pip install claude-agent-sdk
在 query() 和 ClaudeSDKClient 之间选择
Python SDK 提供了两种与 Claude Code 交互的方式:
快速比较
| 功能 | query() | ClaudeSDKClient |
|---|
| 会话 | 默认创建新会话 | 重用同一会话 |
| 对话 | 单次交换 | 同一上下文中的多次交换 |
| 连接 | 自动管理 | 手动控制 |
| 流式输入 | ✅ 支持 | ✅ 支持 |
| 中断 | ❌ 不支持 | ✅ 支持 |
| hooks | ✅ 支持 | ✅ 支持 |
| 自定义工具 | ✅ 支持 | ✅ 支持 |
| 继续聊天 | 通过 continue_conversation 或 resume 手动进行 | ✅ 自动 |
| 用例 | 一次性任务 | 持续对话 |
何时使用 query()(一次性任务)
最适合:
- 不需要对话历史的一次性问题
- 不需要来自之前交换的上下文的独立任务
- 简单的自动化脚本
- 当你想每次都重新开始时
何时使用 ClaudeSDKClient(持续对话)
最适合:
- 继续对话 - 当你需要 Claude 记住上下文时
- 后续问题 - 基于之前的响应进行构建
- 交互式应用程序 - 聊天界面、REPL
- 响应驱动的逻辑 - 当下一步操作取决于 Claude 的响应时
- 会话控制 - 显式管理对话生命周期
query()
为每次与 Claude Code 的交互创建一个新会话。默认情况下返回一个异步迭代器,当消息到达时产生消息。每次调用 query() 都会重新开始,不记得之前的交互,除非你传递 continue_conversation=True 或在 ClaudeAgentOptions 中传递 resume。参见 Sessions。
async def query(
*,
prompt: str | AsyncIterable[dict[str, Any]],
options: ClaudeAgentOptions | None = None,
transport: Transport | None = None
) -> AsyncIterator[Message]
| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|
prompt | str | AsyncIterable[dict] | 输入提示,可以是字符串或用于流式模式的异步可迭代对象 |
options | ClaudeAgentOptions | None | 可选配置对象(如果为 None,默认为 ClaudeAgentOptions()) |
transport | Transport | None | 用于与 CLI 进程通信的可选自定义传输 |
返回一个 AsyncIterator[Message],从对话中产生消息。
示例 - 带选项
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())
用于定义具有类型安全的 MCP 工具的装饰器。
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]]
| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|
name | str | 工具的唯一标识符 |
description | str | 工具功能的人类可读描述 |
input_schema | type | dict[str, Any] | 定义工具输入参数的模式(见下文) |
annotations | ToolAnnotations | None | 可选的 MCP 工具注解,为客户端提供行为提示 |
输入模式选项
-
简单类型映射(推荐):
{"text": str, "count": int, "enabled": bool}
-
JSON Schema 格式(用于复杂验证):
{
"type": "object",
"properties": {
"text": {"type": "string"},
"count": {"type": "integer", "minimum": 0},
},
"required": ["text"],
}
一个装饰器函数,包装工具实现并返回一个 SdkMcpTool 实例。
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']}!"}]}
从 mcp.types 重新导出(也可以从 claude_agent_sdk 导入为 from claude_agent_sdk import ToolAnnotations)。所有字段都是可选的提示;客户端不应依赖它们做出安全决策。
| 字段 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|
title | str | None | None | 工具的人类可读标题 |
readOnlyHint | bool | None | False | 如果为 True,工具不修改其环境 |
destructiveHint | bool | None | True | 如果为 True,工具可能执行破坏性更新(仅当 readOnlyHint 为 False 时有意义) |
idempotentHint | bool | None | False | 如果为 True,使用相同参数的重复调用没有额外效果(仅当 readOnlyHint 为 False 时有意义) |
openWorldHint | bool | None | True | 如果为 True,工具与外部实体交互(例如网络搜索)。如果为 False,工具的域是封闭的(例如内存工具) |
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()
创建在 Python 应用程序中运行的进程内 MCP 服务器。
def create_sdk_mcp_server(
name: str,
version: str = "1.0.0",
tools: list[SdkMcpTool[Any]] | None = None
) -> McpSdkServerConfig
| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|
name | str | - | 服务器的唯一标识符 |
version | str | "1.0.0" | 服务器版本字符串 |
tools | list[SdkMcpTool[Any]] | None | None | 使用 @tool 装饰器创建的工具函数列表 |
返回一个 McpSdkServerConfig 对象,可以传递给 ClaudeAgentOptions.mcp_servers。
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()
列出带有元数据的过去会话。按项目目录过滤或列出所有项目中的会话。同步;立即返回。
def list_sessions(
directory: str | None = None,
limit: int | None = None,
include_worktrees: bool = True
) -> list[SDKSessionInfo]
| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|
directory | str | None | None | 列出会话的目录。省略时,返回所有项目中的会话 |
limit | int | None | None | 返回的最大会话数 |
include_worktrees | bool | True | 当 directory 在 git 仓库内时,包括所有 worktrees 路径中的会话 |
返回类型:SDKSessionInfo
| 属性 | 类型 | 描述 |
|---|
session_id | str | 唯一会话标识符 |
summary | str | 显示标题:自定义标题、自动生成的摘要或第一个提示 |
last_modified | int | 上次修改时间(自纪元以来的毫秒数) |
file_size | int | None | 会话文件大小(字节)(远程存储后端为 None) |
custom_title | str | None | 用户设置的会话标题 |
first_prompt | str | None | 会话中的第一个有意义的用户提示 |
git_branch | str | None | 会话结束时的 Git 分支 |
cwd | str | None | 会话的工作目录 |
tag | str | None | 用户设置的会话标签(见 tag_session()) |
created_at | int | None | 会话创建时间(自纪元以来的毫秒数) |
打印项目的 10 个最近会话。结果按 last_modified 降序排序,所以第一项是最新的。省略 directory 以搜索所有项目。
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()
从过去的会话中检索消息。同步;立即返回。
def get_session_messages(
session_id: str,
directory: str | None = None,
limit: int | None = None,
offset: int = 0
) -> list[SessionMessage]
| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|
session_id | str | 必需 | 要检索消息的会话 ID |
directory | str | None | None | 要查看的项目目录。省略时,搜索所有项目 |
limit | int | None | None | 返回的最大消息数 |
offset | int | 0 | 从开始跳过的消息数 |
返回类型:SessionMessage
| 属性 | 类型 | 描述 |
|---|
type | Literal["user", "assistant"] | 消息角色 |
uuid | str | 唯一消息标识符 |
session_id | str | 会话标识符 |
message | Any | 原始消息内容 |
parent_tool_use_id | None | 保留供将来使用 |
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()
按 ID 读取单个会话的元数据,无需扫描完整项目目录。同步;立即返回。
def get_session_info(
session_id: str,
directory: str | None = None,
) -> SDKSessionInfo | None
| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|
session_id | str | 必需 | 要查找的会话的 UUID |
directory | str | None | None | 项目目录路径。省略时,搜索所有项目目录 |
返回 SDKSessionInfo,如果找不到会话则返回 None。
查找单个会话的元数据,无需扫描项目目录。当你已经从之前的运行中获得会话 ID 时很有用。
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()
通过追加自定义标题条目来重命名会话。重复调用是安全的;最新的标题获胜。同步。
def rename_session(
session_id: str,
title: str,
directory: str | None = None,
) -> None
| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|
session_id | str | 必需 | 要重命名的会话的 UUID |
title | str | 必需 | 新标题。去除空格后必须非空 |
directory | str | None | None | 项目目录路径。省略时,搜索所有项目目录 |
