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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

Característicaquery()ClaudeSDKClient
SesiónCrea una nueva sesión de forma predeterminadaReutiliza la misma sesión
ConversaciónIntercambio únicoMúltiples intercambios en el mismo contexto
ConexiónSe gestiona automáticamenteControl manual
Entrada de streaming✅ Compatible✅ Compatible
Interrupciones❌ No compatible✅ Compatible
Hooks✅ Compatible✅ Compatible
Herramientas personalizadas✅ Compatible✅ Compatible
Continuar chatManual mediante continue_conversation o resume✅ Automático
Caso de usoTareas puntualesConversaciones 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

ParámetroTipoDescripción
promptstr | AsyncIterable[dict]El prompt de entrada como una cadena o iterable asincrónico para modo de streaming
optionsClaudeAgentOptions | NoneObjeto de configuración opcional (por defecto ClaudeAgentOptions() si es None)
transportTransport | NoneTransporte 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())

tool()

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

ParámetroTipoDescripción
namestrIdentificador único para la herramienta
descriptionstrDescripción legible de lo que hace la herramienta
input_schematype | dict[str, Any]Esquema que define los parámetros de entrada de la herramienta (ver abajo)
annotationsToolAnnotations | NoneAnotaciones opcionales de herramienta MCP que proporcionan sugerencias de comportamiento a los clientes

Opciones de esquema de entrada

  1. Mapeo de tipo simple (recomendado):
    {"text": str, "count": int, "enabled": bool}
    
  2. 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']}!"}]}

ToolAnnotations

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.
CampoTipoPredeterminadoDescripción
titlestr | NoneNoneTítulo legible para la herramienta
readOnlyHintbool | NoneFalseSi es True, la herramienta no modifica su entorno
destructiveHintbool | NoneTrueSi es True, la herramienta puede realizar actualizaciones destructivas (solo significativo cuando readOnlyHint es False)
idempotentHintbool | NoneFalseSi es True, las llamadas repetidas con los mismos argumentos no tienen efecto adicional (solo significativo cuando readOnlyHint es False)
openWorldHintbool | NoneTrueSi 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

ParámetroTipoPredeterminadoDescripción
namestr-Identificador único para el servidor
versionstr"1.0.0"Cadena de versión del servidor
toolslist[SdkMcpTool[Any]] | NoneNoneLista 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

ParámetroTipoPredeterminadoDescripción
directorystr | NoneNoneDirectorio para listar sesiones. Cuando se omite, devuelve sesiones en todos los proyectos
limitint | NoneNoneNúmero máximo de sesiones a devolver
include_worktreesboolTrueCuando directory está dentro de un repositorio git, incluya sesiones de todas las rutas de worktree

Tipo de retorno: SDKSessionInfo

PropiedadTipoDescripción
session_idstrIdentificador único de sesión
summarystrTítulo de visualización: título personalizado, resumen generado automáticamente o primer prompt
last_modifiedintÚltima hora de modificación en milisegundos desde la época
file_sizeint | NoneTamaño del archivo de sesión en bytes (None para backends de almacenamiento remoto)
custom_titlestr | NoneTítulo de sesión establecido por el usuario
first_promptstr | NonePrimer prompt de usuario significativo en la sesión
git_branchstr | NoneRama de Git al final de la sesión
cwdstr | NoneDirectorio de trabajo para la sesión
tagstr | NoneEtiqueta de sesión establecida por el usuario (ver tag_session())
created_atint | NoneHora 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

ParámetroTipoPredeterminadoDescripción
session_idstrrequeridoEl ID de sesión para recuperar mensajes
directorystr | NoneNoneDirectorio de proyecto para buscar. Cuando se omite, busca en todos los proyectos
limitint | NoneNoneNúmero máximo de mensajes a devolver
offsetint0Número de mensajes a omitir desde el inicio

Tipo de retorno: SessionMessage

PropiedadTipoDescripción
typeLiteral["user", "assistant"]Rol del mensaje
uuidstrIdentificador único del mensaje
session_idstrIdentificador de sesión
messageAnyContenido del mensaje sin procesar
parent_tool_use_idNoneReservado 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

