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title: 自托管沙箱中的自定义工具
url: https://platform.claude.com/docs/zh-CN/managed-agents/self-hosted-sandboxes-custom-tools
description: 从自托管沙箱 worker 提供自定义工具，并将您网络内的 MCP 服务器封装为自定义工具，无需运行隧道。
featureMetadata:
topic:
title: Managed Agents
url: https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/overview
status: beta
betaHeader: managed-agents-2026-04-01
---
[自定义工具](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/managed-agents/tools#custom-tools)是由您自己的代码执行的工具：智能体发出 `agent.custom_tool_use` 事件，并等待匹配的 `user.custom_tool_result`。您的 worker 可以充当这段代码。由于它在您的沙箱内运行，该工具可以访问您为沙箱配置的内部服务、凭据和网络出口（network egress），仅此而已。
环境密钥授权发布自定义工具结果，因此您的 Claude API 密钥无需放在 worker 主机上。
提供自定义工具需要使用 SDK worker。`ant` CLI worker 无法注册自定义工具实现。在每个会话一个沙箱（sandbox-per-session）的模式中，请[在沙箱内运行 SDK worker](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/managed-agents/self-hosted-sandboxes-workers#run-the-sdk-worker-inside-the-sandbox)。
## 提供自定义工具
在智能体的 `tools` 中添加一个 `custom` 条目，其 `name` 与您的 worker 注册的工具相匹配。有关完整的声明结构，请参阅[自定义工具](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/managed-agents/tools#custom-tools)。
```json
{
"type": "custom",
"name": "get_order_status",
"description": "Look up an order in the internal fulfillment system by order ID.",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"order_id": { "type": "string", "description": "The order ID" }
},
"required": ["order_id"]
}
}
```
通过 worker 的 `tools` (go: `ToolsFunc`) 工厂（参阅 [`EnvironmentWorker`](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/managed-agents/self-hosted-sandboxes-reference#environment-worker)）传入该工具，并与内置工具集一起使用：
```python Python
import asyncio
import os
from anthropic import AsyncAnthropic, beta_async_tool
from anthropic.lib.environments import EnvironmentWorker
from anthropic.lib.tools.agent_toolset import beta_agent_toolset_20260401
@beta_async_tool
async def get_order_status(order_id: str) -> str:
"""Look up an order in the internal fulfillment system by order ID."""
# 在 worker 主机上运行：可调用沙箱能够访问的任何内容。
return f"Order {order_id}: shipped"
async def main() -> None:
environment_key = os.environ["ANTHROPIC_ENVIRONMENT_KEY"]
environment_id = os.environ["ANTHROPIC_ENVIRONMENT_ID"]
async with AsyncAnthropic(auth_token=environment_key) as client:
await EnvironmentWorker(
client,
environment_id=environment_id,
environment_key=environment_key,
workdir="/workspace",
tools=lambda env: [*beta_agent_toolset_20260401(env), get_order_status],
).run()
asyncio.run(main())
```
```typescript TypeScript
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
import { EnvironmentWorker } from "@anthropic-ai/sdk/helpers/beta/environments";
import { betaTool } from "@anthropic-ai/sdk/helpers/beta/json-schema";
import { betaAgentToolset20260401 } from "@anthropic-ai/sdk/tools/agent-toolset/node";
const getOrderStatus = betaTool({
name: "get_order_status",
description: "Look up an order in the internal fulfillment system by order ID.",
inputSchema: {
type: "object",
properties: { order_id: { type: "string", description: "The order ID" } },
required: ["order_id"]
},
// 在 worker 主机上运行：可调用沙箱能访问的任何内容。
run: async ({ order_id }) => `Order ${order_id}: shipped`
});
const environmentKey = process.env.ANTHROPIC_ENVIRONMENT_KEY!;