如果 session_id 不是有效的 UUID 或 title 为空,则抛出 ValueError;如果找不到会话,则抛出 FileNotFoundError。
重命名最近的会话,使其更容易找到。新标题在后续读取时出现在 SDKSessionInfo.custom_title 中。
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()
标记会话。传递 None 以清除标签。重复调用是安全的;最新的标签获胜。同步。
def tag_session(
session_id: str,
tag: str | None,
directory: str | None = None,
) -> None
| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|
session_id | str | 必需 | 要标记的会话的 UUID |
tag | str | None | 必需 | 标签字符串,或 None 以清除。存储前进行 Unicode 清理 |
directory | str | None | None | 项目目录路径。省略时,搜索所有项目目录 |
如果 session_id 不是有效的 UUID 或 tag 在清理后为空,则抛出 ValueError;如果找不到会话,则抛出 FileNotFoundError。
标记会话,然后在稍后的读取中按该标签过滤。传递 None 以清除现有标签。
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)
ClaudeSDKClient
在多次交换中维持对话会话。 这是 TypeScript SDK 的 query() 函数内部工作方式的 Python 等价物 - 它创建一个可以继续对话的客户端对象。
关键特性
- 会话连续性:在多个
query() 调用中维持对话上下文
- 同一对话:会话保留之前的消息
- 中断支持:可以在任务中途停止执行
- 显式生命周期:你控制会话何时开始和结束
- 响应驱动的流程:可以对响应做出反应并发送后续消息
- 自定义工具和 hooks:支持自定义工具(使用
@tool 装饰器创建)和 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
| 方法 | 描述 |
|---|
__init__(options) | 使用可选配置初始化客户端 |
connect(prompt) | 连接到 Claude,可选初始提示或消息流 |
query(prompt, session_id) | 以流式模式发送新请求 |
receive_messages() | 以异步迭代器形式接收来自 Claude 的所有消息 |
receive_response() | 接收消息直到并包括 ResultMessage |
interrupt() | 发送中断信号(仅在流式模式下工作) |
set_permission_mode(mode) | 更改当前会话的权限模式 |
set_model(model) | 更改当前会话的模型。传递 None 以重置为默认值 |
rewind_files(user_message_id) | 将文件恢复到指定用户消息时的状态。需要 enable_file_checkpointing=True。见 文件检查点 |
get_mcp_status() | 获取所有配置的 MCP 服务器的状态。返回 McpStatusResponse |
reconnect_mcp_server(server_name) | 重试连接到失败或断开连接的 MCP 服务器 |
toggle_mcp_server(server_name, enabled) | 在会话中启用或禁用 MCP 服务器。禁用会移除其工具 |
stop_task(task_id) | 停止运行的后台任务。一个状态为 "stopped" 的 TaskNotificationMessage 随后在消息流中出现 |
get_server_info() | 获取服务器信息,包括会话 ID 和功能 |
disconnect() | 从 Claude 断开连接 |
上下文管理器支持
客户端可以用作异步上下文管理器以自动管理连接:
async with ClaudeSDKClient() as client:
await client.query("Hello Claude")
async for message in client.receive_response():
print(message)
重要: 迭代消息时,避免使用 break 提前退出,因为这可能导致 asyncio 清理问题。相反,让迭代自然完成或使用标志来跟踪何时找到了你需要的内容。
示例 - 继续对话
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())
示例 - 使用 ClaudeSDKClient 进行流式输入
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())
示例 - 使用中断
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())
中断后的缓冲行为: interrupt() 发送停止信号但不清除消息缓冲区。被中断任务已产生的消息,包括其 ResultMessage(带 subtype="error_during_execution"),保留在流中。你必须在读取新查询的响应之前用 receive_response() 清空它们。如果在 interrupt() 之后立即发送新查询并仅调用一次 receive_response(),你将收到被中断任务的消息,而不是新查询的响应。
示例 - 高级权限控制
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())
@dataclass vs TypedDict: 此 SDK 使用两种类型。用 @dataclass 装饰的类(如 ResultMessage、AgentDefinition、TextBlock)在运行时是对象实例,支持属性访问:msg.result。用 TypedDict 定义的类(如 ThinkingConfigEnabled、McpStdioServerConfig、SyncHookJSONOutput)在运行时是普通字典,需要键访问:config["budget_tokens"],而不是 config.budget_tokens。ClassName(field=value) 调用语法对两者都有效,但只有数据类产生具有属性的对象。
使用 @tool 装饰器创建的 SDK MCP 工具的定义。
@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
| 属性 | 类型 | 描述 |
|---|
name | str | 工具的唯一标识符 |
description | str | 人类可读的描述 |
input_schema | type[T] | dict[str, Any] | 输入验证的模式 |
handler | Callable[[T], Awaitable[dict[str, Any]]] | 处理工具执行的异步函数 |
annotations | ToolAnnotations | None | 可选的 MCP 工具注解(例如 readOnlyHint、destructiveHint、openWorldHint)。来自 mcp.types |
Transport
自定义传输实现的抽象基类。使用此类通过自定义通道与 Claude 进程通信(例如,远程连接而不是本地子进程)。
这是一个低级内部 API。接口可能在未来版本中更改。自定义实现必须更新以匹配任何接口更改。
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: ...
| 方法 | 描述 |
|---|
connect() | 连接传输并准备通信 |
write(data) | 将原始数据(JSON + 换行符)写入传输 |
read_messages() | 异步迭代器,产生解析的 JSON 消息 |
close() | 关闭连接并清理资源 |
is_ready() | 如果传输可以发送和接收,返回 True |
end_input() | 关闭输入流(例如,为子进程传输关闭 stdin) |
导入:from claude_agent_sdk import Transport
ClaudeAgentOptions
Claude Code 查询的配置数据类。
@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"
| 属性 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|
tools | list[str] | ToolsPreset | None | None | 工具配置。使用 {"type": "preset", "preset": "claude_code"} 获取 Claude Code 的默认工具 |
allowed_tools | list[str] | [] | 无需提示即可自动批准的工具。这不会限制 Claude 仅使用这些工具;未列出的工具会通过 permission_mode 和 can_use_tool 处理。使用 disallowed_tools 阻止工具。见 权限 |
system_prompt | str | SystemPromptPreset | None | None | 系统提示配置。传递字符串以获取自定义提示,或使用 {"type": "preset", "preset": "claude_code"} 获取 Claude Code 的系统提示。添加 "append" 以扩展预设 |
mcp_servers | dict[str, McpServerConfig] | str | Path | {} | MCP 服务器配置或配置文件路径 |
strict_mcp_config | bool | False | 当为 True 时,仅使用在 mcp_servers 中传递的服务器,忽略项目 .mcp.json、用户设置、插件提供的 MCP 服务器和 claude.ai 连接器。映射到 CLI --strict-mcp-config 标志 |
permission_mode | PermissionMode | None | None | 工具使用的权限模式 |
continue_conversation | bool | False | 继续最近的对话 |
resume | str | None | None | 要恢复的会话 ID |
max_turns | int | None | None | 最大代理轮次(工具使用往返) |
max_budget_usd | float | None | None | 当客户端成本估计达到此 USD 值时停止查询。与 total_cost_usd 的相同估计进行比较;见 跟踪成本和使用 了解准确性注意事项 |
disallowed_tools | list[str] | [] | 要拒绝的工具。裸名称如 "Bash" 从 Claude 的上下文中移除工具。作用域规则如 "Bash(rm *)" 保持工具可用,并在每个权限模式(包括 bypassPermissions)中拒绝匹配的调用。见 权限 |
enable_file_checkpointing | bool | False | 启用文件更改跟踪以进行回滚。见 文件检查点 |
model | str | None | None | 要使用的 Claude 模型 |
fallback_model | str | None | None | 主模型失败时使用的备用模型 |
betas | list[SdkBeta] | [] | 要启用的测试功能。见 SdkBeta 了解可用选项 |
output_format | dict[str, Any] | None | None | 结构化响应的输出格式(例如 {"type": "json_schema", "schema": {...}})。见 结构化输出 了解详情 |
permission_prompt_tool_name | str | None | None | 权限提示的 MCP 工具名称 |