ParámetroTipoPredeterminadoDescripción
session_idstrrequeridoUUID de la sesión a buscar
directorystr | NoneNoneRuta 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

ParámetroTipoPredeterminadoDescripción
session_idstrrequeridoUUID de la sesión a renombrar
titlestrrequeridoNuevo título. Debe ser no vacío después de eliminar espacios en blanco
directorystr | NoneNoneRuta 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

ParámetroTipoPredeterminadoDescripción
session_idstrrequeridoUUID de la sesión a etiquetar
tagstr | NonerequeridoCadena de etiqueta, o None para borrar. Desinfectada de Unicode antes de almacenar
directorystr | NoneNoneRuta 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

MétodoDescripción
__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.

SdkMcpTool

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
PropiedadTipoDescripción
namestrIdentificador único para la herramienta
descriptionstrDescripción legible
input_schematype[T] | dict[str, Any]Esquema para validación de entrada
handlerCallable[[T], Awaitable[dict[str, Any]]]Función asincrónica que maneja la ejecución de la herramienta
annotationsToolAnnotations | NoneAnotaciones 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: ...
MétodoDescripción
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"
PropiedadTipoPredeterminadoDescripción
toolslist[str] | ToolsPreset | NoneNoneConfiguración de herramientas. Use {"type": "preset", "preset": "claude_code"} para las herramientas predeterminadas de Claude Code
allowed_toolslist[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_promptstr | SystemPromptPreset | NoneNoneConfiguración 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_serversdict[str, McpServerConfig] | str | Path{}Configuraciones de servidor MCP o ruta al archivo de configuración
strict_mcp_configboolFalseCuando 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_modePermissionMode | NoneNoneModo de permiso para el uso de herramientas
continue_conversationboolFalseContinuar la conversación más reciente
resumestr | NoneNoneID de sesión a reanudar
max_turnsint | NoneNoneNúmero máximo de turnos agentes (viajes de ronda de uso de herramientas)
max_budget_usdfloat | NoneNoneDetener 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_toolslist[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_checkpointingboolFalseHabilitar el seguimiento de cambios de archivo para rebobinar. Ver File checkpointing
modelstr | NoneNoneModelo Claude a usar
fallback_modelstr | NoneNoneModelo de respaldo a usar si el modelo principal falla
betaslist[SdkBeta][]Características beta a habilitar. Ver SdkBeta para opciones disponibles
output_formatdict[str, Any] | NoneNoneFormato de salida para respuestas estructuradas (por ejemplo, {"type": "json_schema", "schema": {...}}). Ver Structured outputs para detalles
permission_prompt_tool_namestr | NoneNoneNombre de herramienta MCP para solicitudes de permiso
cwdstr | Path | NoneNoneDirectorio de trabajo actual
cli_pathstr | Path | NoneNoneRuta personalizada al ejecutable CLI de Claude Code
settingsstr | NoneNoneRuta al archivo de configuración
add_dirslist[str | Path][]Directorios adicionales a los que Claude puede acceder
envdict[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_argsdict[str, str | None]{}Argumentos CLI adicionales para pasar directamente al CLI
max_buffer_sizeint | NoneNoneBytes máximos al almacenar en búfer la salida estándar del CLI
debug_stderrAnysys.stderrDeprecated - Objeto similar a un archivo para salida de depuración. Use la devolución de llamada stderr en su lugar
stderrCallable[[str], None] | NoneNoneFunción de devolución de llamada para salida stderr del CLI
can_use_toolCanUseTool | NoneNoneFunción de devolución de llamada de permiso de herramienta. Ver Permission types para detalles
hooksdict[HookEvent, list[HookMatcher]] | NoneNoneConfiguraciones de hook para interceptar eventos
userstr | NoneNoneIdentificador de usuario
include_partial_messagesboolFalseIncluir eventos de streaming de mensaje parcial. Cuando está habilitado, se producen mensajes StreamEvent
include_hook_eventsboolFalseIncluir eventos de ciclo de vida de hook en el flujo de mensajes como objetos HookEventMessage
fork_sessionboolFalseCuando se reanuda con resume, bifurcar a un nuevo ID de sesión en lugar de continuar la sesión original
agentsdict[str, AgentDefinition] | NoneNoneSubagentes definidos programáticamente
pluginslist[SdkPluginConfig][]Cargar plugins personalizados desde rutas locales. Ver Plugins para detalles
sandboxSandboxSettings | NoneNoneConfigurar el comportamiento de sandbox programáticamente. Ver Sandbox settings para detalles
setting_sourceslist[SettingSource] | NoneNone (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
skillslist[str] | Literal["all"] | NoneNoneSkills 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_tokensint | NoneNoneDeprecated - Tokens máximos para bloques de pensamiento. Use thinking en su lugar
thinkingThinkingConfig | NoneNoneControla el comportamiento de pensamiento extendido. Tiene precedencia sobre max_thinking_tokens
effortEffortLevel | NoneNoneNivel de esfuerzo para la profundidad del pensamiento
session_storeSessionStore | NoneNoneReflejar transcripciones de sesión a un backend externo para que cualquier host pueda reanudarlas. Ver Persist sessions to external storage
session_store_flushLiteral["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.

