode | None | Modo para operación setMode |
directories | list[str] | None | Directorios para operaciones de agregar/eliminar directorio |
destination | Literal[...] | None | Dónde aplicar la actualización de permiso |
PermissionRuleValue
Una regla a agregar, reemplazar o eliminar en una actualización de permiso.
@dataclass
class PermissionRuleValue:
tool_name: str
rule_content: str | None = None
Configuración de herramientas preset para usar el conjunto de herramientas predeterminado de Claude Code.
class ToolsPreset(TypedDict):
type: Literal["preset"]
preset: Literal["claude_code"]
ThinkingConfig
Controla el comportamiento de pensamiento extendido. Una unión de tres configuraciones:
ThinkingDisplay = Literal["summarized", "omitted"]
class ThinkingConfigAdaptive(TypedDict):
type: Literal["adaptive"]
display: NotRequired[ThinkingDisplay]
class ThinkingConfigEnabled(TypedDict):
type: Literal["enabled"]
budget_tokens: int
display: NotRequired[ThinkingDisplay]
class ThinkingConfigDisabled(TypedDict):
type: Literal["disabled"]
ThinkingConfig = ThinkingConfigAdaptive | ThinkingConfigEnabled | ThinkingConfigDisabled
| Variante | Campos | Descripción |
|---|
adaptive | type, display | Claude decide adaptativamente cuándo pensar |
enabled | type, budget_tokens, display | Habilitar pensamiento con un presupuesto de token específico |
disabled | type | Deshabilitar pensamiento |
El campo opcional display controla si el texto de pensamiento se devuelve "summarized" u "omitted". En Claude Opus 4.7 y posteriores, el valor predeterminado de la API es "omitted", por lo que establezca "summarized" para recibir contenido de pensamiento en salidas ThinkingBlock.
Porque estas son clases TypedDict, son dicts simples en tiempo de ejecución. Construya cualquiera como literales de dict o llame a la clase como un constructor; ambos producen un dict. Acceda a campos con config["budget_tokens"], no config.budget_tokens:
from claude_agent_sdk import ClaudeAgentOptions, ThinkingConfigEnabled
# Option 1: dict literal (recommended, no import needed)
options = ClaudeAgentOptions(thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 20000})
# Option 2: constructor-style (returns a plain dict)
config = ThinkingConfigEnabled(type="enabled", budget_tokens=20000)
print(config["budget_tokens"]) # 20000
# config.budget_tokens would raise AttributeError
SdkBeta
Tipo literal para características beta del SDK.
SdkBeta = Literal["context-1m-2025-08-07"]
Use con el campo betas en ClaudeAgentOptions para habilitar características beta.
La beta context-1m-2025-08-07 se retiró a partir del 30 de abril de 2026. Pasar este encabezado con Claude Sonnet 4.5 o Sonnet 4 no tiene efecto, y las solicitudes que exceden la ventana de contexto estándar de 200k tokens devuelven un error. Para usar una ventana de contexto de 1M tokens, migre a Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.6, o Claude Opus 4.7, que incluyen contexto de 1M a precios estándar sin encabezado beta requerido.
McpSdkServerConfig
Configuración para servidores MCP del SDK creados con create_sdk_mcp_server().
class McpSdkServerConfig(TypedDict):
type: Literal["sdk"]
name: str
instance: Any # MCP Server instance
McpServerConfig
Tipo de unión para configuraciones de servidor MCP.
McpServerConfig = (
McpStdioServerConfig | McpSSEServerConfig | McpHttpServerConfig | McpSdkServerConfig
)
McpStdioServerConfig
class McpStdioServerConfig(TypedDict):
type: NotRequired[Literal["stdio"]] # Optional for backwards compatibility
command: str
args: NotRequired[list[str]]
env: NotRequired[dict[str, str]]
McpSSEServerConfig
class McpSSEServerConfig(TypedDict):
type: Literal["sse"]
url: str
headers: NotRequired[dict[str, str]]
McpHttpServerConfig
class McpHttpServerConfig(TypedDict):
type: Literal["http"]
url: str
headers: NotRequired[dict[str, str]]
McpServerStatusConfig
La configuración de un servidor MCP como se reporta por get_mcp_status(). Esta es la unión de todas las variantes de transporte McpServerConfig más una variante de salida única claudeai-proxy para servidores proxied a través de claude.ai.
McpServerStatusConfig = (
McpStdioServerConfig
| McpSSEServerConfig
| McpHttpServerConfig
| McpSdkServerConfigStatus
| McpClaudeAIProxyServerConfig
)
McpSdkServerConfigStatus es la forma serializable de McpSdkServerConfig con solo campos type ("sdk") y name (str); la instance en proceso se omite. McpClaudeAIProxyServerConfig tiene campos type ("claudeai-proxy"), url (str), e id (str).
McpStatusResponse
Respuesta de ClaudeSDKClient.get_mcp_status(). Envuelve la lista de estados del servidor bajo la clave mcpServers.
class McpStatusResponse(TypedDict):
mcpServers: list[McpServerStatus]
McpServerStatus
Estado de un servidor MCP conectado, contenido en McpStatusResponse.
class McpServerStatus(TypedDict):
name: str
status: McpServerConnectionStatus # "connected" | "failed" | "needs-auth" | "pending" | "disabled"
serverInfo: NotRequired[McpServerInfo]
error: NotRequired[str]
config: NotRequired[McpServerStatusConfig]
scope: NotRequired[str]
tools: NotRequired[list[McpToolInfo]]
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
name | str | Nombre del servidor |
status | str | Uno de "connected", "failed", "needs-auth", "pending", o "disabled" |
serverInfo | dict (opcional) | Nombre y versión del servidor ({"name": str, "version": str}) |
error | str (opcional) | Mensaje de error si el servidor no se conectó |
config | McpServerStatusConfig (opcional) | Configuración del servidor. Misma forma que McpServerConfig (stdio, SSE, HTTP, o SDK), más una variante claudeai-proxy para servidores conectados a través de claude.ai |
scope | str (opcional) | Alcance de configuración |
tools | list (opcional) | Herramientas proporcionadas por este servidor, cada una con campos name, description, y annotations |
SdkPluginConfig
Configuración para cargar plugins en el SDK.
class SdkPluginConfig(TypedDict):
type: Literal["local"]
path: str
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
type | Literal["local"] | Debe ser "local" (actualmente solo se admiten plugins locales) |
path | str | Ruta absoluta o relativa al directorio del plugin |
Ejemplo:
plugins = [
{"type": "local", "path": "./my-plugin"},
{"type": "local", "path": "/absolute/path/to/plugin"},
]
Para información completa sobre la creación y uso de plugins, ver Plugins.
Tipos de mensaje
Message
Tipo de unión de todos los mensajes posibles.
Message = (
UserMessage
| AssistantMessage
| SystemMessage
| ResultMessage
| StreamEvent
| RateLimitEvent
)
UserMessage
Mensaje de entrada del usuario.
@dataclass
class UserMessage:
content: str | list[ContentBlock]
uuid: str | None = None
parent_tool_use_id: str | None = None
tool_use_result: dict[str, Any] | None = None
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
content | str | list[ContentBlock] | Contenido del mensaje como texto o bloques de contenido |
uuid | str | None | Identificador único del mensaje |
parent_tool_use_id | str | None | ID de uso de herramienta si este mensaje es una respuesta de resultado de herramienta |
tool_use_result | dict[str, Any] | None | Datos de resultado de herramienta si es aplicable |
AssistantMessage
Mensaje de respuesta del asistente con bloques de contenido.