cwd | str | Path | None | None | 当前工作目录 |
cli_path | str | Path | None | None | Claude Code CLI 可执行文件的自定义路径 |
settings | str | None | None | 设置文件的路径 |
add_dirs | list[str | Path] | [] | Claude 可以访问的其他目录 |
env | dict[str, str] | {} | 环境变量合并到继承的进程环境之上。见 环境变量 了解底层 CLI 读取的变量,以及 处理缓慢或停滞的 API 响应 了解超时相关变量 |
extra_args | dict[str, str | None] | {} | 直接传递给 CLI 的其他 CLI 参数 |
max_buffer_size | int | None | None | 缓冲 CLI stdout 时的最大字节数 |
debug_stderr | Any | sys.stderr | 已弃用 - 用于调试输出的类文件对象。改用 stderr 回调 |
stderr | Callable[[str], None] | None | None | CLI 中 stderr 输出的回调函数 |
can_use_tool | CanUseTool | None | None | 工具权限回调函数。见 权限类型 了解详情 |
hooks | dict[HookEvent, list[HookMatcher]] | None | None | 用于拦截事件的 hooks 配置 |
user | str | None | None | 用户标识符 |
include_partial_messages | bool | False | 包括部分消息流式事件。启用时,会产生 StreamEvent 消息 |
include_hook_events | bool | False | 在消息流中包括 hooks 生命周期事件作为 HookEventMessage 对象 |
fork_session | bool | False | 使用 resume 恢复时,分叉到新会话 ID 而不是继续原始会话 |
agents | dict[str, AgentDefinition] | None | None | 以编程方式定义的子代理 |
plugins | list[SdkPluginConfig] | [] | 从本地路径加载自定义插件。见 Plugins 了解详情 |
sandbox | SandboxSettings | None | None | 以编程方式配置沙箱行为。见 沙箱设置 了解详情 |
setting_sources | list[SettingSource] | None | None(CLI 默认值:所有源) | 控制加载哪些文件系统设置。传递 [] 以禁用用户、项目和本地设置。无论如何都会加载托管策略设置。见 使用 Claude Code 功能 |
skills | list[str] | Literal["all"] | None | None | 会话可用的技能。传递 "all" 以启用每个发现的技能,或传递技能名称列表。设置时,SDK 会自动将 Skill 工具添加到 allowed_tools。如果你也传递 tools,在该列表中包含 "Skill"。见 Skills |
max_thinking_tokens | int | None | None | 已弃用 - 思考块的最大令牌数。改用 thinking |
thinking | ThinkingConfig | None | None | 控制扩展思考行为。优先于 max_thinking_tokens |
effort | EffortLevel | None | None | 思考深度的努力级别 |
session_store | SessionStore | None | None | 将会话记录镜像到外部后端,以便任何主机都可以恢复它们。见 将会话持久化到外部存储 |
session_store_flush | Literal["batched", "eager"] | "batched" | 何时将镜像的记录条目刷新到 session_store。"batched" 每轮刷新一次或当缓冲区填满时;"eager" 在每帧后触发后台刷新。当 session_store 为 None 时忽略 |
处理缓慢或停滞的 API 响应
CLI 子进程读取多个环境变量,这些变量控制 API 超时和停滞检测。通过 ClaudeAgentOptions.env 传递它们:
options = ClaudeAgentOptions(
env={
"API_TIMEOUT_MS": "120000",
"CLAUDE_CODE_MAX_RETRIES": "2",
"CLAUDE_ASYNC_AGENT_STALL_TIMEOUT_MS": "120000",
},
)
API_TIMEOUT_MS:Anthropic 客户端上的每个请求超时,以毫秒为单位。默认 600000。适用于主循环和所有子代理。
CLAUDE_CODE_MAX_RETRIES:最大 API 重试次数。默认 10。每次重试都有自己的 API_TIMEOUT_MS 窗口,因此最坏情况下的实际时间大约是 API_TIMEOUT_MS × (CLAUDE_CODE_MAX_RETRIES + 1) 加上退避。
CLAUDE_ASYNC_AGENT_STALL_TIMEOUT_MS:使用 run_in_background 启动的子代理的停滞监视器。默认 600000。在每个流事件时重置;停滞时中止子代理,将任务标记为失败,并将错误与任何部分结果一起呈现给父代理。不适用于同步子代理。
CLAUDE_ENABLE_STREAM_WATCHDOG=1 与 CLAUDE_STREAM_IDLE_TIMEOUT_MS:当标头已到达但响应体停止流式传输时中止请求。默认关闭。CLAUDE_STREAM_IDLE_TIMEOUT_MS 默认为 300000 并被限制为该最小值。中止的请求通过正常重试路径进行。
结构化输出验证的配置。将其作为 dict 传递给 ClaudeAgentOptions 上的 output_format 字段:
# Expected dict shape for output_format
{
"type": "json_schema",
"schema": {...}, # Your JSON Schema definition
}
| 字段 | 必需 | 描述 |
|---|
type | 是 | 必须是 "json_schema" 用于 JSON Schema 验证 |
schema | 是 | 用于输出验证的 JSON Schema 定义 |
SystemPromptPreset
使用 Claude Code 的预设系统提示和可选添加的配置。
class SystemPromptPreset(TypedDict):
type: Literal["preset"]
preset: Literal["claude_code"]
append: NotRequired[str]
exclude_dynamic_sections: NotRequired[bool]
| 字段 | 必需 | 描述 |
|---|
type | 是 | 必须是 "preset" 以使用预设系统提示 |
preset | 是 | 必须是 "claude_code" 以使用 Claude Code 的系统提示 |
append | 否 | 要追加到预设系统提示的其他说明 |
exclude_dynamic_sections | 否 | 将每个会话的上下文(如工作目录、git 状态和内存路径)从系统提示移到第一条用户消息。改进跨用户和机器的提示缓存重用。见 修改系统提示 |
SettingSource
控制 SDK 从哪些基于文件系统的配置源加载设置。
SettingSource = Literal["user", "project", "local"]
| 值 | 描述 | 位置 |
|---|
"user" | 全局用户设置 | ~/.claude/settings.json |
"project" | 共享项目设置(版本控制) | .claude/settings.json |
"local" | 本地项目设置(gitignored) | .claude/settings.local.json |
默认行为
当 setting_sources 被省略或为 None 时,query() 加载与 Claude Code CLI 相同的文件系统设置:用户、项目和本地。无论如何都会加载托管策略设置。见 settingSources 不控制什么 了解无论此选项如何都会读取的输入,以及如何禁用它们。
为什么使用 setting_sources
禁用文件系统设置:
# 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)
在 Python SDK 0.1.59 及更早版本中,空列表的处理方式与省略选项相同,因此 setting_sources=[] 不会禁用文件系统设置。如果你需要空列表生效,请升级到较新版本。TypeScript SDK 不受影响。
显式加载所有文件系统设置:
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)
仅加载特定设置源:
# 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)
测试和 CI 环境:
# 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)
仅 SDK 应用程序:
# 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)
加载 CLAUDE.md 项目说明:
# 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)
设置优先级
加载多个源时,设置按此优先级合并(从高到低):
- 本地设置(
.claude/settings.local.json)
- 项目设置(
.claude/settings.json)
- 用户设置(
~/.claude/settings.json)
编程选项(如 agents 和 allowed_tools)覆盖用户、项目和本地文件系统设置。托管策略设置优先于编程选项。
AgentDefinition
以编程方式定义的子代理的配置。
@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
| 字段 | 必需 | 描述 |
|---|
description | 是 | 何时使用此代理的自然语言描述 |
prompt | 是 | 代理的系统提示 |
tools | 否 | 允许的工具名称数组。如果省略,继承所有工具 |
disallowedTools | 否 | 要从代理的工具集中移除的工具名称数组 |
model | 否 | 此代理的模型覆盖。接受别名如 "sonnet"、"opus"、"haiku" 或 "inherit",或完整模型 ID。如果省略,使用主模型 |
skills | 否 | 此代理可用的技能名称列表 |
memory | 否 | 此代理的内存源:"user"、"project" 或 "local" |
mcpServers | 否 | 此代理可用的 MCP 服务器。每个条目是服务器名称或内联 {name: config} 字典 |
initialPrompt | 否 | 当此代理作为主线程代理运行时自动提交为第一个用户轮次 |
maxTurns | 否 | 代理停止前的最大代理轮次数 |
background | 否 | 调用时将此代理作为非阻塞后台任务运行 |
effort | 否 | 此代理的推理努力级别。接受命名级别或整数。见 EffortLevel |
permissionMode | 否 | 此代理内工具执行的权限模式。见 PermissionMode |
AgentDefinition 字段名称使用 camelCase,如 disallowedTools、permissionMode 和 maxTurns。这些名称直接映射到与 TypeScript SDK 共享的线路格式。这与 ClaudeAgentOptions 不同,后者对等效的顶级字段(如 disallowed_tools 和 permission_mode)使用 Python snake_case。因为 AgentDefinition 是数据类,传递 snake_case 关键字在构造时会引发 TypeError。