OutputFormat

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
}
CampoRequeridoDescripción
typeDebe ser "json_schema" para validación de JSON Schema
schemaDefinición 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]
CampoRequeridoDescripción
typeDebe ser "preset" para usar un prompt del sistema preset
presetDebe ser "claude_code" para usar el prompt del sistema de Claude Code
appendNoInstrucciones adicionales para agregar al prompt del sistema preset
exclude_dynamic_sectionsNoMover 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"]
ValorDescripciónUbicación
"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):
  1. Configuración local (.claude/settings.local.json)
  2. Configuración del proyecto (.claude/settings.json)
  3. 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
CampoRequeridoDescripción
descriptionDescripción en lenguaje natural de cuándo usar este agente
promptEl prompt del sistema del agente
toolsNoMatriz de nombres de herramientas permitidas. Si se omite, hereda todas las herramientas
disallowedToolsNoMatriz de nombres de herramientas a eliminar del conjunto de herramientas del agente
modelNoAnulación 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
skillsNoLista 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
memoryNoFuente de memoria para este agente: "user", "project", o "local"
mcpServersNoServidores MCP disponibles para este agente. Cada entrada es un nombre de servidor o un dict {name: config} en línea
initialPromptNoAuto-enviado como el primer turno de usuario cuando este agente se ejecuta como el agente del hilo principal
maxTurnsNoNúmero máximo de turnos agentes antes de que el agente se detenga
backgroundNoEjecutar este agente como una tarea de fondo no bloqueante cuando se invoca
effortNoNivel de esfuerzo de razonamiento para este agente. Acepta un nivel nombrado o un entero. Ver EffortLevel
permissionModeNoModo 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
]

CanUseTool

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
CampoTipoDescripción
signalAny | NoneReservado para soporte de señal de aborto futuro
suggestionslist[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_pathstr | NoneRuta 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_reasonstr | NoneRazón por la que se activó esta solicitud de permiso. Reenviada desde el permissionDecisionReason de un hook PreToolUse cuando el hook devolvió "ask"
titlestr | NoneOración completa de solicitud de permiso, como Claude wants to read foo.txt. Use como texto de solicitud principal cuando esté presente
display_namestr | NoneFrase de sustantivo corta para la acción de herramienta, como Read file, adecuada para etiquetas de botón
descriptionstr | NoneSubtítulo 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
CampoTipoPredeterminadoDescripción
behaviorLiteral["allow"]"allow"Debe ser “allow”
updated_inputdict[str, Any] | NoneNoneEntrada modificada a usar en lugar de la original
updated_permissionslist[PermissionUpdate] | NoneNoneActualizaciones 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
CampoTipoPredeterminadoDescripción
behaviorLiteral["deny"]"deny"Debe ser “deny”
messagestr""Mensaje explicando por qué se denegó la herramienta
interruptboolFalseSi 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
CampoTipoDescripción
typeLiteral[...]El tipo de operación de actualización de permiso
ruleslist[PermissionRuleValue] | NoneReglas para operaciones de agregar/reemplazar/eliminar
behaviorLiteral["allow", "deny", "ask"] | NoneComportamiento para operaciones basadas en reglas
modePermissionMode | NoneModo para operación setMode
directorieslist[str] | NoneDirectorios para operaciones de agregar/eliminar directorio
destinationLiteral[...] | NoneDónde 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