const environmentId = process.env.ANTHROPIC_ENVIRONMENT_ID!;
const client = new Anthropic({ authToken: environmentKey });
const controller = new AbortController();
process.once("SIGTERM", () => controller.abort());
await new EnvironmentWorker({
client,
environmentId,
environmentKey,
workdir: "/workspace",
signal: controller.signal,
tools: (ctx) => [...betaAgentToolset20260401(ctx), getOrderStatus]
}).run();
```
C# SDK 没有 `EnvironmentWorker`。要从您自己的代码响应自定义工具调用，请在会话的事件流上发送每个结果，如[返回自定义工具结果](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/managed-agents/events-and-streaming#return-a-custom-tool-result)中所述。
```go Go
package main
import (
"context"
"log"
"os"
"os/signal"
"syscall"
"github.com/anthropics/anthropic-sdk-go"
"github.com/anthropics/anthropic-sdk-go/lib/environments"
"github.com/anthropics/anthropic-sdk-go/option"
"github.com/anthropics/anthropic-sdk-go/toolrunner"
"github.com/anthropics/anthropic-sdk-go/tools/agenttoolset"
)
type orderStatusInput struct {
OrderID string `json:"order_id"`
}
func main() {
environmentKey := os.Getenv("ANTHROPIC_ENVIRONMENT_KEY")
environmentID := os.Getenv("ANTHROPIC_ENVIRONMENT_ID")
ctx, stop := signal.NotifyContext(context.Background(), os.Interrupt, syscall.SIGTERM)
defer stop()
getOrderStatus := toolrunner.NewBetaTool(
"get_order_status",
"Look up an order in the internal fulfillment system by order ID.",
anthropic.BetaToolInputSchemaParam{
Properties: map[string]any{
"order_id": map[string]any{"type": "string", "description": "The order ID"},
},
Required: []string{"order_id"},
},
// 在工作进程主机上运行：可调用沙箱能够访问的任何内容。
func(ctx context.Context, input orderStatusInput) (anthropic.BetaToolResultBlockParamContentUnion, error) {
return anthropic.BetaToolResultBlockParamContentUnion{
OfText: &anthropic.BetaTextBlockParam{Text: "Order " + input.OrderID + ": shipped"},
}, nil
},
)
client := anthropic.NewClient(option.WithAuthToken(environmentKey))
worker := environments.NewEnvironmentWorker(client, environments.EnvironmentWorkerOptions{
EnvironmentID: environmentID,
EnvironmentKey: environmentKey,
Workdir: "/workspace",
ToolsFunc: func(env *agenttoolset.AgentToolContext) []anthropic.BetaTool {
return append(agenttoolset.BetaAgentToolset20260401(env), getOrderStatus)
},
})
if err := worker.Run(ctx); err != nil {
log.Fatalf("worker: %v", err)
}
}
```
Java SDK 没有 `EnvironmentWorker`。要从您自己的代码响应自定义工具调用，请在会话的事件流上发送每个结果，如[返回自定义工具结果](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/managed-agents/events-and-streaming#return-a-custom-tool-result)中所述。
PHP SDK 没有 `EnvironmentWorker`。要从您自己的代码响应自定义工具调用，请在会话的事件流上发送每个结果，如[返回自定义工具结果](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/managed-agents/events-and-streaming#return-a-custom-tool-result)中所述。
Ruby SDK 没有 `EnvironmentWorker`。要从您自己的代码响应自定义工具调用，请在会话的事件流上发送每个结果，如[返回自定义工具结果](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/managed-agents/events-and-streaming#return-a-custom-tool-result)中所述。
worker 只响应向其注册的工具。如果某个工具已在智能体上声明，但没有任何 worker 或客户端提供它，会话将以 `requires_action` 停止原因暂停，并一直保持暂停，直到有程序发布结果。有关事件流程，请参阅[答复使会话暂停的工具调用](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/managed-agents/events-and-streaming#answer-tool-calls-that-pause-the-session)。