@dataclass
class AssistantMessage:
content: list[ContentBlock]
model: str
parent_tool_use_id: str | None = None
error: AssistantMessageError | None = None
usage: dict[str, Any] | None = None
message_id: str | None = None
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
content | list[ContentBlock] | Lista de bloques de contenido en la respuesta |
model | str | Modelo que generó la respuesta |
parent_tool_use_id | str | None | ID de uso de herramienta si esta es una respuesta anidada |
error | AssistantMessageError | None | Tipo de error si la respuesta encontró un error |
usage | dict[str, Any] | None | Uso de token por mensaje (mismas claves que ResultMessage.usage) |
message_id | str | None | ID de mensaje de API. Múltiples mensajes de un turno comparten el mismo ID |
AssistantMessageError
Posibles tipos de error para mensajes del asistente.
AssistantMessageError = Literal[
"authentication_failed",
"billing_error",
"rate_limit",
"invalid_request",
"server_error",
"max_output_tokens",
"unknown",
]
SystemMessage
Mensaje del sistema con metadatos.
@dataclass
class SystemMessage:
subtype: str
data: dict[str, Any]
ResultMessage
Mensaje de resultado final con información de costo y uso.
@dataclass
class ResultMessage:
subtype: str
duration_ms: int
duration_api_ms: int
is_error: bool
num_turns: int
session_id: str
stop_reason: str | None = None
total_cost_usd: float | None = None
usage: dict[str, Any] | None = None
result: str | None = None
structured_output: Any = None
model_usage: dict[str, Any] | None = None
permission_denials: list[Any] | None = None
deferred_tool_use: DeferredToolUse | None = None
errors: list[str] | None = None
api_error_status: int | None = None
uuid: str | None = None
El dict usage contiene las siguientes claves cuando está presente:
| Clave | Tipo | Descripción |
|---|
input_tokens | int | Tokens de entrada totales consumidos. |
output_tokens | int | Tokens de salida totales generados. |
cache_creation_input_tokens | int | Tokens usados para crear nuevas entradas de caché. |
cache_read_input_tokens | int | Tokens leídos de entradas de caché existentes. |
El dict model_usage asigna nombres de modelo a uso por modelo. Las claves del dict interno usan camelCase porque el valor se pasa sin modificar desde el proceso CLI subyacente, coincidiendo con el tipo ModelUsage de TypeScript:
| Clave | Tipo | Descripción |
|---|
inputTokens | int | Tokens de entrada para este modelo. |
outputTokens | int | Tokens de salida para este modelo. |
cacheReadInputTokens | int | Tokens de lectura de caché para este modelo. |
cacheCreationInputTokens | int | Tokens de creación de caché para este modelo. |
webSearchRequests | int | Solicitudes de búsqueda web realizadas por este modelo. |
costUSD | float | Costo estimado en USD para este modelo, calculado del lado del cliente. Ver Rastrear costo y uso para advertencias de facturación. |
contextWindow | int | Tamaño de ventana de contexto para este modelo. |
maxOutputTokens | int | Límite de token de salida máximo para este modelo. |
StreamEvent
Evento de flujo para actualizaciones de mensaje parcial durante el streaming. Solo se recibe cuando include_partial_messages=True en ClaudeAgentOptions. Importar vía from claude_agent_sdk.types import StreamEvent.
@dataclass
class StreamEvent:
uuid: str
session_id: str
event: dict[str, Any] # The raw Claude API stream event
parent_tool_use_id: str | None = None
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
uuid | str | Identificador único para este evento |
session_id | str | Identificador de sesión |
event | dict[str, Any] | Los datos del evento de flujo de API de Claude sin procesar |
parent_tool_use_id | str | None | ID de uso de herramienta principal si este evento es de un subagente |
RateLimitEvent
Emitido cuando el estado del límite de velocidad cambia (por ejemplo, de "allowed" a "allowed_warning"). Use esto para advertir a los usuarios antes de que alcancen un límite duro, o para retroceder cuando el estado es "rejected".
@dataclass
class RateLimitEvent:
rate_limit_info: RateLimitInfo
uuid: str
session_id: str
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
rate_limit_info | RateLimitInfo | Estado actual del límite de velocidad |
uuid | str | Identificador único del evento |
session_id | str | Identificador de sesión |
RateLimitInfo
Estado del límite de velocidad llevado por RateLimitEvent.
RateLimitStatus = Literal["allowed", "allowed_warning", "rejected"]
RateLimitType = Literal[
"five_hour", "seven_day", "seven_day_opus", "seven_day_sonnet", "overage"
]
@dataclass
class RateLimitInfo:
status: RateLimitStatus
resets_at: int | None = None
rate_limit_type: RateLimitType | None = None
utilization: float | None = None
overage_status: RateLimitStatus | None = None
overage_resets_at: int | None = None
overage_disabled_reason: str | None = None
raw: dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
status | RateLimitStatus | Estado actual. "allowed_warning" significa acercarse al límite; "rejected" significa que se alcanzó el límite |
resets_at | int | None | Marca de tiempo Unix cuando se reinicia la ventana del límite de velocidad |
rate_limit_type | RateLimitType | None | Qué ventana de límite de velocidad se aplica |
utilization | float | None | Fracción del límite de velocidad consumido (0.0 a 1.0) |
overage_status | RateLimitStatus | None | Estado del uso de exceso de pago por uso, si es aplicable |
overage_resets_at | int | None | Marca de tiempo Unix cuando se reinicia la ventana de exceso |
overage_disabled_reason | str | None | Por qué el exceso no está disponible, si el estado es "rejected" |
raw | dict[str, Any] | Dict sin procesar completo del CLI, incluyendo campos no modelados arriba |
TaskStartedMessage
Emitido cuando comienza una tarea de fondo. Una tarea de fondo es cualquier cosa rastreada fuera del turno principal: un comando Bash en segundo plano, un reloj de Monitor, un subagente generado a través de la herramienta Agent, o un agente remoto. El campo task_type le dice cuál. Este nombre no está relacionado con el cambio de nombre de herramienta Task-a-Agent.
@dataclass
class TaskStartedMessage(SystemMessage):
task_id: str
description: str
uuid: str
session_id: str
tool_use_id: str | None = None
task_type: str | None = None
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
task_id | str | Identificador único para la tarea |
description | str | Descripción de la tarea |
uuid | str | Identificador único del mensaje |
session_id | str | Identificador de sesión |
tool_use_id | str | None | ID de uso de herramienta asociado |
task_type | str | None | Qué tipo de tarea de fondo: "local_bash" para Bash de fondo y relojes de Monitor, "local_agent", o "remote_agent" |
TaskUsage
Datos de token y tiempo para una tarea de fondo.
class TaskUsage(TypedDict):
total_tokens: int
tool_uses: int
duration_ms: int
TaskProgressMessage
Emitido periódicamente con actualizaciones de progreso para una tarea de fondo en ejecución.
@dataclass
class TaskProgressMessage(SystemMessage):
task_id: str
description: str
usage: TaskUsage
uuid: str
session_id: str
tool_use_id: str | None = None
last_tool_name: str | None = None
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
task_id | str | Identificador único para la tarea |
description | str | Descripción del estado actual |
usage | TaskUsage | Uso de token para esta tarea hasta ahora |
uuid | str | Identificador único del mensaje |
session_id | str | Identificador de sesión |
tool_use_id | str | None | ID de uso de herramienta asociado |
last_tool_name | str | None | Nombre de la última herramienta que usó la tarea |
TaskNotificationMessage
Emitido cuando una tarea de fondo se completa, falla o se detiene. Las tareas de fondo incluyen comandos Bash run_in_background, relojes de Monitor y subagentes de fondo.