ToolsPreset

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
VarianteCamposDescripción
adaptivetype, displayClaude decide adaptativamente cuándo pensar
enabledtype, budget_tokens, displayHabilitar pensamiento con un presupuesto de token específico
disabledtypeDeshabilitar 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]]
CampoTipoDescripción
namestrNombre del servidor
statusstrUno de "connected", "failed", "needs-auth", "pending", o "disabled"
serverInfodict (opcional)Nombre y versión del servidor ({"name": str, "version": str})
errorstr (opcional)Mensaje de error si el servidor no se conectó
configMcpServerStatusConfig (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
scopestr (opcional)Alcance de configuración
toolslist (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
CampoTipoDescripción
typeLiteral["local"]Debe ser "local" (actualmente solo se admiten plugins locales)
pathstrRuta 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
CampoTipoDescripción
contentstr | list[ContentBlock]Contenido del mensaje como texto o bloques de contenido
uuidstr | NoneIdentificador único del mensaje
parent_tool_use_idstr | NoneID de uso de herramienta si este mensaje es una respuesta de resultado de herramienta
tool_use_resultdict[str, Any] | NoneDatos 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
CampoTipoDescripción
contentlist[ContentBlock]Lista de bloques de contenido en la respuesta
modelstrModelo que generó la respuesta
parent_tool_use_idstr | NoneID de uso de herramienta si esta es una respuesta anidada
errorAssistantMessageError | NoneTipo de error si la respuesta encontró un error
usagedict[str, Any] | NoneUso de token por mensaje (mismas claves que ResultMessage.usage)
message_idstr | NoneID 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:
ClaveTipoDescripción
input_tokensintTokens de entrada totales consumidos.
output_tokensintTokens de salida totales generados.
cache_creation_input_tokensintTokens usados para crear nuevas entradas de caché.
cache_read_input_tokensintTokens 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:
ClaveTipoDescripción
inputTokensintTokens de entrada para este modelo.
outputTokensintTokens de salida para este modelo.
cacheReadInputTokensintTokens de lectura de caché para este modelo.
cacheCreationInputTokensintTokens de creación de caché para este modelo.
webSearchRequestsintSolicitudes de búsqueda web realizadas por este modelo.
costUSDfloatCosto estimado en USD para este modelo, calculado del lado del cliente. Ver Rastrear costo y uso para advertencias de facturación.
contextWindowintTamaño de ventana de contexto para este modelo.
maxOutputTokensintLímite 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
CampoTipoDescripción
uuidstrIdentificador único para este evento
session_idstrIdentificador de sesión
eventdict[str, Any]Los datos del evento de flujo de API de Claude sin procesar
parent_tool_use_idstr | NoneID 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
CampoTipoDescripción
rate_limit_infoRateLimitInfoEstado actual del límite de velocidad
uuidstrIdentificador único del evento
session_idstrIdentificador 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)
CampoTipoDescripción
statusRateLimitStatusEstado actual. "allowed_warning" significa acercarse al límite; "rejected" significa que se alcanzó el límite
resets_atint | NoneMarca de tiempo Unix cuando se reinicia la ventana del límite de velocidad
rate_limit_typeRateLimitType | NoneQué ventana de límite de velocidad se aplica
utilizationfloat | NoneFracción del límite de velocidad consumido (0.0 a 1.0)
overage_statusRateLimitStatus | NoneEstado del uso de exceso de pago por uso, si es aplicable
overage_resets_atint | NoneMarca de tiempo Unix cuando se reinicia la ventana de exceso
overage_disabled_reasonstr | NonePor qué el exceso no está disponible, si el estado es "rejected"
rawdict[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
CampoTipoDescripción
task_idstrIdentificador único para la tarea
descriptionstrDescripción de la tarea
uuidstrIdentificador único del mensaje
session_idstrIdentificador de sesión
tool_use_idstr | NoneID de uso de herramienta asociado
task_typestr | NoneQué 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
CampoTipoDescripción
task_idstrIdentificador único para la tarea
descriptionstrDescripción del estado actual
usageTaskUsageUso de token para esta tarea hasta ahora
uuidstrIdentificador único del mensaje
session_idstrIdentificador de sesión
tool_use_idstr | NoneID de uso de herramienta asociado
last_tool_namestr | NoneNombre 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
CampoTipoDescripción
task_idstrIdentificador único para la tarea
statusTaskNotificationStatusUno de "completed", "failed", o "stopped"
output_filestrRuta al archivo de salida de la tarea
summarystrResumen del resultado de la tarea
uuidstrIdentificador único del mensaje
session_idstrIdentificador de sesión
tool_use_idstr | NoneID de uso de herramienta asociado
usageTaskUsage | NoneUso 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