PermissionMode
用于控制工具执行的权限模式。
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
用于指导思考深度的努力级别。
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
]
工具权限回调函数的类型别名。
CanUseTool = Callable[
[str, dict[str, Any], ToolPermissionContext], Awaitable[PermissionResult]
]
回调接收:
tool_name:被调用的工具的名称
input_data:工具的输入参数
context:带有附加信息的 ToolPermissionContext
返回 PermissionResult(PermissionResultAllow 或 PermissionResultDeny)。
ToolPermissionContext
传递给工具权限回调的上下文信息。
@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
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
signal | Any | None | 保留供将来中止信号支持 |
suggestions | list[PermissionUpdate] | 来自 CLI 的权限更新建议。Bash 提示包括带有 localSettings 目标的建议,因此在 updated_permissions 中返回它会将规则写入 .claude/settings.local.json 并在会话间持久化。 |
blocked_path | str | None | 触发权限请求的文件路径(如适用)。例如,当 Bash 命令尝试访问允许目录外的路径时 |
decision_reason | str | None | 触发此权限请求的原因。从 PreToolUse hooks 的 permissionDecisionReason 转发,当 hooks 返回 "ask" 时 |
title | str | None | 完整权限提示句子,如 Claude wants to read foo.txt。存在时用作主要提示文本 |
display_name | str | None | 工具操作的短名词短语,如 Read file,适合按钮标签 |
description | str | None | 权限 UI 的人类可读副标题 |
PermissionResult
权限回调结果的联合类型。
PermissionResult = PermissionResultAllow | PermissionResultDeny
PermissionResultAllow
指示应允许工具调用的结果。
@dataclass
class PermissionResultAllow:
behavior: Literal["allow"] = "allow"
updated_input: dict[str, Any] | None = None
updated_permissions: list[PermissionUpdate] | None = None
| 字段 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|
behavior | Literal["allow"] | "allow" | 必须是 “allow” |
updated_input | dict[str, Any] | None | None | 要使用的修改后的输入而不是原始输入 |
updated_permissions | list[PermissionUpdate] | None | None | 要应用的权限更新 |
PermissionResultDeny
指示应拒绝工具调用的结果。
@dataclass
class PermissionResultDeny:
behavior: Literal["deny"] = "deny"
message: str = ""
interrupt: bool = False
| 字段 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|
behavior | Literal["deny"] | "deny" | 必须是 “deny” |
message | str | "" | 解释为什么拒绝工具的消息 |
interrupt | bool | False | 是否中断当前执行 |
PermissionUpdate
用于以编程方式更新权限的配置。
@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
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
type | Literal[...] | 权限更新操作的类型 |
rules | list[PermissionRuleValue] | None | 用于添加/替换/移除操作的规则 |
behavior | Literal["allow", "deny", "ask"] | None | 基于规则的操作的行为 |
mode | PermissionMode | None | setMode 操作的模式 |
directories | list[str] | None | 用于添加/移除目录操作的目录 |
destination | Literal[...] | None | 应用权限更新的位置 |
PermissionRuleValue
要在权限更新中添加、替换或移除的规则。
@dataclass
class PermissionRuleValue:
tool_name: str
rule_content: str | None = None
使用 Claude Code 的默认工具集的预设工具配置。
class ToolsPreset(TypedDict):
type: Literal["preset"]
preset: Literal["claude_code"]
ThinkingConfig
控制扩展思考行为。三种配置的联合:
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
| 变体 | 字段 | 描述 |
|---|
adaptive | type, display | Claude 自适应决定何时思考 |
enabled | type, budget_tokens, display | 启用具有特定令牌预算的思考 |
disabled | type | 禁用思考 |
可选的 display 字段控制思考文本是否返回为 "summarized" 或 "omitted"。在 Claude Opus 4.7 及更高版本上,API 默认值为 "omitted",因此设置 "summarized" 以在 ThinkingBlock 输出中接收思考内容。
因为这些是 TypedDict 类,它们在运行时是普通字典。要么将它们构造为字典字面量,要么调用类作为构造函数;两者都产生 dict。使用 config["budget_tokens"] 访问字段,而不是 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
SDK 测试功能的字面类型。
SdkBeta = Literal["context-1m-2025-08-07"]
与 ClaudeAgentOptions 中的 betas 字段一起使用以启用测试功能。
McpSdkServerConfig
使用 create_sdk_mcp_server() 创建的 SDK MCP 服务器的配置。
class McpSdkServerConfig(TypedDict):
type: Literal["sdk"]
name: str
instance: Any # MCP Server instance
McpServerConfig
MCP 服务器配置的联合类型。
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
由 get_mcp_status() 报告的 MCP 服务器的配置。这是所有 McpServerConfig 传输变体加上用于通过 claude.ai 代理的服务器的仅输出 claudeai-proxy 变体的联合。
McpServerStatusConfig = (
McpStdioServerConfig
| McpSSEServerConfig
| McpHttpServerConfig
| McpSdkServerConfigStatus
| McpClaudeAIProxyServerConfig
)
McpSdkServerConfigStatus 是 McpSdkServerConfig 的可序列化形式,仅包含 type("sdk")和 name(str)字段;进程内 instance 被省略。McpClaudeAIProxyServerConfig 具有 type("claudeai-proxy")、url(str)和 id(str)字段。
McpStatusResponse
来自 ClaudeSDKClient.get_mcp_status() 的响应。在 mcpServers 键下包装服务器状态列表。
class McpStatusResponse(TypedDict):
mcpServers: list[McpServerStatus]
McpServerStatus
连接的 MCP 服务器的状态,包含在 McpStatusResponse 中。
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]]
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
name | str | 服务器名称 |
status | str | "connected"、"failed"、"needs-auth"、"pending" 或 "disabled" 之一 |
serverInfo | dict(可选) | 服务器名称和版本({"name": str, "version": str}) |
error | str(可选) | 服务器连接失败时的错误消息 |
config | McpServerStatusConfig(可选) | 服务器配置。与 McpServerConfig 形状相同(stdio、SSE、HTTP 或 SDK),加上通过 claude.ai 连接的服务器的 claudeai-proxy 变体 |
scope | str(可选) | 配置范围 |
tools | list(可选) | 此服务器提供的工具,每个都有 name、description 和 annotations 字段 |
SdkPluginConfig
SDK 中加载插件的配置。
class SdkPluginConfig(TypedDict):
type: Literal["local"]
path: str
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
type | Literal["local"] | 必须是 "local"(目前仅支持本地插件) |
path | str | 插件目录的绝对或相对路径 |
示例:
plugins = [
{"type": "local", "path": "./my-plugin"},
{"type": "local", "path": "/absolute/path/to/plugin"},
]
有关创建和使用插件的完整信息,见 Plugins。
消息类型
Message
所有可能消息的联合类型。
Message = (
UserMessage
| AssistantMessage
| SystemMessage
| ResultMessage
| StreamEvent
| RateLimitEvent
)