@dataclass
class TaskNotificationMessage(SystemMessage):
task_id: str
status: TaskNotificationStatus # "completed" | "failed" | "stopped"
output_file: str
summary: str
uuid: str
session_id: str
tool_use_id: str | None = None
usage: TaskUsage | None = None
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
task_id | str | Identificador único para la tarea |
status | TaskNotificationStatus | Uno de "completed", "failed", o "stopped" |
output_file | str | Ruta al archivo de salida de la tarea |
summary | str | Resumen del resultado de la tarea |
uuid | str | Identificador único del mensaje |
session_id | str | Identificador de sesión |
tool_use_id | str | None | ID de uso de herramienta asociado |
usage | TaskUsage | None | Uso de token final para la tarea |
Tipos de bloque de contenido
ContentBlock
Tipo de unión de todos los bloques de contenido.
ContentBlock = TextBlock | ThinkingBlock | ToolUseBlock | ToolResultBlock
TextBlock
Bloque de contenido de texto.
@dataclass
class TextBlock:
text: str
ThinkingBlock
Bloque de contenido de pensamiento (para modelos con capacidad de pensamiento).
@dataclass
class ThinkingBlock:
thinking: str
signature: str
Bloque de solicitud de uso de herramienta.
@dataclass
class ToolUseBlock:
id: str
name: str
input: dict[str, Any]
Bloque de resultado de ejecución de herramienta.
@dataclass
class ToolResultBlock:
tool_use_id: str
content: str | list[dict[str, Any]] | None = None
is_error: bool | None = None
Tipos de error
ClaudeSDKError
Clase de excepción base para todos los errores del SDK.
class ClaudeSDKError(Exception):
"""Base error for Claude SDK."""
CLINotFoundError
Se genera cuando Claude Code CLI no está instalado o no se encuentra.
class CLINotFoundError(CLIConnectionError):
def __init__(
self, message: str = "Claude Code not found", cli_path: str | None = None
):
"""
Args:
message: Error message (default: "Claude Code not found")
cli_path: Optional path to the CLI that was not found
"""
CLIConnectionError
Se genera cuando la conexión a Claude Code falla.
class CLIConnectionError(ClaudeSDKError):
"""Failed to connect to Claude Code."""
ProcessError
Se genera cuando el proceso de Claude Code falla.
class ProcessError(ClaudeSDKError):
def __init__(
self, message: str, exit_code: int | None = None, stderr: str | None = None
):
self.exit_code = exit_code
self.stderr = stderr
CLIJSONDecodeError
Se genera cuando el análisis JSON falla.
class CLIJSONDecodeError(ClaudeSDKError):
def __init__(self, line: str, original_error: Exception):
"""
Args:
line: The line that failed to parse
original_error: The original JSON decode exception
"""
self.line = line
self.original_error = original_error
Tipos de hook
Para una guía completa sobre el uso de hooks con ejemplos y patrones comunes, ver la Guía de Hooks.
HookEvent
Tipos de evento de hook soportados.
HookEvent = Literal[
"PreToolUse", # Called before tool execution
"PostToolUse", # Called after tool execution
"PostToolUseFailure", # Called when a tool execution fails
"UserPromptSubmit", # Called when user submits a prompt
"Stop", # Called when stopping execution
"SubagentStop", # Called when a subagent stops
"PreCompact", # Called before message compaction
"Notification", # Called for notification events
"SubagentStart", # Called when a subagent starts
"PermissionRequest", # Called when a permission decision is needed
]
El SDK de TypeScript admite eventos de hook adicionales no disponibles aún en Python: SessionStart, SessionEnd, Setup, TeammateIdle, TaskCompleted, ConfigChange, WorktreeCreate, WorktreeRemove, PostToolBatch y MessageDisplay.
HookCallback
Definición de tipo para funciones de devolución de llamada de hook.
HookCallback = Callable[[HookInput, str | None, HookContext], Awaitable[HookJSONOutput]]
Parámetros:
input: Entrada de hook fuertemente tipada con uniones discriminadas basadas en hook_event_name (ver HookInput)
tool_use_id: Identificador de uso de herramienta opcional (para hooks relacionados con herramientas)
context: Contexto de hook con información adicional
Devuelve un HookJSONOutput que puede contener:
decision: "block" para bloquear la acción
systemMessage: Mensaje de advertencia mostrado al usuario
hookSpecificOutput: Datos de salida específicos del hook
HookContext
Información de contexto pasada a devoluciones de llamada de hook.
class HookContext(TypedDict):
signal: Any | None # Future: abort signal support
HookMatcher
Configuración para hacer coincidir hooks con eventos o herramientas específicas.
@dataclass
class HookMatcher:
matcher: str | None = (
None # Tool name or pattern to match (e.g., "Bash", "Write|Edit")
)
hooks: list[HookCallback] = field(
default_factory=list
) # List of callbacks to execute
timeout: float | None = (
None # Timeout in seconds for all hooks in this matcher (default: 60)
)
Tipo de unión de todos los tipos de entrada de hook. El tipo real depende del campo hook_event_name.
HookInput = (
PreToolUseHookInput
| PostToolUseHookInput
| PostToolUseFailureHookInput
| UserPromptSubmitHookInput
| StopHookInput
| SubagentStopHookInput
| PreCompactHookInput
| NotificationHookInput
| SubagentStartHookInput
| PermissionRequestHookInput
)
Campos base presentes en todos los tipos de entrada de hook.
class BaseHookInput(TypedDict):
session_id: str
transcript_path: str
cwd: str
permission_mode: NotRequired[str]
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
session_id | str | Identificador de sesión actual |
transcript_path | str | Ruta al archivo de transcripción de sesión |
cwd | str | Directorio de trabajo actual |
permission_mode | str (opcional) | Modo de permiso actual |
Datos de entrada para eventos de hook PreToolUse.
class PreToolUseHookInput(BaseHookInput):
hook_event_name: Literal["PreToolUse"]
tool_name: str
tool_input: dict[str, Any]
tool_use_id: str
agent_id: NotRequired[str]
agent_type: NotRequired[str]
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
hook_event_name | Literal["PreToolUse"] | Siempre “PreToolUse” |
tool_name | str | Nombre de la herramienta a punto de ejecutarse |
tool_input | dict[str, Any] | Parámetros de entrada para la herramienta |
tool_use_id | str | Identificador único para este uso de herramienta |
agent_id | str (opcional) | Identificador de subagente, presente cuando el hook se dispara dentro de un subagente |
agent_type | str (opcional) | Tipo de subagente, presente cuando el hook se dispara dentro de un subagente |
PostToolUseHookInput
Datos de entrada para eventos de hook PostToolUse.