## 将 MCP 服务器封装为自定义工具
[MCP 连接器](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/managed-agents/mcp-connector)从 Anthropic 一侧连接到 MCP 服务器。因此，服务器必须公开一个 Anthropic 可以访问的 HTTP 端点，可以是直接访问，也可以通过 [MCP 隧道](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/mcp-tunnels/overview)访问。
要使用只有您的网络才能访问的服务器，请改为让 worker 充当 MCP 客户端，并将服务器的工具声明为自定义工具。MCP 服务器不需要来自您网络外部的入站连接。Anthropic 会接收您在智能体上声明的工具定义、每次调用的输入，以及您的 worker 回传的结果。
在运行时，模型会像调用任何其他自定义工具一样调用封装的工具：
1. 智能体发出 `agent.custom_tool_use` 事件。
2. 位于您沙箱内的 worker 通过其已打开的 MCP 会话，将调用转发到您网络上的服务器。
3. worker 将服务器的响应作为 `user.custom_tool_result` 发布。
### 安装 MCP SDK
SDK 的[客户端 MCP 辅助函数](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/mcp-connector#client-side-mcp-helpers)会将服务器的工具转换为 worker 可接受的可运行工具。请在 Anthropic SDK 之外安装一个 MCP SDK：`pip install "anthropic[mcp]" "mcp>=1.24"` (typescript: `npm install @modelcontextprotocol/sdk`; go: `go get github.com/modelcontextprotocol/go-sdk`; csharp: `dotnet add package ModelContextProtocol`; java: `com.anthropic:anthropic-java-mcp`; php: `composer require mcp/sdk`; ruby: `bundle add mcp faraday event_stream_parser`)。
示例在连接时不使用身份验证。要发送凭据，请配置您传给 MCP 传输层的 `http_client` (typescript: `requestInit`; go: `HTTPClient`; csharp: `AdditionalHeaders`; java: `customizeRequest`; php, ruby: `headers`)。
### 声明并提供工具
列出 MCP 服务器的工具，并将每个工具声明为 `custom` 工具。MCP 的 `name`、`description` 和 `inputSchema` 与自定义工具的字段一一对应。如果服务器对其工具列表进行分页，请声明每一页；worker 必须列出相同的页面。
```python Python
import asyncio
from typing import Any, cast
from anthropic import AsyncAnthropic
from anthropic.types.beta import BetaManagedAgentsCustomToolParams
from mcp import ClientSession, types
# 需要 mcp >= 1.24，该版本将 streamablehttp_client 重命名为 streamable_http_client。
from mcp.client.streamable_http import streamable_http_client
MCP_SERVER_URL = "http://mcp.internal.example.com:8000/mcp"
def to_custom_tool(tool: types.Tool) -> BetaManagedAgentsCustomToolParams:
# MCP 字段与自定义工具声明一一对应。cast
# 将 schema 字典原样传递给 SDK 的类型化参数。
return {
"type": "custom",
"name": tool.name,
"description": tool.description or tool.name,
"input_schema": cast(Any, tool.inputSchema),
}
async def main() -> None:
# 请在您创建代理的位置运行此代码，而不是在工作主机上：
# 它使用您的 Claude API 密钥（ANTHROPIC_API_KEY）进行身份验证。
async with (
streamable_http_client(MCP_SERVER_URL) as (read, write, _),
ClientSession(read, write) as mcp_session,
AsyncAnthropic() as client,
):
await mcp_session.initialize()
listed = await mcp_session.list_tools()
agent = await client.beta.agents.create(
name="Internal tools agent",
model="claude-opus-5-5",
tools=[
{"type": "agent_toolset_20260401"},
*[to_custom_tool(tool) for tool in listed.tools],
],
)
print(agent.id)
asyncio.run(main())
```
```typescript TypeScript
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StreamableHTTPClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/streamableHttp.js";
const MCP_SERVER_URL = "http://mcp.internal.example.com:8000/mcp";
// 请在您创建代理的位置运行此代码，而不是在工作主机上：它
// 使用您的 Claude API 密钥（ANTHROPIC_API_KEY）进行身份验证。
const client = new Anthropic();
const mcpClient = new Client({ name: "declare-agent-tools", version: "1.0.0" });
await mcpClient.connect(new StreamableHTTPClientTransport(new URL(MCP_SERVER_URL)));
const { tools } = await mcpClient.listTools();
const agent = await client.beta.agents.create({
name: "Internal tools agent",