ToolUseBlock

Bloque de solicitud de uso de herramienta.
@dataclass
class ToolUseBlock:
    id: str
    name: str
    input: dict[str, Any]

ToolResultBlock

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)
    )

HookInput

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
)

BaseHookInput

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]
CampoTipoDescripción
session_idstrIdentificador de sesión actual
transcript_pathstrRuta al archivo de transcripción de sesión
cwdstrDirectorio de trabajo actual
permission_modestr (opcional)Modo de permiso actual

PreToolUseHookInput

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]
CampoTipoDescripción
hook_event_nameLiteral["PreToolUse"]Siempre “PreToolUse”
tool_namestrNombre de la herramienta a punto de ejecutarse
tool_inputdict[str, Any]Parámetros de entrada para la herramienta
tool_use_idstrIdentificador único para este uso de herramienta
agent_idstr (opcional)Identificador de subagente, presente cuando el hook se dispara dentro de un subagente
agent_typestr (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]
CampoTipoDescripción
hook_event_nameLiteral["PostToolUse"]Siempre “PostToolUse”
tool_namestrNombre de la herramienta que se ejecutó
tool_inputdict[str, Any]Parámetros de entrada que se utilizaron
tool_responseAnyRespuesta de la ejecución de la herramienta
tool_use_idstrIdentificador único para este uso de herramienta
agent_idstr (opcional)Identificador de subagente, presente cuando el hook se dispara dentro de un subagente
agent_typestr (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]
CampoTipoDescripción
hook_event_nameLiteral["PostToolUseFailure"]Siempre “PostToolUseFailure”
tool_namestrNombre de la herramienta que falló
tool_inputdict[str, Any]Parámetros de entrada que se utilizaron
tool_use_idstrIdentificador único para este uso de herramienta
errorstrMensaje de error de la ejecución fallida
is_interruptbool (opcional)Si el fallo fue causado por una interrupción
agent_idstr (opcional)Identificador de subagente, presente cuando el hook se dispara dentro de un subagente
agent_typestr (opcional)Tipo de subagente, presente cuando el hook se dispara dentro de un subagente

UserPromptSubmitHookInput

Datos de entrada para eventos de hook UserPromptSubmit.
class UserPromptSubmitHookInput(BaseHookInput):
    hook_event_name: Literal["UserPromptSubmit"]
    prompt: str
CampoTipoDescripción
hook_event_nameLiteral["UserPromptSubmit"]Siempre “UserPromptSubmit”
promptstrEl prompt enviado por el usuario

StopHookInput

Datos de entrada para eventos de hook Stop.
class StopHookInput(BaseHookInput):
    hook_event_name: Literal["Stop"]
    stop_hook_active: bool
CampoTipoDescripción
hook_event_nameLiteral["Stop"]Siempre “Stop”
stop_hook_activeboolSi el hook de parada está activo

SubagentStopHookInput

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
CampoTipoDescripción
hook_event_nameLiteral["SubagentStop"]Siempre “SubagentStop”
stop_hook_activeboolSi el hook de parada está activo
agent_idstrIdentificador único para el subagente
agent_transcript_pathstrRuta al archivo de transcripción del subagente
agent_typestrTipo del subagente