UserMessage
用户输入消息。
@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
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
content | str | list[ContentBlock] | 消息内容为文本或内容块 |
uuid | str | None | 唯一消息标识符 |
parent_tool_use_id | str | None | 如果此消息是工具结果响应,则为工具使用 ID |
tool_use_result | dict[str, Any] | None | 工具结果数据(如果适用) |
AssistantMessage
带有内容块的助手响应消息。
@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
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
content | list[ContentBlock] | 响应中的内容块列表 |
model | str | 生成响应的模型 |
parent_tool_use_id | str | None | 如果这是嵌套响应,则为工具使用 ID |
error | AssistantMessageError | None | 如果响应遇到错误,则为错误类型 |
usage | dict[str, Any] | None | 每条消息的令牌使用情况(与 ResultMessage.usage 相同的键) |
message_id | str | None | API 消息 ID。来自一个轮次的多条消息共享相同的 ID |
AssistantMessageError
助手消息的可能错误类型。
AssistantMessageError = Literal[
"authentication_failed",
"billing_error",
"rate_limit",
"invalid_request",
"server_error",
"max_output_tokens",
"unknown",
]
SystemMessage
带有元数据的系统消息。
@dataclass
class SystemMessage:
subtype: str
data: dict[str, Any]
ResultMessage
带有成本和使用信息的最终结果消息。
@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
usage 字典在存在时包含以下键:
| 键 | 类型 | 描述 |
|---|
input_tokens | int | 消耗的总输入令牌。 |
output_tokens | int | 生成的总输出令牌。 |
cache_creation_input_tokens | int | 用于创建新缓存条目的令牌。 |
cache_read_input_tokens | int | 从现有缓存条目读取的令牌。 |
model_usage 字典将模型名称映射到每个模型的使用情况。内部字典键使用 camelCase,因为该值从底层 CLI 进程未修改地传递,匹配 TypeScript ModelUsage 类型:
| 键 | 类型 | 描述 |
|---|
inputTokens | int | 此模型的输入令牌。 |
outputTokens | int | 此模型的输出令牌。 |
cacheReadInputTokens | int | 此模型的缓存读取令牌。 |
cacheCreationInputTokens | int | 此模型的缓存创建令牌。 |
webSearchRequests | int | 此模型进行的网络搜索请求。 |
costUSD | float | 此模型的估计成本(美元),客户端计算。见 跟踪成本和使用 了解计费注意事项。 |
contextWindow | int | 此模型的上下文窗口大小。 |
maxOutputTokens | int | 此模型的最大输出令牌限制。 |
StreamEvent
流式事件,用于流式传输期间的部分消息更新。仅在 ClaudeAgentOptions 中 include_partial_messages=True 时接收。通过 from claude_agent_sdk.types import StreamEvent 导入。
@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
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
uuid | str | 此事件的唯一标识符 |
session_id | str | 会话标识符 |
event | dict[str, Any] | 原始 Claude API 流事件数据 |
parent_tool_use_id | str | None | 如果此事件来自子代理,则为父工具使用 ID |
RateLimitEvent
当速率限制状态更改时发出(例如,从 "allowed" 到 "allowed_warning")。使用此来在用户达到硬限制之前警告他们,或在状态为 "rejected" 时退避。
@dataclass
class RateLimitEvent:
rate_limit_info: RateLimitInfo
uuid: str
session_id: str
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
rate_limit_info | RateLimitInfo | 当前速率限制状态 |
uuid | str | 唯一事件标识符 |
session_id | str | 会话标识符 |
RateLimitInfo
由 RateLimitEvent 携带的速率限制状态。
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)
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
status | RateLimitStatus | 当前状态。"allowed_warning" 表示接近限制;"rejected" 表示达到限制 |
resets_at | int | None | 速率限制窗口重置的 Unix 时间戳 |
rate_limit_type | RateLimitType | None | 哪个速率限制窗口适用 |
utilization | float | None | 消耗的速率限制的分数(0.0 到 1.0) |
overage_status | RateLimitStatus | None | 按需付费超额使用的状态(如果适用) |
overage_resets_at | int | None | 超额窗口重置的 Unix 时间戳 |
overage_disabled_reason | str | None | 为什么超额不可用,如果状态为 "rejected" |
raw | dict[str, Any] | 来自 CLI 的完整原始字典,包括上面未建模的字段 |
TaskStartedMessage
当后台任务启动时发出。后台任务是在主轮次之外跟踪的任何内容:后台 Bash 命令、Monitor 监视、通过 Agent 工具生成的子代理或远程代理。task_type 字段告诉你是哪一个。此命名与 Task 到 Agent 工具重命名无关。
@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
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
task_id | str | 任务的唯一标识符 |
description | str | 任务的描述 |
uuid | str | 唯一消息标识符 |
session_id | str | 会话标识符 |
tool_use_id | str | None | 关联的工具使用 ID |
task_type | str | None | 哪种后台任务:"local_bash" 用于后台 Bash 和 Monitor 监视,"local_agent" 或 "remote_agent" |
TaskUsage
后台任务的令牌和计时数据。
class TaskUsage(TypedDict):
total_tokens: int
tool_uses: int
duration_ms: int
TaskProgressMessage
定期为运行的后台任务发出进度更新。
@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
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
task_id | str | 任务的唯一标识符 |
description | str | 当前状态描述 |
usage | TaskUsage | 此任务迄今为止的令牌使用情况 |
uuid | str | 唯一消息标识符 |
session_id | str | 会话标识符 |
tool_use_id | str | None | 关联的工具使用 ID |
last_tool_name | str | None | 任务使用的最后一个工具的名称 |
TaskNotificationMessage
当后台任务完成、失败或停止时发出。后台任务包括 run_in_background Bash 命令、Monitor 监视和后台子代理。
@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
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
task_id | str | 任务的唯一标识符 |
status | TaskNotificationStatus | "completed"、"failed" 或 "stopped" 之一 |
output_file | str | 任务输出文件的路径 |
summary | str | 任务结果的摘要 |
uuid | str | 唯一消息标识符 |
session_id | str | 会话标识符 |
tool_use_id | str | None | 关联的工具使用 ID |
usage | TaskUsage | None | 任务的最终令牌使用情况 |
内容块类型
ContentBlock
所有内容块的联合类型。
ContentBlock = TextBlock | ThinkingBlock | ToolUseBlock | ToolResultBlock
TextBlock
文本内容块。
@dataclass
class TextBlock:
text: str
ThinkingBlock
思考内容块(用于具有思考能力的模型)。
@dataclass
class ThinkingBlock:
thinking: str
signature: str
工具使用请求块。
@dataclass
class ToolUseBlock:
id: str
name: str
input: dict[str, Any]
工具执行结果块。
@dataclass
class ToolResultBlock:
tool_use_id: str
content: str | list[dict[str, Any]] | None = None
is_error: bool | None = None
错误类型
ClaudeSDKError
所有 SDK 错误的基础异常类。
class ClaudeSDKError(Exception):
"""Base error for Claude SDK."""
CLINotFoundError
当 Claude Code CLI 未安装或找不到时引发。
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
当连接到 Claude Code 失败时引发。
class CLIConnectionError(ClaudeSDKError):
"""Failed to connect to Claude Code."""