model: "claude-opus-5-5",
tools: [
{ type: "agent_toolset_20260401" },
// MCP 字段与自定义工具声明一一对应。
...tools.map((tool) => ({
type: "custom" as const,
name: tool.name,
description: tool.description || tool.name,
input_schema: tool.inputSchema
}))
]
});
console.log(agent.id);
await mcpClient.close();
```
```csharp C#
using System.Text.Json;
using Anthropic;
using Anthropic.Models.Beta.Agents;
using ModelContextProtocol.Client;
const string McpServerUrl = "http://mcp.internal.example.com:8000/mcp";
// 请在您创建 agent 的地方运行此代码，而不是在 worker 主机上：它
// 使用您的 Claude API 密钥（ANTHROPIC_API_KEY）进行身份验证。
var client = new AnthropicClient();
await using var mcpClient = await McpClient.CreateAsync(
new HttpClientTransport(new HttpClientTransportOptions { Endpoint = new Uri(McpServerUrl) })
);
var mcpTools = await mcpClient.ListToolsAsync();
List tools =
[
new BetaManagedAgentsAgentToolset20260401Params { Type = "agent_toolset_20260401" },
];
foreach (var tool in mcpTools)
{
var description = tool.Description;
if (string.IsNullOrEmpty(description))
{
description = tool.Name;
}
// MCP 字段与自定义工具声明一一对应。
// schema 的关键字会原样传递给 SDK。
tools.Add(
new BetaManagedAgentsCustomToolParams
{
Type = "custom",
Name = tool.Name,
Description = description,
InputSchema = new(
tool.ProtocolTool.InputSchema.Deserialize>()!
),
}
);
}
var agent = await client.Beta.Agents.Create(new()
{
Name = "Internal tools agent",
Model = BetaManagedAgentsModel.ClaudeOpus5_5,
Tools = tools,
});
Console.WriteLine(agent.ID);
```
```go Go
package main
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"github.com/anthropics/anthropic-sdk-go"
mcpsdk "github.com/modelcontextprotocol/go-sdk/mcp"
)
const mcpServerURL = "http://mcp.internal.example.com:8000/mcp"
// toCustomTool 将一个 MCP 工具定义映射为一个自定义工具声明。
// 字段一一对应：类型化参数承载 `properties` 和
// `required`，服务器输出的其他所有 JSON Schema 关键字都放入
// ExtraFields，以便声明的 schema 与服务器的 schema 保持一致。
func toCustomTool(tool *mcpsdk.Tool) (anthropic.BetaAgentNewParamsToolUnion, error) {
raw, err := json.Marshal(tool.InputSchema)
if err != nil {
return anthropic.BetaAgentNewParamsToolUnion{}, err
}
var schema map[string]any
if err := json.Unmarshal(raw, &schema); err != nil {
return anthropic.BetaAgentNewParamsToolUnion{}, err
}
inputSchema := anthropic.BetaManagedAgentsCustomToolInputSchemaParam{ExtraFields: map[string]any{}}
for keyword, value := range schema {
switch keyword {
case "type":
// 该参数类型始终序列化为 "type": "object"。
case "properties":
properties, _ := value.(map[string]any)
inputSchema.Properties = properties
case "required":
entries, _ := value.([]any)
for _, entry := range entries {
if name, isString := entry.(string); isString {
inputSchema.Required = append(inputSchema.Required, name)
}
}
default:
inputSchema.ExtraFields[keyword] = value
}
}
description := tool.Description
if description == "" {
description = tool.Name
}
return anthropic.BetaAgentNewParamsToolUnion{
OfCustom: &anthropic.BetaManagedAgentsCustomToolParams{
Type: anthropic.BetaManagedAgentsCustomToolParamsTypeCustom,
Name: tool.Name,
Description: description,
InputSchema: inputSchema,
},
}, nil
}
func main() {
ctx := context.Background()
// 请在您创建智能体的位置运行此程序，而非在工作节点主机上：
// 它使用您的 Claude API 密钥（ANTHROPIC_API_KEY）进行身份验证。
client := anthropic.NewClient()