PreCompactHookInput

Datos de entrada para eventos de hook PreCompact.
class PreCompactHookInput(BaseHookInput):
    hook_event_name: Literal["PreCompact"]
    trigger: Literal["manual", "auto"]
    custom_instructions: str | None
CampoTipoDescripción
hook_event_nameLiteral["PreCompact"]Siempre “PreCompact”
triggerLiteral["manual", "auto"]Qué desencadenó la compactación
custom_instructionsstr | NoneInstrucciones personalizadas para compactación

NotificationHookInput

Datos de entrada para eventos de hook Notification.
class NotificationHookInput(BaseHookInput):
    hook_event_name: Literal["Notification"]
    message: str
    title: NotRequired[str]
    notification_type: str
CampoTipoDescripción
hook_event_nameLiteral["Notification"]Siempre “Notification”
messagestrContenido del mensaje de notificación
titlestr (opcional)Título de la notificación
notification_typestrTipo de notificación

SubagentStartHookInput

Datos de entrada para eventos de hook SubagentStart.
class SubagentStartHookInput(BaseHookInput):
    hook_event_name: Literal["SubagentStart"]
    agent_id: str
    agent_type: str
CampoTipoDescripción
hook_event_nameLiteral["SubagentStart"]Siempre “SubagentStart”
agent_idstrIdentificador único para el subagente
agent_typestrTipo del subagente

PermissionRequestHookInput

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]]
CampoTipoDescripción
hook_event_nameLiteral["PermissionRequest"]Siempre “PermissionRequest”
tool_namestrNombre de la herramienta solicitando permiso
tool_inputdict[str, Any]Parámetros de entrada para la herramienta
permission_suggestionslist[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
PropiedadTipoPredeterminadoDescripción
enabledboolFalseHabilitar modo sandbox para ejecución de comandos
autoAllowBashIfSandboxedboolTrueAprobar automáticamente comandos bash cuando sandbox está habilitado
excludedCommandslist[str][]Comandos que siempre evitan restricciones de sandbox (por ejemplo, ["docker"]). Estos se ejecutan sin sandbox automáticamente sin participación del modelo
allowUnsandboxedCommandsboolTruePermitir 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
networkSandboxNetworkConfigNoneConfiguración de sandbox específica de red
ignoreViolationsSandboxIgnoreViolationsNoneConfigurar qué violaciones de sandbox ignorar
enableWeakerNestedSandboxboolFalseHabilitar 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
PropiedadTipoPredeterminadoDescripción
allowedDomainslist[str][]Nombres de dominio que los procesos en sandbox pueden acceder
deniedDomainslist[str][]Nombres de dominio que los procesos en sandbox no pueden acceder. Tiene precedencia sobre allowedDomains
allowManagedDomainsOnlyboolFalseSolo 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
allowUnixSocketslist[str][]Rutas de socket Unix que los procesos pueden acceder (por ejemplo, socket de Docker)
allowAllUnixSocketsboolFalsePermitir acceso a todos los sockets Unix
allowLocalBindingboolFalsePermitir que los procesos se vinculen a puertos locales (por ejemplo, para servidores de desarrollo)
allowMachLookuplist[str][]Solo macOS: nombres de servicios XPC/Mach para permitir. Admite un comodín al final
httpProxyPortintNonePuerto proxy HTTP para solicitudes de red
socksProxyPortintNonePuerto proxy SOCKS para solicitudes de red
El proxy de sandbox integrado aplica la lista de permitidos de red basada en el nombre de host solicitado y no termina ni inspecciona el tráfico TLS, por lo que técnicas como domain fronting potencialmente pueden evitarlo. Consulte Limitaciones de seguridad de sandboxing para obtener detalles y Implementación segura para configurar un proxy que termine TLS.

SandboxIgnoreViolations

Configuración para ignorar violaciones de sandbox específicas.
class SandboxIgnoreViolations(TypedDict, total=False):
    file: list[str]
    network: list[str]
PropiedadTipoPredeterminadoDescripción
filelist[str][]Patrones de ruta de archivo para ignorar violaciones
networklist[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