ProcessError
当 Claude Code 进程失败时引发。
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
当 JSON 解析失败时引发。
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
Hook 类型
有关使用 hooks 的综合指南,包括示例和常见模式,见 Hooks 指南。
HookEvent
支持的 hook 事件类型。
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
]
TypeScript SDK 支持 Python 中尚未提供的其他 hook 事件:SessionStart、SessionEnd、Setup、TeammateIdle、TaskCompleted、ConfigChange、WorktreeCreate、WorktreeRemove、PostToolBatch 和 MessageDisplay。
HookCallback
hook 回调函数的类型定义。
HookCallback = Callable[[HookInput, str | None, HookContext], Awaitable[HookJSONOutput]]
参数:
input:强类型 hook 输入,具有基于 hook_event_name 的判别联合(见 HookInput)
tool_use_id:可选工具使用标识符(用于工具相关的 hooks)
context:带有附加信息的 hook 上下文
返回可能包含以下内容的 HookJSONOutput:
decision:"block" 以阻止操作
systemMessage:显示给用户的警告消息
hookSpecificOutput:hook 特定的输出数据
HookContext
传递给 hook 回调的上下文信息。
class HookContext(TypedDict):
signal: Any | None # Future: abort signal support
HookMatcher
用于将 hooks 匹配到特定事件或工具的配置。
@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)
)
所有 hook 输入类型的联合类型。实际类型取决于 hook_event_name 字段。
HookInput = (
PreToolUseHookInput
| PostToolUseHookInput
| PostToolUseFailureHookInput
| UserPromptSubmitHookInput
| StopHookInput
| SubagentStopHookInput
| PreCompactHookInput
| NotificationHookInput
| SubagentStartHookInput
| PermissionRequestHookInput
)
所有 hook 输入类型中存在的基础字段。
class BaseHookInput(TypedDict):
session_id: str
transcript_path: str
cwd: str
permission_mode: NotRequired[str]
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
session_id | str | 当前会话标识符 |
transcript_path | str | 会话记录文件的路径 |
cwd | str | 当前工作目录 |
permission_mode | str(可选) | 当前权限模式 |
PreToolUse hook 事件的输入数据。
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]
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
hook_event_name | Literal["PreToolUse"] | 始终为 “PreToolUse” |
tool_name | str | 即将执行的工具的名称 |
tool_input | dict[str, Any] | 工具的输入参数 |
tool_use_id | str | 此工具使用的唯一标识符 |
agent_id | str(可选) | 子代理标识符,当 hook 在子代理内触发时存在 |
agent_type | str(可选) | 子代理类型,当 hook 在子代理内触发时存在 |
PostToolUseHookInput
PostToolUse hook 事件的输入数据。
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]
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
hook_event_name | Literal["PostToolUse"] | 始终为 “PostToolUse” |
tool_name | str | 已执行的工具的名称 |
tool_input | dict[str, Any] | 使用的输入参数 |
tool_response | Any | 工具执行的响应 |
tool_use_id | str | 此工具使用的唯一标识符 |
agent_id | str(可选) | 子代理标识符,当 hook 在子代理内触发时存在 |
agent_type | str(可选) | 子代理类型,当 hook 在子代理内触发时存在 |
PostToolUseFailureHookInput
PostToolUseFailure hook 事件的输入数据。当工具执行失败时调用。
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]
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
hook_event_name | Literal["PostToolUseFailure"] | 始终为 “PostToolUseFailure” |
tool_name | str | 失败的工具的名称 |
tool_input | dict[str, Any] | 使用的输入参数 |
tool_use_id | str | 此工具使用的唯一标识符 |
error | str | 失败执行的错误消息 |
is_interrupt | bool(可选) | 失败是否由中断引起 |
agent_id | str(可选) | 子代理标识符,当 hook 在子代理内触发时存在 |
agent_type | str(可选) | 子代理类型,当 hook 在子代理内触发时存在 |
UserPromptSubmit hook 事件的输入数据。
class UserPromptSubmitHookInput(BaseHookInput):
hook_event_name: Literal["UserPromptSubmit"]
prompt: str
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
hook_event_name | Literal["UserPromptSubmit"] | 始终为 “UserPromptSubmit” |
prompt | str | 用户提交的提示 |
Stop hook 事件的输入数据。
class StopHookInput(BaseHookInput):
hook_event_name: Literal["Stop"]
stop_hook_active: bool
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
hook_event_name | Literal["Stop"] | 始终为 “Stop” |
stop_hook_active | bool | stop hook 是否活跃 |
SubagentStop hook 事件的输入数据。
class SubagentStopHookInput(BaseHookInput):
hook_event_name: Literal["SubagentStop"]
stop_hook_active: bool
agent_id: str
agent_transcript_path: str
agent_type: str
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
hook_event_name | Literal["SubagentStop"] | 始终为 “SubagentStop” |
stop_hook_active | bool | stop hook 是否活跃 |
agent_id | str | 子代理的唯一标识符 |
agent_transcript_path | str | 子代理的记录文件路径 |
agent_type | str | 子代理的类型 |
PreCompact hook 事件的输入数据。
class PreCompactHookInput(BaseHookInput):
hook_event_name: Literal["PreCompact"]
trigger: Literal["manual", "auto"]
custom_instructions: str | None
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
hook_event_name | Literal["PreCompact"] | 始终为 “PreCompact” |
trigger | Literal["manual", "auto"] | 什么触发了压缩 |
custom_instructions | str | None | 压缩的自定义说明 |
Notification hook 事件的输入数据。
class NotificationHookInput(BaseHookInput):
hook_event_name: Literal["Notification"]
message: str
title: NotRequired[str]
notification_type: str
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
hook_event_name | Literal["Notification"] | 始终为 “Notification” |
message | str | 通知消息内容 |
title | str(可选) | 通知标题 |
notification_type | str | 通知类型 |
SubagentStart hook 事件的输入数据。
class SubagentStartHookInput(BaseHookInput):
hook_event_name: Literal["SubagentStart"]
agent_id: str
agent_type: str
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
hook_event_name | Literal["SubagentStart"] | 始终为 “SubagentStart” |
agent_id | str | 子代理的唯一标识符 |
agent_type | str | 子代理的类型 |
PermissionRequest hook 事件的输入数据。允许 hooks 以编程方式处理权限决策。
class PermissionRequestHookInput(BaseHookInput):
hook_event_name: Literal["PermissionRequest"]
tool_name: str
tool_input: dict[str, Any]
permission_suggestions: NotRequired[list[Any]]
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|
hook_event_name | Literal["PermissionRequest"] | 始终为 “PermissionRequest” |
tool_name | str | 请求权限的工具的名称 |
tool_input | dict[str, Any] | 工具的输入参数 |
permission_suggestions | list[Any](可选) | 来自 CLI 的建议权限更新 |
HookJSONOutput
hook 回调返回值的联合类型。
HookJSONOutput = AsyncHookJSONOutput | SyncHookJSONOutput
SyncHookJSONOutput
具有控制和决策字段的同步 hook 输出。
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]