mcpClient := mcpsdk.NewClient(&mcpsdk.Implementation{Name: "declare-agent-tools", Version: "1.0.0"}, nil)
session, err := mcpClient.Connect(ctx, &mcpsdk.StreamableClientTransport{Endpoint: mcpServerURL}, nil)
if err != nil {
log.Fatalf("connect to MCP server: %v", err)
}
defer session.Close()
listed, err := session.ListTools(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatalf("list MCP tools: %v", err)
}
tools := []anthropic.BetaAgentNewParamsToolUnion{
{OfAgentToolset20260401: &anthropic.BetaManagedAgentsAgentToolset20260401Params{
Type: anthropic.BetaManagedAgentsAgentToolset20260401ParamsTypeAgentToolset20260401,
}},
}
for _, tool := range listed.Tools {
custom, err := toCustomTool(tool)
if err != nil {
log.Fatalf("convert MCP tool %s: %v", tool.Name, err)
}
tools = append(tools, custom)
}
agent, err := client.Beta.Agents.New(ctx, anthropic.BetaAgentNewParams{
Name: "Internal tools agent",
Model: anthropic.BetaManagedAgentsModelConfigParams{ID: anthropic.BetaManagedAgentsModelClaudeOpus5_5},
Tools: tools,
})
if err != nil {
log.Fatalf("create agent: %v", err)
}
fmt.Println(agent.ID)
}
```
```java Java
import com.anthropic.client.okhttp.AnthropicOkHttpClient;
import com.anthropic.core.JsonValue;
import com.anthropic.models.beta.agents.AgentCreateParams;
import com.anthropic.models.beta.agents.BetaManagedAgentsAgentToolset20260401Params;
import com.anthropic.models.beta.agents.BetaManagedAgentsCustomToolInputSchema;
import com.anthropic.models.beta.agents.BetaManagedAgentsCustomToolParams;
import com.anthropic.models.beta.agents.BetaManagedAgentsModel;
import io.modelcontextprotocol.client.McpClient;
import io.modelcontextprotocol.client.transport.HttpClientStreamableHttpTransport;
import io.modelcontextprotocol.spec.McpSchema;
// MCP 字段与自定义工具声明一一对应。MCP Java
// SDK 仅保留工具输入 schema 的以下顶层关键字：type、
// properties、required、additionalProperties、$defs 和 definitions。
BetaManagedAgentsCustomToolParams toCustomTool(McpSchema.Tool tool) {
var description = tool.description();
if (description == null || description.isEmpty()) {
description = tool.name();
}
return BetaManagedAgentsCustomToolParams.builder()
.type(BetaManagedAgentsCustomToolParams.Type.CUSTOM)
.name(tool.name())
.description(description)
.inputSchema(JsonValue.from(tool.inputSchema())
.convert(BetaManagedAgentsCustomToolInputSchema.class))
.build();
}
void main() {
// 请在您创建 agent 的地方运行此代码，而非在 worker 主机上：它
// 使用您的 Claude API 密钥（ANTHROPIC_API_KEY）进行身份验证。
var client = AnthropicOkHttpClient.fromEnv();
// MCP 服务器的地址，然后是其 MCP 端点的路径。
var transport = HttpClientStreamableHttpTransport.builder("http://mcp.internal.example.com:8000")
.endpoint("/mcp")
.build();
try (var mcpClient = McpClient.sync(transport)
.clientInfo(new McpSchema.Implementation("declare-agent-tools", "1.0.0"))
.build()) {
mcpClient.initialize();
var params = AgentCreateParams.builder()
.name("Internal tools agent")
.model(BetaManagedAgentsModel.CLAUDE_OPUS_5_5)
.addTool(BetaManagedAgentsAgentToolset20260401Params.builder()
.type(BetaManagedAgentsAgentToolset20260401Params.Type.AGENT_TOOLSET_20260401)
.build());
for (var tool : mcpClient.listTools().tools()) {
params.addTool(toCustomTool(tool));
}
var agent = client.beta().agents().create(params.build());
IO.println(agent.id());