class PostToolUseHookInput(BaseHookInput):
hook_event_name: Literal["PostToolUse"]
tool_name: str
tool_input: dict[str, Any]
tool_response: Any
tool_use_id: str
agent_id: NotRequired[str]
agent_type: NotRequired[str]
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
hook_event_name | Literal["PostToolUse"] | Siempre “PostToolUse” |
tool_name | str | Nombre de la herramienta que se ejecutó |
tool_input | dict[str, Any] | Parámetros de entrada que se utilizaron |
tool_response | Any | Respuesta de la ejecución de la herramienta |
tool_use_id | str | Identificador único para este uso de herramienta |
agent_id | str (opcional) | Identificador de subagente, presente cuando el hook se dispara dentro de un subagente |
agent_type | str (opcional) | Tipo de subagente, presente cuando el hook se dispara dentro de un subagente |
PostToolUseFailureHookInput
Datos de entrada para eventos de hook PostToolUseFailure. Se llama cuando la ejecución de una herramienta falla.
class PostToolUseFailureHookInput(BaseHookInput):
hook_event_name: Literal["PostToolUseFailure"]
tool_name: str
tool_input: dict[str, Any]
tool_use_id: str
error: str
is_interrupt: NotRequired[bool]
agent_id: NotRequired[str]
agent_type: NotRequired[str]
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
hook_event_name | Literal["PostToolUseFailure"] | Siempre “PostToolUseFailure” |
tool_name | str | Nombre de la herramienta que falló |
tool_input | dict[str, Any] | Parámetros de entrada que se utilizaron |
tool_use_id | str | Identificador único para este uso de herramienta |
error | str | Mensaje de error de la ejecución fallida |
is_interrupt | bool (opcional) | Si el fallo fue causado por una interrupción |
agent_id | str (opcional) | Identificador de subagente, presente cuando el hook se dispara dentro de un subagente |
agent_type | str (opcional) | Tipo de subagente, presente cuando el hook se dispara dentro de un subagente |
Datos de entrada para eventos de hook UserPromptSubmit.
class UserPromptSubmitHookInput(BaseHookInput):
hook_event_name: Literal["UserPromptSubmit"]
prompt: str
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
hook_event_name | Literal["UserPromptSubmit"] | Siempre “UserPromptSubmit” |
prompt | str | El prompt enviado por el usuario |
Datos de entrada para eventos de hook Stop.
class StopHookInput(BaseHookInput):
hook_event_name: Literal["Stop"]
stop_hook_active: bool
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
hook_event_name | Literal["Stop"] | Siempre “Stop” |
stop_hook_active | bool | Si el hook de parada está activo |
Datos de entrada para eventos de hook SubagentStop.
class SubagentStopHookInput(BaseHookInput):
hook_event_name: Literal["SubagentStop"]
stop_hook_active: bool
agent_id: str
agent_transcript_path: str
agent_type: str
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
hook_event_name | Literal["SubagentStop"] | Siempre “SubagentStop” |
stop_hook_active | bool | Si el hook de parada está activo |
agent_id | str | Identificador único para el subagente |
agent_transcript_path | str | Ruta al archivo de transcripción del subagente |
agent_type | str | Tipo del subagente |
Datos de entrada para eventos de hook PreCompact.
class PreCompactHookInput(BaseHookInput):
hook_event_name: Literal["PreCompact"]
trigger: Literal["manual", "auto"]
custom_instructions: str | None
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
hook_event_name | Literal["PreCompact"] | Siempre “PreCompact” |
trigger | Literal["manual", "auto"] | Qué desencadenó la compactación |
custom_instructions | str | None | Instrucciones personalizadas para compactación |
Datos de entrada para eventos de hook Notification.
class NotificationHookInput(BaseHookInput):
hook_event_name: Literal["Notification"]
message: str
title: NotRequired[str]
notification_type: str
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
hook_event_name | Literal["Notification"] | Siempre “Notification” |
message | str | Contenido del mensaje de notificación |
title | str (opcional) | Título de la notificación |
notification_type | str | Tipo de notificación |
Datos de entrada para eventos de hook SubagentStart.
class SubagentStartHookInput(BaseHookInput):
hook_event_name: Literal["SubagentStart"]
agent_id: str
agent_type: str
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
hook_event_name | Literal["SubagentStart"] | Siempre “SubagentStart” |
agent_id | str | Identificador único para el subagente |
agent_type | str | Tipo del subagente |
Datos de entrada para eventos de hook PermissionRequest. Permite que los hooks manejen decisiones de permiso programáticamente.
class PermissionRequestHookInput(BaseHookInput):
hook_event_name: Literal["PermissionRequest"]
tool_name: str
tool_input: dict[str, Any]
permission_suggestions: NotRequired[list[Any]]
| Campo | Tipo | Descripción |
|---|
hook_event_name | Literal["PermissionRequest"] | Siempre “PermissionRequest” |
tool_name | str | Nombre de la herramienta solicitando permiso |
tool_input | dict[str, Any] | Parámetros de entrada para la herramienta |
permission_suggestions | list[Any] (opcional) | Actualizaciones de permiso sugeridas del CLI |
HookJSONOutput
Tipo de unión para valores de retorno de devolución de llamada de hook.
HookJSONOutput = AsyncHookJSONOutput | SyncHookJSONOutput
SyncHookJSONOutput
Salida de hook sincrónico con campos de control y decisión.
class SyncHookJSONOutput(TypedDict):
# Control fields
continue_: NotRequired[bool] # Whether to proceed (default: True)
suppressOutput: NotRequired[bool] # Hide stdout from transcript
stopReason: NotRequired[str] # Message when continue is False
# Decision fields
decision: NotRequired[Literal["block"]]
systemMessage: NotRequired[str] # Warning message for user
reason: NotRequired[str] # Feedback for Claude
# Hook-specific output
hookSpecificOutput: NotRequired[HookSpecificOutput]
Use continue_ (con guion bajo) en código Python. Se convierte automáticamente a continue cuando se envía al CLI.
HookSpecificOutput
Un TypedDict que contiene el nombre del evento de hook y campos específicos del evento. La forma depende del valor hookEventName. Para detalles completos sobre campos disponibles por evento de hook, ver Control execution with hooks.
Una unión discriminada de tipos de salida específicos del evento. El campo hookEventName determina qué campos son válidos.
class PreToolUseHookSpecificOutput(TypedDict):
hookEventName: Literal["PreToolUse"]
permissionDecision: NotRequired[Literal["allow", "deny", "ask", "defer"]]
permissionDecisionReason: NotRequired[str]
updatedInput: NotRequired[dict[str, Any]]
additionalContext: NotRequired[str]
class PostToolUseHookSpecificOutput(TypedDict):
hookEventName: Literal["PostToolUse"]
additionalContext: NotRequired[str]
updatedToolOutput: NotRequired[Any]
updatedMCPToolOutput: NotRequired[Any] # Deprecated: use updatedToolOutput, which works for all tools
class PostToolUseFailureHookSpecificOutput(TypedDict):
hookEventName: Literal["PostToolUseFailure"]
additionalContext: NotRequired[str]
class UserPromptSubmitHookSpecificOutput(TypedDict):
hookEventName: Literal["UserPromptSubmit"]
additionalContext: NotRequired[str]
class NotificationHookSpecificOutput(TypedDict):
hookEventName: Literal["Notification"]
additionalContext: NotRequired[str]
class SubagentStartHookSpecificOutput(TypedDict):
hookEventName: Literal["SubagentStart"]
additionalContext: NotRequired[str]
class PermissionRequestHookSpecificOutput(TypedDict):
hookEventName: Literal["PermissionRequest"]
decision: dict[str, Any]
HookSpecificOutput = (
PreToolUseHookSpecificOutput
| PostToolUseHookSpecificOutput
| PostToolUseFailureHookSpecificOutput
| UserPromptSubmitHookSpecificOutput
| NotificationHookSpecificOutput
| SubagentStartHookSpecificOutput
| PermissionRequestHookSpecificOutput
)
AsyncHookJSONOutput
Salida de hook asincrónico que difiere la ejecución del hook.
class AsyncHookJSONOutput(TypedDict):
async_: Literal[True] # Set to True to defer execution
asyncTimeout: NotRequired[int] # Timeout in milliseconds
Use async_ (con guion bajo) en código Python. Se convierte automáticamente a async cuando se envía al CLI.