在 Python 代码中使用 continue_(带下划线)。发送到 CLI 时会自动转换为 continue。
HookSpecificOutput
包含 hook 事件名称和事件特定字段的 TypedDict。形状取决于 hookEventName 值。有关每个 hook 事件的可用字段的完整详情,见 使用 hooks 控制执行。
事件特定输出类型的判别联合。hookEventName 字段确定哪些字段有效。
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
延迟 hook 执行的异步 hook 输出。
class AsyncHookJSONOutput(TypedDict):
async_: Literal[True] # Set to True to defer execution
asyncTimeout: NotRequired[int] # Timeout in milliseconds
在 Python 代码中使用 async_(带下划线)。发送到 CLI 时会自动转换为 async。
Hook 使用示例
此示例注册两个 hooks:一个阻止危险的 bash 命令(如 rm -rf /),另一个记录所有工具使用以进行审计。安全 hook 仅在 Bash 命令上运行(通过 matcher),而日志 hook 在所有工具上运行。
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)
工具输入/输出类型
所有内置 Claude Code 工具的输入/输出模式文档。虽然 Python SDK 不将这些导出为类型,但它们代表消息中工具输入和输出的结构。
Agent
工具名称: Agent(之前为 Task,仍然接受作为别名)
输入:
{
"description": str, # 任务的简短描述(3-5 个单词)
"prompt": str, # 代理要执行的任务
"subagent_type": str, # 要使用的专门代理的类型
}
输出:
{
"result": str, # 来自子代理的最终结果
"usage": dict | None, # 令牌使用统计
"total_cost_usd": float | None, # 以美元计的估计总成本
"duration_ms": int | None, # 执行持续时间(毫秒)
}
AskUserQuestion
工具名称: AskUserQuestion
在执行期间向用户提出澄清问题。见 处理批准和用户输入 了解使用详情。
输入:
{
"questions": [ # 要向用户提出的问题(1-4 个问题)
{
"question": str, # 要向用户提出的完整问题
"header": str, # 显示为芯片/标签的非常简短的标签(最多 12 个字符)
"options": [ # 可用的选择(2-4 个选项)
{
"label": str, # 此选项的显示文本(1-5 个单词)
"description": str, # 此选项含义的说明
}
],
"multiSelect": bool, # 设置为 true 以允许多个选择
}
],
"answers": dict[str, str | list[str]] | None,
# 由权限系统填充的用户答案。多选
# 答案可能是标签列表或逗号连接的字符串
}
输出:
{
"questions": [ # 被提出的问题
{
"question": str,
"header": str,
"options": [{"label": str, "description": str}],
"multiSelect": bool,
}
],
"answers": dict[str, str], # 将问题文本映射到答案字符串
# 多选答案以逗号分隔
}
Bash
工具名称: Bash
输入:
{
"command": str, # 要执行的命令
"timeout": int | None, # 可选的超时时间(毫秒)(最大 600000)
"description": str | None, # 清晰、简洁的描述(5-10 个单词)
"run_in_background": bool | None, # 设置为 true 以在后台运行
}
输出:
{
"output": str, # 合并的 stdout 和 stderr 输出
"exitCode": int, # 命令的退出代码
"killed": bool | None, # 命令是否因超时而被杀死
"shellId": str | None, # 后台进程的 Shell ID
}
Monitor
工具名称: Monitor
运行后台脚本并将每个 stdout 行作为事件传递给 Claude,以便它可以做出反应而无需轮询。Monitor 遵循与 Bash 相同的权限规则。见 Monitor 工具参考 了解行为和提供商可用性。
输入:
{
"command": str, # Shell 脚本;每个 stdout 行是一个事件,退出结束监视
"description": str, # 在通知中显示的简短描述
"timeout_ms": int | None, # 在此截止时间后杀死(默认 300000,最大 3600000)
"persistent": bool | None, # 在会话的生命周期内运行;使用 TaskStop 停止
}
输出:
{
"taskId": str, # 后台监视任务的 ID
"timeoutMs": int, # 超时截止时间(毫秒)(持久时为 0)
"persistent": bool | None, # 当运行到 TaskStop 或会话结束时为 True
}
Edit
工具名称: Edit
输入:
{
"file_path": str, # 要修改的文件的绝对路径
"old_string": str, # 要替换的文本
"new_string": str, # 替换为的文本
"replace_all": bool | None, # 替换所有出现(默认 False)
}
输出:
{
"message": str, # 确认消息
"replacements": int, # 进行的替换次数
"file_path": str, # 被编辑的文件路径
}
Read
工具名称: Read
输入:
{
"file_path": str, # 要读取的文件的绝对路径
"offset": int | None, # 开始读取的行号
"limit": int | None, # 要读取的行数
}
输出(文本文件):
{
"content": str, # 带行号的文件内容
"total_lines": int, # 文件中的总行数
"lines_returned": int, # 实际返回的行数
}
输出(图像):
{
"image": str, # Base64 编码的图像数据
"mime_type": str, # 图像 MIME 类型
"file_size": int, # 文件大小(字节)
}
Write
工具名称: Write
输入:
{
"file_path": str, # 要写入的文件的绝对路径
"content": str, # 要写入文件的内容
}
输出:
{
"message": str, # 成功消息
"bytes_written": int, # 写入的字节数
"file_path": str, # 被写入的文件路径
}
Glob
工具名称: Glob
输入:
{
"pattern": str, # 用于匹配文件的 glob 模式
"path": str | None, # 要搜索的目录(默认为 cwd)
}
输出:
{
"matches": list[str], # 匹配的文件路径数组
"count": int, # 找到的匹配数
"search_path": str, # 使用的搜索目录
}
Grep
工具名称: Grep
输入:
{
"pattern": str, # 正则表达式模式
"path": str | None, # 要搜索的文件或目录
"glob": str | None, # 用于过滤文件的 glob 模式
"type": str | None, # 要搜索的文件类型
"output_mode": str | None, # "content"、"files_with_matches" 或 "count"
"-i": bool | None, # 不区分大小写的搜索
"-n": bool | None, # 显示行号
"-B": int | None, # 每个匹配前显示的行数
"-A": int | None, # 每个匹配后显示的行数
"-C": int | None, # 每个匹配前后显示的行数
"head_limit": int | None, # 将输出限制为前 N 行/条目
"multiline": bool | None, # 启用多行模式
}
输出(content 模式):
{
"matches": [
{
"file": str,
"line_number": int | None,
"line": str,
"before_context": list[str] | None,
"after_context": list[str] | None,
}
],
"total_matches": int,
}
输出(files_with_matches 模式):
{
"files": list[str], # 包含匹配的文件
"count": int, # 包含匹配的文件数
}
NotebookEdit
工具名称: NotebookEdit
输入:
{
"notebook_path": str, # Jupyter 笔记本的绝对路径
"cell_id": str | None, # 要编辑的单元格的 ID
"new_source": str, # 单元格的新源代码
"cell_type": "code" | "markdown" | None, # 单元格的类型
"edit_mode": "replace" | "insert" | "delete" | None, # 编辑操作类型
}
输出:
{
"message": str, # 成功消息
"edit_type": "replaced" | "inserted" | "deleted", # 执行的编辑类型
"cell_id": str | None, # 受影响的单元格 ID
"total_cells": int, # 编辑后笔记本中的总单元格数
}
WebFetch
工具名称: WebFetch
输入:
{
"url": str, # 要从中获取内容的 URL
"prompt": str, # 在获取的内容上运行的提示
}
输出:
{
"bytes": int, # 获取的内容大小(字节)
"code": int, # HTTP 响应代码
"codeText": str, # HTTP 响应代码文本
"result": str, # 通过将提示应用于内容得到的处理结果
"durationMs": int, # 获取和处理内容的时间(毫秒)
"url": str, # 被获取的 URL
}
WebSearch
工具名称: WebSearch
输入:
{
"query": str, # 要使用的搜索查询
"allowed_domains": list[str] | None, # 仅包含来自这些域的结果
"blocked_domains": list[str] | None, # 永远不包含来自这些域的结果
}
输出:
{
"query": str, # 搜索查询
"results": list[str | {"tool_use_id": str, "content": list[{"title": str, "url": str}]}],
"durationSeconds": float, # 搜索持续时间(秒)
}
TodoWrite
工具名称: TodoWrite
自 Claude Code v2.1.142 起,TodoWrite 默认被禁用。改用 TaskCreate、TaskGet、TaskUpdate 和 TaskList。见 迁移到 Task 工具 更新您的监视代码,或设置 CLAUDE_CODE_ENABLE_TASKS=0 以恢复到 TodoWrite。
输入:
{
"todos": [
{
"content": str, # 任务描述
"status": "pending" | "in_progress" | "completed", # 任务状态
"activeForm": str, # 描述的活跃形式
}
]
}
输出:
{
"message": str, # 成功消息
"stats": {"total": int, "pending": int, "in_progress": int, "completed": int},
}
TaskCreate
工具名称: TaskCreate
输入:
{
"subject": str, # 简短的任务标题
"description": str, # 详细的任务正文
"activeForm": str | None, # 进行中时显示的现在时标签
"metadata": dict | None, # 任意调用者元数据
}