}
}
```
```php PHP
use Anthropic\Beta\Agents\BetaManagedAgentsModel;
use Anthropic\Client as Anthropic;
use Mcp\Client as McpClient;
use Mcp\Client\Transport\HttpTransport;
$mcpServerUrl = 'http://mcp.internal.example.com:8000/mcp';
// 请在您创建 agent 的地方运行此代码，而非在 worker 主机上：它
// 使用您的 Claude API 密钥（ANTHROPIC_API_KEY）进行身份验证。
$client = new Anthropic();
$mcpClient = McpClient::builder()->build();
$mcpClient->connect(new HttpTransport($mcpServerUrl));
$tools = [['type' => 'agent_toolset_20260401']];
foreach ($mcpClient->listTools()->tools as $tool) {
// MCP 字段与自定义工具声明一一对应。
// schema 的关键字会原样传递给 SDK。
$tools[] = [
'type' => 'custom',
'name' => $tool->name,
'description' => $tool->description ?: $tool->name,
'inputSchema' => $tool->inputSchema,
];
}
$agent = $client->beta->agents->create(
name: 'Internal tools agent',
model: BetaManagedAgentsModel::CLAUDE_OPUS_5_5,
tools: $tools,
);
echo $agent->id, "\n";
$mcpClient->disconnect();
```
```ruby Ruby
require "anthropic"
require "mcp"
MCP_SERVER_URL = "http://mcp.internal.example.com:8000/mcp"
# 请在您创建 agent 的地方运行此代码，而非在 worker 主机上：它
# 使用您的 Claude API 密钥（ANTHROPIC_API_KEY）进行身份验证。
client = Anthropic::Client.new
transport = MCP::Client::HTTP.new(url: MCP_SERVER_URL)
mcp_client = MCP::Client.new(transport: transport)
mcp_client.connect
custom_tools = mcp_client.tools.map do |tool|
description = tool.description
description = tool.name if description.nil? || description.empty?
# MCP 字段与自定义工具声明一一对应。
# schema 的关键字会原样传递给 SDK。
{
type: :custom,
name: tool.name,
description: description,
input_schema: tool.input_schema
}
end
agent = client.beta.agents.create(
name: "Internal tools agent",
model: Anthropic::Beta::BetaManagedAgentsModel::CLAUDE_OPUS_5_5,
tools: [{type: :agent_toolset_20260401}, *custom_tools]
)
puts agent.id
transport.close
```
在启动时连接到同一个 MCP 服务器，使用 `async_mcp_tool` (typescript: `mcpTools`; go: `mcp.NewBetaTools`) 转换其工具，并将它们与 `beta_agent_toolset_20260401` (typescript: `betaAgentToolset20260401`; go: `agenttoolset.BetaAgentToolset20260401`) 一起注册。在 worker 的整个生命周期内保持一个 MCP 会话处于打开状态。
```python Python
import asyncio
import os
from datetime import timedelta
from anthropic import AsyncAnthropic
from anthropic.lib.environments import EnvironmentWorker
from anthropic.lib.tools.agent_toolset import beta_agent_toolset_20260401
from anthropic.lib.tools.mcp import async_mcp_tool
from mcp import ClientSession
# 需要 mcp >= 1.24，该版本将 streamablehttp_client 重命名为 streamable_http_client。
from mcp.client.streamable_http import streamable_http_client
MCP_SERVER_URL = "http://mcp.internal.example.com:8000/mcp"
async def main() -> None:
environment_key = os.environ["ANTHROPIC_ENVIRONMENT_KEY"]
environment_id = os.environ["ANTHROPIC_ENVIRONMENT_ID"]
# 在启动时连接一次 MCP 服务器，并在工作进程的整个生命周期内
# 保持会话打开。超时设置会将挂起的工具调用转为错误
# 结果，而不是让调用一直停滞。
async with (
streamable_http_client(MCP_SERVER_URL) as (read, write, _),
ClientSession(
read, write, read_timeout_seconds=timedelta(seconds=60)
) as mcp_session,
AsyncAnthropic(auth_token=environment_key) as client,
):
await mcp_session.initialize()
listed = await mcp_session.list_tools()
mcp_tools = [async_mcp_tool(tool, mcp_session) for tool in listed.tools]
await EnvironmentWorker(
client,
environment_id=environment_id,
environment_key=environment_key,