Ejemplo de uso de hook
Este ejemplo registra dos hooks: uno que bloquea comandos bash peligrosos como rm -rf /, y otro que registra todo el uso de herramientas para auditoría. El hook de seguridad solo se ejecuta en comandos Bash (a través del matcher), mientras que el hook de registro se ejecuta en todas las herramientas.
from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions, HookMatcher, HookContext
from typing import Any
async def validate_bash_command(
input_data: dict[str, Any], tool_use_id: str | None, context: HookContext
) -> dict[str, Any]:
"""Validate and potentially block dangerous bash commands."""
if input_data["tool_name"] == "Bash":
command = input_data["tool_input"].get("command", "")
if "rm -rf /" in command:
return {
"hookSpecificOutput": {
"hookEventName": "PreToolUse",
"permissionDecision": "deny",
"permissionDecisionReason": "Dangerous command blocked",
}
}
return {}
async def log_tool_use(
input_data: dict[str, Any], tool_use_id: str | None, context: HookContext
) -> dict[str, Any]:
"""Log all tool usage for auditing."""
print(f"Tool used: {input_data.get('tool_name')}")
return {}
options = ClaudeAgentOptions(
hooks={
"PreToolUse": [
HookMatcher(
matcher="Bash", hooks=[validate_bash_command], timeout=120
), # 2 min for validation
HookMatcher(
hooks=[log_tool_use]
), # Applies to all tools (default 60s timeout)
],
"PostToolUse": [HookMatcher(hooks=[log_tool_use])],
}
)
async for message in query(prompt="Analyze this codebase", options=options):
print(message)
Tipos de entrada/salida de herramienta
Documentación de esquemas de entrada/salida para todas las herramientas integradas de Claude Code. Aunque el SDK de Python no exporta estos como tipos, representan la estructura de entradas y salidas de herramientas en mensajes.
Agent
Nombre de herramienta: Agent (anteriormente Task, que aún se acepta como alias)
Entrada:
{
"description": str, # A short (3-5 word) description of the task
"prompt": str, # The task for the agent to perform
"subagent_type": str, # The type of specialized agent to use
}
Salida:
{
"result": str, # Final result from the subagent
"usage": dict | None, # Token usage statistics
"total_cost_usd": float | None, # Estimated total cost in USD
"duration_ms": int | None, # Execution duration in milliseconds
}
AskUserQuestion
Nombre de herramienta: AskUserQuestion
Hace preguntas aclaratorias al usuario durante la ejecución. Ver Manejar aprobaciones e entrada del usuario para detalles de uso.
Entrada:
{
"questions": [ # Questions to ask the user (1-4 questions)
{
"question": str, # The complete question to ask the user
"header": str, # Very short label displayed as a chip/tag (max 12 chars)
"options": [ # The available choices (2-4 options)
{
"label": str, # Display text for this option (1-5 words)
"description": str, # Explanation of what this option means
}
],
"multiSelect": bool, # Set to true to allow multiple selections
}
],
"answers": dict[str, str | list[str]] | None,
# User answers populated by the permission system. Multi-select
# answers may be a list of labels or a comma-joined string
}
Salida:
{
"questions": [ # The questions that were asked
{
"question": str,
"header": str,
"options": [{"label": str, "description": str}],
"multiSelect": bool,
}
],
"answers": dict[str, str], # Maps question text to answer string
# Multi-select answers are comma-separated
}
Bash
Nombre de herramienta: Bash
Entrada:
{
"command": str, # The command to execute
"timeout": int | None, # Optional timeout in milliseconds (max 600000)
"description": str | None, # Clear, concise description (5-10 words)
"run_in_background": bool | None, # Set to true to run in background
}
Salida:
{
"output": str, # Combined stdout and stderr output
"exitCode": int, # Exit code of the command
"killed": bool | None, # Whether command was killed due to timeout
"shellId": str | None, # Shell ID for background processes
}
Monitor
Nombre de herramienta: Monitor
Ejecuta un script de fondo y entrega cada línea stdout a Claude como un evento para que pueda reaccionar sin sondeo. Monitor sigue las mismas reglas de permiso que Bash. Ver la referencia de herramienta Monitor para comportamiento y disponibilidad de proveedor.
Entrada:
{
"command": str, # Shell script; each stdout line is an event, exit ends the watch
"description": str, # Short description shown in notifications
"timeout_ms": int | None, # Kill after this deadline (default 300000, max 3600000)
"persistent": bool | None, # Run for the lifetime of the session; stop with TaskStop
}
Salida:
{
"taskId": str, # ID of the background monitor task
"timeoutMs": int, # Timeout deadline in milliseconds (0 when persistent)
"persistent": bool | None, # True when running until TaskStop or session end
}
Edit
Nombre de herramienta: Edit
Entrada:
{
"file_path": str, # The absolute path to the file to modify
"old_string": str, # The text to replace
"new_string": str, # The text to replace it with
"replace_all": bool | None, # Replace all occurrences (default False)
}
Salida:
{
"message": str, # Confirmation message
"replacements": int, # Number of replacements made
"file_path": str, # File path that was edited
}
Read
Nombre de herramienta: Read
Entrada:
{
"file_path": str, # The absolute path to the file to read
"offset": int | None, # The line number to start reading from
"limit": int | None, # The number of lines to read
}
Salida (archivos de texto):
{
"content": str, # File contents with line numbers
"total_lines": int, # Total number of lines in file
"lines_returned": int, # Lines actually returned
}
Salida (imágenes):
{
"image": str, # Base64 encoded image data
"mime_type": str, # Image MIME type
"file_size": int, # File size in bytes
}
Write
Nombre de herramienta: Write
Entrada:
{
"file_path": str, # The absolute path to the file to write
"content": str, # The content to write to the file
}
Salida:
{
"message": str, # Success message
"bytes_written": int, # Number of bytes written
"file_path": str, # File path that was written
}
Glob
Nombre de herramienta: Glob
Entrada:
{
"pattern": str, # The glob pattern to match files against
"path": str | None, # The directory to search in (defaults to cwd)
}
Salida:
{
"matches": list[str], # Array of matching file paths
"count": int, # Number of matches found
"search_path": str, # Search directory used
}
Grep
Nombre de herramienta: Grep
Entrada:
{
"pattern": str, # The regular expression pattern
"path": str | None, # File or directory to search in
"glob": str | None, # Glob pattern to filter files
"type": str | None, # File type to search
"output_mode": str | None, # "content", "files_with_matches", or "count"
"-i": bool | None, # Case insensitive search
"-n": bool | None, # Show line numbers
"-B": int | None, # Lines to show before each match
"-A": int | None, # Lines to show after each match
"-C": int | None, # Lines to show before and after
"head_limit": int | None, # Limit output to first N lines/entries
"multiline": bool | None, # Enable multiline mode
}
Salida (modo content):
{
"matches": [
{
"file": str,
"line_number": int | None,
"line": str,
"before_context": list[str] | None,
"after_context": list[str] | None,
}
],
"total_matches": int,
}
Salida (modo files_with_matches):
{
"files": list[str], # Files containing matches
"count": int, # Number of files with matches
}
NotebookEdit
Nombre de herramienta: NotebookEdit
Entrada:
{
"notebook_path": str, # Absolute path to the Jupyter notebook
"cell_id": str | None, # The ID of the cell to edit
"new_source": str, # The new source for the cell
"cell_type": "code" | "markdown" | None, # The type of the cell
"edit_mode": "replace" | "insert" | "delete" | None, # Edit operation type
}
Salida:
{
"message": str, # Success message
"edit_type": "replaced" | "inserted" | "deleted", # Type of edit performed
"cell_id": str | None, # Cell ID that was affected
"total_cells": int, # Total cells in notebook after edit
}
WebFetch
Nombre de herramienta: WebFetch
Entrada:
{
"url": str, # The URL to fetch content from
"prompt": str, # The prompt to run on the fetched content
}
Salida:
{
"bytes": int, # Size of the fetched content in bytes
"code": int, # HTTP response code
"codeText": str, # HTTP response code text
"result": str, # Processed result from applying the prompt to the content
"durationMs": int, # Time to fetch and process the content, in milliseconds
"url": str, # URL that was fetched
}
WebSearch
Nombre de herramienta: WebSearch
Entrada:
{
"query": str, # The search query to use
"allowed_domains": list[str] | None, # Only include results from these domains
"blocked_domains": list[str] | None, # Never include results from these domains
}
Salida:
{
"query": str, # The search query
"results": list[str | {"tool_use_id": str, "content": list[{"title": str, "url": str}]}],
"durationSeconds": float, # Search duration in seconds
}
TodoWrite
Nombre de herramienta: TodoWrite
A partir de Claude Code v2.1.142, TodoWrite está deshabilitado de forma predeterminada. Use TaskCreate, TaskGet, TaskUpdate, y TaskList en su lugar. Ver Migrar a herramientas Task para actualizar su código de monitoreo, o establezca CLAUDE_CODE_ENABLE_TASKS=0 para revertir a TodoWrite.