输出:
{
"task": {"id": str, "subject": str}, # 创建的任务及其分配的 ID
}
TaskUpdate
工具名称: TaskUpdate
输入:
{
"taskId": str, # 要修补的任务的 ID
"status": Literal["pending", "in_progress", "completed", "deleted"] | None,
"subject": str | None,
"description": str | None,
"activeForm": str | None,
"addBlocks": list[str] | None, # 此任务现在阻止的任务 ID
"addBlockedBy": list[str] | None, # 现在阻止此任务的任务 ID
"owner": str | None,
"metadata": dict | None,
}
输出:
{
"success": bool,
"taskId": str,
"updatedFields": list[str], # 更改的字段名称
"error": str | None,
"statusChange": {"from": str, "to": str} | None,
}
TaskGet
工具名称: TaskGet
输入:
{
"taskId": str, # 要读取的任务的 ID
}
输出:
{
"task": {
"id": str,
"subject": str,
"description": str,
"status": Literal["pending", "in_progress", "completed"],
"blocks": list[str],
"blockedBy": list[str],
} | None, # 当 ID 未找到时为 None
}
TaskList
工具名称: TaskList
输入:
输出:
{
"tasks": [
{
"id": str,
"subject": str,
"status": Literal["pending", "in_progress", "completed"],
"owner": str | None,
"blockedBy": list[str],
}
],
}
BashOutput
工具名称: BashOutput
输入:
{
"bash_id": str, # 后台 shell 的 ID
"filter": str | None, # 用于过滤输出行的可选正则表达式
}
输出:
{
"output": str, # 自上次检查以来的新输出
"status": "running" | "completed" | "failed", # 当前 shell 状态
"exitCode": int | None, # 完成时的退出代码
}
KillBash
工具名称: KillBash
输入:
{
"shell_id": str # 要杀死的后台 shell 的 ID
}
输出:
{
"message": str, # 成功消息
"shell_id": str, # 被杀死的 shell 的 ID
}
ExitPlanMode
工具名称: ExitPlanMode
输入:
{
"plan": str # 用户要运行以获得批准的计划
}
输出:
{
"message": str, # 确认消息
"approved": bool | None, # 用户是否批准了计划
}
ListMcpResources
工具名称: ListMcpResourcesTool
输入:
{
"server": str | None # 可选的服务器名称以按其过滤资源
}
输出:
{
"resources": [
{
"uri": str,
"name": str,
"description": str | None,
"mimeType": str | None,
"server": str,
}
],
"total": int,
}
ReadMcpResource
工具名称: ReadMcpResourceTool
输入:
{
"server": str, # MCP 服务器名称
"uri": str, # 要读取的资源 URI
}
输出:
{
"contents": [
{"uri": str, "mimeType": str | None, "text": str | None, "blob": str | None}
],
"server": str,
}
ClaudeSDKClient 的高级功能
构建持续对话界面
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())
使用 Hooks 进行行为修改
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())
实时进度监控
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())
示例用法
基本文件操作(使用 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())
错误处理
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}")
使用客户端的流式模式
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())
使用 ClaudeSDKClient 的自定义工具
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())
沙箱配置
SandboxSettings
沙箱行为的配置。使用此来启用命令沙箱和以编程方式配置网络限制。
class SandboxSettings(TypedDict, total=False):
enabled: bool
autoAllowBashIfSandboxed: bool
excludedCommands: list[str]
allowUnsandboxedCommands: bool
network: SandboxNetworkConfig
ignoreViolations: SandboxIgnoreViolations
enableWeakerNestedSandbox: bool
| 属性 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|
enabled | bool | False | 为命令执行启用沙箱模式 |
autoAllowBashIfSandboxed | bool | True | 启用沙箱时自动批准 bash 命令 |
excludedCommands | list[str] | [] | 始终绕过沙箱限制的命令(例如 ["docker"])。这些自动运行沙箱外,无需模型参与 |
allowUnsandboxedCommands | bool | True | 允许模型请求在沙箱外运行命令。当为 True 时,模型可以在工具输入中设置 dangerouslyDisableSandbox,这会回退到 权限系统 |
network | SandboxNetworkConfig | None | 网络特定的沙箱配置 |
ignoreViolations | SandboxIgnoreViolations | None | 配置要忽略的沙箱违规 |
enableWeakerNestedSandbox | bool | False | 启用较弱的嵌套沙箱以实现兼容性 |
沙箱取决于平台支持,在 Linux 上,需要 bubblewrap 和 socat 等工具。默认情况下,当 enabled 为 True 但沙箱无法启动时,命令在沙箱外运行,并在 stderr 上显示警告。此默认值与 TypeScript SDK 不同,后者中 failIfUnavailable 默认为 true。在沙箱设置中设置 "failIfUnavailable": True 以改为停止。该键尚未在 SandboxSettings 上声明,但 SDK 会将其转发给 Claude Code,后者会遵守它。然后 query() 报告一个 ResultMessage,其 subtype="error_during_execution" 和 errors 中的原因。监视该子类型,而不是期望 query() 在生成消息之前引发。
示例用法
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)
Unix socket 安全性:allowUnixSockets 选项可以授予对强大系统服务的访问权限。例如,允许 /var/run/docker.sock 实际上通过 Docker API 授予完整的主机系统访问权限,绕过沙箱隔离。仅允许严格必要的 Unix sockets,并理解每个的安全含义。
SandboxNetworkConfig
沙箱模式的网络特定配置。这些设置适用于当父 SandboxSettings 中的 enabled 为 True 时的沙箱化 Bash 命令。它们不限制 WebFetch 工具,该工具改用 权限规则。
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
| 属性 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|
allowedDomains | list[str] | [] | 沙箱化进程可以访问的域名 |
deniedDomains | list[str] | [] | 沙箱化进程无法访问的域名。优先于 allowedDomains |
allowManagedDomainsOnly | bool | False | 仅限托管设置:在托管设置中设置时,忽略来自非托管设置源的 allowedDomains。通过 SDK 选项设置时无效 |
allowUnixSockets | list[str] | [] | 进程可以访问的 Unix socket 路径(例如 Docker socket) |
allowAllUnixSockets | bool | False | 允许访问所有 Unix sockets |
allowLocalBinding | bool | False | 允许进程绑定到本地端口(例如开发服务器) |
allowMachLookup | list[str] | [] | 仅限 macOS:允许的 XPC/Mach 服务名称。支持尾部通配符 |
httpProxyPort | int | None | 网络请求的 HTTP 代理端口 |
socksProxyPort | int | None | 网络请求的 SOCKS 代理端口 |
内置沙箱代理基于请求的主机名强制执行网络允许列表,不会终止或检查 TLS 流量,因此 域名前置 等技术可能会绕过它。有关详细信息,请参阅 沙箱安全限制,以及 安全部署 以配置 TLS 终止代理。
SandboxIgnoreViolations
用于忽略特定沙箱违规的配置。
class SandboxIgnoreViolations(TypedDict, total=False):
file: list[str]
network: list[str]
| 属性 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|
file | list[str] | [] | 要忽略违规的文件路径模式 |
network | list[str] | [] | 要忽略违规的网络模式 |
沙箱外命令的权限回退
当 allowUnsandboxedCommands 启用时,模型可以通过在工具输入中设置 dangerouslyDisableSandbox: True 来请求在沙箱外运行命令。这些请求回退到现有权限系统,意味着你的 can_use_tool 处理程序将被调用,允许你实现自定义授权逻辑。
excludedCommands vs allowUnsandboxedCommands:
excludedCommands:始终自动绕过沙箱的命令的静态列表(例如 ["docker"])。模型对此无控制权。
allowUnsandboxedCommands:让模型在运行时通过在工具输入中设置 dangerouslyDisableSandbox: True 来决定是否请求沙箱外执行。
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)
此模式使你能够:
- 审计模型请求:记录模型何时请求沙箱外执行
- 实现允许列表:仅允许特定命令在沙箱外运行
- 添加批准工作流:需要显式授权以进行特权操作
使用 dangerouslyDisableSandbox: True 运行的命令具有完整的系统访问权限。确保你的 can_use_tool 处理程序仔细验证这些请求。如果 permission_mode 设置为 bypassPermissions 且 allow_unsandboxed_commands 启用,模型可以自主执行沙箱外的命令,无需任何批准提示。此组合实际上允许模型无声地逃离沙箱隔离。