Entrada:
{
"todos": [
{
"content": str, # The task description
"status": "pending" | "in_progress" | "completed", # Task status
"activeForm": str, # Active form of the description
}
]
}
Salida:
{
"message": str, # Success message
"stats": {"total": int, "pending": int, "in_progress": int, "completed": int},
}
TaskCreate
Nombre de herramienta: TaskCreate
Entrada:
{
"subject": str, # Short task title
"description": str, # Detailed task body
"activeForm": str | None, # Present-tense label shown while in progress
"metadata": dict | None, # Arbitrary caller metadata
}
Salida:
{
"task": {"id": str, "subject": str}, # Created task with assigned ID
}
TaskUpdate
Nombre de herramienta: TaskUpdate
Entrada:
{
"taskId": str, # ID of the task to patch
"status": Literal["pending", "in_progress", "completed", "deleted"] | None,
"subject": str | None,
"description": str | None,
"activeForm": str | None,
"addBlocks": list[str] | None, # Task IDs this task now blocks
"addBlockedBy": list[str] | None, # Task IDs that now block this task
"owner": str | None,
"metadata": dict | None,
}
Salida:
{
"success": bool,
"taskId": str,
"updatedFields": list[str], # Names of fields that changed
"error": str | None,
"statusChange": {"from": str, "to": str} | None,
}
TaskGet
Nombre de herramienta: TaskGet
Entrada:
{
"taskId": str, # ID of the task to read
}
Salida:
{
"task": {
"id": str,
"subject": str,
"description": str,
"status": Literal["pending", "in_progress", "completed"],
"blocks": list[str],
"blockedBy": list[str],
} | None, # None when the ID is not found
}
TaskList
Nombre de herramienta: TaskList
Entrada:
Salida:
{
"tasks": [
{
"id": str,
"subject": str,
"status": Literal["pending", "in_progress", "completed"],
"owner": str | None,
"blockedBy": list[str],
}
],
}
BashOutput
Nombre de herramienta: BashOutput
Entrada:
{
"bash_id": str, # The ID of the background shell
"filter": str | None, # Optional regex to filter output lines
}
Salida:
{
"output": str, # New output since last check
"status": "running" | "completed" | "failed", # Current shell status
"exitCode": int | None, # Exit code when completed
}
KillBash
Nombre de herramienta: KillBash
Entrada:
{
"shell_id": str # The ID of the background shell to kill
}
Salida:
{
"message": str, # Success message
"shell_id": str, # ID of the killed shell
}
ExitPlanMode
Nombre de herramienta: ExitPlanMode
Entrada:
{
"plan": str # The plan to run by the user for approval
}
Salida:
{
"message": str, # Confirmation message
"approved": bool | None, # Whether user approved the plan
}
ListMcpResources
Nombre de herramienta: ListMcpResourcesTool
Entrada:
{
"server": str | None # Optional server name to filter resources by
}
Salida:
{
"resources": [
{
"uri": str,
"name": str,
"description": str | None,
"mimeType": str | None,
"server": str,
}
],
"total": int,
}
ReadMcpResource
Nombre de herramienta: ReadMcpResourceTool
Entrada:
{
"server": str, # The MCP server name
"uri": str, # The resource URI to read
}
Salida:
{
"contents": [
{"uri": str, "mimeType": str | None, "text": str | None, "blob": str | None}
],
"server": str,
}
Características avanzadas con ClaudeSDKClient
Construir una interfaz de conversación continua
from claude_agent_sdk import (
ClaudeSDKClient,
ClaudeAgentOptions,
AssistantMessage,
TextBlock,
)
import asyncio
class ConversationSession:
"""Maintains a single conversation session with Claude."""
def __init__(self, options: ClaudeAgentOptions | None = None):
self.client = ClaudeSDKClient(options)
self.turn_count = 0
async def start(self):
await self.client.connect()
print("Starting conversation session. Claude will remember context.")
print(
"Commands: 'exit' to quit, 'interrupt' to stop current task, 'new' for new session"
)
while True:
user_input = input(f"\n[Turn {self.turn_count + 1}] You: ")
if user_input.lower() == "exit":
break
elif user_input.lower() == "interrupt":
await self.client.interrupt()
print("Task interrupted!")
continue
elif user_input.lower() == "new":
# Disconnect and reconnect for a fresh session
await self.client.disconnect()
await self.client.connect()
self.turn_count = 0
print("Started new conversation session (previous context cleared)")
continue
# Send message - the session retains all previous messages
await self.client.query(user_input)
self.turn_count += 1
# Process response
print(f"[Turn {self.turn_count}] Claude: ", end="")
async for message in self.client.receive_response():
if isinstance(message, AssistantMessage):
for block in message.content:
if isinstance(block, TextBlock):
print(block.text, end="")
print() # New line after response
await self.client.disconnect()
print(f"Conversation ended after {self.turn_count} turns.")
async def main():
options = ClaudeAgentOptions(
allowed_tools=["Read", "Write", "Bash"], permission_mode="acceptEdits"
)
session = ConversationSession(options)
await session.start()
# Example conversation:
# Turn 1 - You: "Create a file called hello.py"
# Turn 1 - Claude: "I'll create a hello.py file for you..."
# Turn 2 - You: "What's in that file?"
# Turn 2 - Claude: "The hello.py file I just created contains..." (remembers!)
# Turn 3 - You: "Add a main function to it"
# Turn 3 - Claude: "I'll add a main function to hello.py..." (knows which file!)
asyncio.run(main())
Usar hooks para modificación de comportamiento
from claude_agent_sdk import (
ClaudeSDKClient,
ClaudeAgentOptions,
HookMatcher,
HookContext,
)
import asyncio
from typing import Any
async def pre_tool_logger(
input_data: dict[str, Any], tool_use_id: str | None, context: HookContext
) -> dict[str, Any]:
"""Log all tool usage before execution."""
tool_name = input_data.get("tool_name", "unknown")
print(f"[PRE-TOOL] About to use: {tool_name}")
# You can modify or block the tool execution here
if tool_name == "Bash" and "rm -rf" in str(input_data.get("tool_input", {})):
return {
"hookSpecificOutput": {
"hookEventName": "PreToolUse",
"permissionDecision": "deny",
"permissionDecisionReason": "Dangerous command blocked",
}
}
return {}
async def post_tool_logger(
input_data: dict[str, Any], tool_use_id: str | None, context: HookContext
) -> dict[str, Any]:
"""Log results after tool execution."""
tool_name = input_data.get("tool_name", "unknown")
print(f"[POST-TOOL] Completed: {tool_name}")
return {}
async def user_prompt_modifier(
input_data: dict[str, Any], tool_use_id: str | None, context: HookContext
) -> dict[str, Any]:
"""Add context to user prompts."""
original_prompt = input_data.get("prompt", "")
# Add a timestamp as additional context for Claude to see
from datetime import datetime
timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
return {
"hookSpecificOutput": {
"hookEventName": "UserPromptSubmit",
"additionalContext": f"[Submitted at {timestamp}] Original prompt: {original_prompt}",
}
}
async def main():
options = ClaudeAgentOptions(
hooks={
"PreToolUse": [
HookMatcher(hooks=[pre_tool_logger]),
HookMatcher(matcher="Bash", hooks=[pre_tool_logger]),
],
"PostToolUse": [HookMatcher(hooks=[post_tool_logger])],
"UserPromptSubmit": [HookMatcher(hooks=[user_prompt_modifier])],
},
allowed_tools=["Read", "Write", "Bash"],
)
async with ClaudeSDKClient(options=options) as client:
await client.query("List files in current directory")
async for message in client.receive_response():
# Hooks will automatically log tool usage
pass
asyncio.run(main())
Monitoreo de progreso en tiempo real
from claude_agent_sdk import (
ClaudeSDKClient,
ClaudeAgentOptions,
AssistantMessage,
ToolUseBlock,
ToolResultBlock,
TextBlock,
)
import asyncio
async def monitor_progress():
options = ClaudeAgentOptions(
allowed_tools=["Write", "Bash"], permission_mode="acceptEdits"
)
async with ClaudeSDKClient(options=options) as client:
await client.query("Create 5 Python files with different sorting algorithms")
# Monitor progress in real-time
async for message in client.receive_response():
if isinstance(message, AssistantMessage):
for block in message.content:
if isinstance(block, ToolUseBlock):
if block.name == "Write":
file_path = block.input.get("file_path", "")
print(f"Creating: {file_path}")
elif isinstance(block, ToolResultBlock):
print("Completed tool execution")
elif isinstance(block, TextBlock):
print(f"Claude says: {block.text[:100]}...")
print("Task completed!")
asyncio.run(monitor_progress())
Uso de ejemplo
Operaciones básicas de archivo (usando query)
from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions, AssistantMessage, ToolUseBlock
import asyncio
async def create_project():
options = ClaudeAgentOptions(
allowed_tools=["Read", "Write", "Bash"],
permission_mode="acceptEdits",
cwd="/home/user/project",
)
async for message in query(
prompt="Create a Python project structure with setup.py", options=options
):
if isinstance(message, AssistantMessage):
for block in message.content:
if isinstance(block, ToolUseBlock):
print(f"Using tool: {block.name}")
asyncio.run(create_project())
Manejo de errores
from claude_agent_sdk import query, CLINotFoundError, ProcessError, CLIJSONDecodeError
try:
async for message in query(prompt="Hello"):
print(message)
except CLINotFoundError:
print(
"Claude Code CLI not found. Try reinstalling: pip install --force-reinstall claude-agent-sdk"
)
except ProcessError as e:
print(f"Process failed with exit code: {e.exit_code}")
except CLIJSONDecodeError as e:
print(f"Failed to parse response: {e}")
Modo de streaming con cliente
from claude_agent_sdk import ClaudeSDKClient
import asyncio
async def interactive_session():
async with ClaudeSDKClient() as client:
# Send initial message
await client.query("What's the weather like?")
# Process responses
async for msg in client.receive_response():
print(msg)
# Send follow-up
await client.query("Tell me more about that")
# Process follow-up response
async for msg in client.receive_response():
print(msg)
asyncio.run(interactive_session())
Usar herramientas personalizadas con ClaudeSDKClient
from claude_agent_sdk import (
ClaudeSDKClient,
ClaudeAgentOptions,
tool,
create_sdk_mcp_server,
AssistantMessage,
TextBlock,
)
import asyncio
from typing import Any
# Define custom tools with @tool decorator
@tool("calculate", "Perform mathematical calculations", {"expression": str})
async def calculate(args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
try:
result = eval(args["expression"], {"__builtins__": {}})
return {"content": [{"type": "text", "text": f"Result: {result}"}]}
except Exception as e:
return {
"content": [{"type": "text", "text": f"Error: {str(e)}"}],
"is_error": True,
}
@tool("get_time", "Get current time", {})
async def get_time(args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
from datetime import datetime
current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
return {"content": [{"type": "text", "text": f"Current time: {current_time}"}]}
async def main():
# Create SDK MCP server with custom tools
my_server = create_sdk_mcp_server(
name="utilities", version="1.0.0", tools=[calculate, get_time]
)
# Configure options with the server
options = ClaudeAgentOptions(
mcp_servers={"utils": my_server},
allowed_tools=["mcp__utils__calculate", "mcp__utils__get_time"],
)
# Use ClaudeSDKClient for interactive tool usage
async with ClaudeSDKClient(options=options) as client:
await client.query("What's 123 * 456?")
# Process calculation response
async for message in client.receive_response():
if isinstance(message, AssistantMessage):
for block in message.content:
if isinstance(block, TextBlock):
print(f"Calculation: {block.text}")
# Follow up with time query
await client.query("What time is it now?")
async for message in client.receive_response():
if isinstance(message, AssistantMessage):
for block in message.content:
if isinstance(block, TextBlock):
print(f"Time: {block.text}")
asyncio.run(main())
Configuración de sandbox
SandboxSettings
Configuración para el comportamiento de sandbox. Use esto para habilitar el sandboxing de comandos y configurar restricciones de red programáticamente.
class SandboxSettings(TypedDict, total=False):
enabled: bool
autoAllowBashIfSandboxed: bool
excludedCommands: list[str]
allowUnsandboxedCommands: bool
network: SandboxNetworkConfig
ignoreViolations: SandboxIgnoreViolations
enableWeakerNestedSandbox: bool
| Propiedad | Tipo | Predeterminado | Descripción |
|---|
enabled | bool | False | Habilitar modo sandbox para ejecución de comandos |
autoAllowBashIfSandboxed | bool | True | Aprobar automáticamente comandos bash cuando sandbox está habilitado |
excludedCommands | list[str] | [] | Comandos que siempre evitan restricciones de sandbox (por ejemplo, ["docker"]). Estos se ejecutan sin sandbox automáticamente sin participación del modelo |
allowUnsandboxedCommands | bool | True | Permitir que el modelo solicite ejecutar comandos fuera del sandbox. Cuando es True, el modelo puede establecer dangerouslyDisableSandbox en entrada de herramienta, que vuelve al sistema de permisos |
network | SandboxNetworkConfig | None | Configuración de sandbox específica de red |
ignoreViolations | SandboxIgnoreViolations | None | Configurar qué violaciones de sandbox ignorar |
enableWeakerNestedSandbox | bool | False | Habilitar un sandbox anidado más débil para compatibilidad |
El sandbox depende de la compatibilidad de la plataforma y, en Linux, de herramientas como bubblewrap y socat. De forma predeterminada, cuando enabled es True pero el sandbox no puede iniciarse, los comandos se ejecutan sin sandbox con una advertencia en stderr. Este comportamiento predeterminado difiere del SDK de TypeScript, donde failIfUnavailable tiene un valor predeterminado de true.Establezca "failIfUnavailable": True en su configuración de sandbox para detener en su lugar. La clave aún no está declarada en SandboxSettings, pero el SDK la reenvía a Claude Code, que la respeta. query() luego reporta un ResultMessage con subtype="error_during_execution" y la razón en errors. Observe ese subtipo en lugar de esperar que query() lance una excepción antes de ceder mensajes.
Ejemplo de uso
from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions, SandboxSettings
sandbox_settings: SandboxSettings = {
"enabled": True,
"autoAllowBashIfSandboxed": True,
"network": {"allowLocalBinding": True},
}
async for message in query(
prompt="Build and test my project",
options=ClaudeAgentOptions(sandbox=sandbox_settings),
):
print(message)
Seguridad de socket Unix: La opción allowUnixSockets puede otorgar acceso a servicios del sistema poderosos. Por ejemplo, permitir /var/run/docker.sock efectivamente otorga acceso completo al sistema host a través de la API de Docker, evitando el aislamiento de sandbox. Solo permita sockets Unix que sean estrictamente necesarios y comprenda las implicaciones de seguridad de cada uno.
SandboxNetworkConfig
Configuración específica de red para modo sandbox. Estas configuraciones se aplican a comandos Bash en sandbox cuando enabled es True en la SandboxSettings principal. No restringen la herramienta WebFetch, que utiliza reglas de permisos en su lugar.
class SandboxNetworkConfig(TypedDict, total=False):
allowedDomains: list[str]
deniedDomains: list[str]
allowManagedDomainsOnly: bool
allowUnixSockets: list[str]
allowAllUnixSockets: bool
allowLocalBinding: bool
allowMachLookup: list[str]
httpProxyPort: int
socksProxyPort: int
| Propiedad | Tipo | Predeterminado | Descripción |
|---|
allowedDomains | list[str] | [] | Nombres de dominio que los procesos en sandbox pueden acceder |
deniedDomains | list[str] | [] | Nombres de dominio que los procesos en sandbox no pueden acceder. Tiene precedencia sobre allowedDomains |
allowManagedDomainsOnly | bool | False | Solo configuración administrada: cuando se establece en configuración administrada, ignorar allowedDomains de fuentes de configuración no administradas. No tiene efecto cuando se establece a través de opciones de SDK |
allowUnixSockets | list[str] | [] | Rutas de socket Unix que los procesos pueden acceder (por ejemplo, socket de Docker) |
allowAllUnixSockets | bool | False | Permitir acceso a todos los sockets Unix |
allowLocalBinding | bool | False | Permitir que los procesos se vinculen a puertos locales (por ejemplo, para servidores de desarrollo) |
allowMachLookup | list[str] | [] | Solo macOS: nombres de servicios XPC/Mach para permitir. Admite un comodín al final |
httpProxyPort | int | None | Puerto proxy HTTP para solicitudes de red |
socksProxyPort | int | None | Puerto proxy SOCKS para solicitudes de red |
SandboxIgnoreViolations
Configuración para ignorar violaciones de sandbox específicas.
class SandboxIgnoreViolations(TypedDict, total=False):
file: list[str]
network: list[str]
| Propiedad | Tipo | Predeterminado | Descripción |
|---|
file | list[str] | [] | Patrones de ruta de archivo para ignorar violaciones |
network | list[str] | [] | Patrones de red para ignorar violaciones |
Respaldo de permisos para comandos sin sandbox
Cuando allowUnsandboxedCommands está habilitado, el modelo puede solicitar ejecutar comandos fuera del sandbox estableciendo dangerouslyDisableSandbox: True en la entrada de la herramienta. Estas solicitudes vuelven al sistema de permisos existente, lo que significa que se invocará su controlador can_use_tool, permitiéndole implementar lógica de autorización personalizada.
excludedCommands vs allowUnsandboxedCommands:
excludedCommands: Una lista estática de comandos que siempre evitan el sandbox automáticamente (por ejemplo, ["docker"]). El modelo no tiene control sobre esto.
allowUnsandboxedCommands: Permite que el modelo decida en tiempo de ejecución si solicitar ejecución sin sandbox estableciendo dangerouslyDisableSandbox: True en la entrada de la herramienta.
from claude_agent_sdk import (
query,
ClaudeAgentOptions,
HookMatcher,
PermissionResultAllow,
PermissionResultDeny,
ToolPermissionContext,
)
async def can_use_tool(
tool: str, input: dict, context: ToolPermissionContext
) -> PermissionResultAllow | PermissionResultDeny:
# Check if the model is requesting to bypass the sandbox
if tool == "Bash" and input.get("dangerouslyDisableSandbox"):
# The model is requesting to run this command outside the sandbox
print(f"Unsandboxed command requested: {input.get('command')}")
if is_command_authorized(input.get("command")):
return PermissionResultAllow()
return PermissionResultDeny(
message="Command not authorized for unsandboxed execution"
)
return PermissionResultAllow()
# Required: dummy hook keeps the stream open for can_use_tool
async def dummy_hook(input_data, tool_use_id, context):
return {"continue_": True}
async def prompt_stream():
yield {
"type": "user",
"message": {"role": "user", "content": "Deploy my application"},
}
async def main():
async for message in query(
prompt=prompt_stream(),
options=ClaudeAgentOptions(
sandbox={
"enabled": True,
"allowUnsandboxedCommands": True, # Model can request unsandboxed execution
},
permission_mode="default",
can_use_tool=can_use_tool,
hooks={"PreToolUse": [HookMatcher(matcher=None, hooks=[dummy_hook])]},
),
):
print(message)
Este patrón le permite:
- Auditar solicitudes del modelo: Registrar cuándo el modelo solicita ejecución sin sandbox
- Implementar listas de permitidos: Solo permitir comandos específicos para ejecutarse sin sandbox
- Agregar flujos de trabajo de aprobación: Requerir autorización explícita para operaciones privilegiadas
Los comandos que se ejecutan con dangerouslyDisableSandbox: True tienen acceso completo al sistema. Asegúrese de que su controlador can_use_tool valide estas solicitudes cuidadosamente.Si permission_mode se establece en bypassPermissions y allow_unsandboxed_commands está habilitado, el modelo puede ejecutar autónomamente comandos fuera del sandbox sin solicitudes de aprobación. Esta combinación efectivamente permite que el modelo escape del aislamiento de sandbox silenciosamente.
Ver también