workdir="/workspace",
tools=lambda env: [*beta_agent_toolset_20260401(env), *mcp_tools],
).run()
asyncio.run(main())
```
```typescript TypeScript
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
import { EnvironmentWorker } from "@anthropic-ai/sdk/helpers/beta/environments";
import {
mcpTools,
type MCPCallToolResultLike,
type MCPClientLike
} from "@anthropic-ai/sdk/helpers/beta/mcp";
import { betaAgentToolset20260401 } from "@anthropic-ai/sdk/tools/agent-toolset/node";
import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StreamableHTTPClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/streamableHttp.js";
const MCP_SERVER_URL = "http://mcp.internal.example.com:8000/mcp";
const environmentKey = process.env.ANTHROPIC_ENVIRONMENT_KEY!;
const environmentId = process.env.ANTHROPIC_ENVIRONMENT_ID!;
const client = new Anthropic({ authToken: environmentKey });
const controller = new AbortController();
process.once("SIGTERM", () => controller.abort());
// 在启动时连接一次 MCP 服务器，并在工作进程的整个生命周期内
// 保持连接打开。
const mcpClient = new Client({ name: "sandbox-worker", version: "1.0.0" });
await mcpClient.connect(new StreamableHTTPClientTransport(new URL(MCP_SERVER_URL)));
const { tools } = await mcpClient.listTools();
// MCP SDK 的 callTool 返回类型仍包含 mcpTools 不接受的旧版结果形状；
// 需要收窄类型。待 MCPClientLike 放宽后删除此处理。
const mcpClientForTools: MCPClientLike = {
callTool: (params) => mcpClient.callTool(params) as Promise
};
await new EnvironmentWorker({
client,
environmentId,
environmentKey,
workdir: "/workspace",
signal: controller.signal,
tools: (ctx) => [...betaAgentToolset20260401(ctx), ...mcpTools(tools, mcpClientForTools)]
}).run();
```
C# SDK 没有 `EnvironmentWorker`。
```go Go
package main
import (
"context"
"log"
"os"
"os/signal"
"syscall"
"github.com/anthropics/anthropic-sdk-go"
"github.com/anthropics/anthropic-sdk-go/lib/environments"
"github.com/anthropics/anthropic-sdk-go/mcp"
"github.com/anthropics/anthropic-sdk-go/option"
"github.com/anthropics/anthropic-sdk-go/tools/agenttoolset"
mcpsdk "github.com/modelcontextprotocol/go-sdk/mcp"
)
const mcpServerURL = "http://mcp.internal.example.com:8000/mcp"
func main() {
environmentKey := os.Getenv("ANTHROPIC_ENVIRONMENT_KEY")
environmentID := os.Getenv("ANTHROPIC_ENVIRONMENT_ID")
ctx, stop := signal.NotifyContext(context.Background(), os.Interrupt, syscall.SIGTERM)
defer stop()
client := anthropic.NewClient(option.WithAuthToken(environmentKey))
// 在启动时连接一次 MCP 服务器，并在工作进程的整个生命周期内
// 保持会话打开。
mcpClient := mcpsdk.NewClient(&mcpsdk.Implementation{Name: "sandbox-worker", Version: "1.0.0"}, nil)
session, err := mcpClient.Connect(ctx, &mcpsdk.StreamableClientTransport{Endpoint: mcpServerURL}, nil)
if err != nil {
log.Fatalf("connect to MCP server: %v", err)
}
defer session.Close()
listed, err := session.ListTools(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatalf("list MCP tools: %v", err)
}
mcpTools, err := mcp.NewBetaTools(listed.Tools, session)
if err != nil {
log.Fatalf("convert MCP tools: %v", err)
}
worker := environments.NewEnvironmentWorker(client, environments.EnvironmentWorkerOptions{
EnvironmentID: environmentID,
EnvironmentKey: environmentKey,
Workdir: "/workspace",
ToolsFunc: func(env *agenttoolset.AgentToolContext) []anthropic.BetaTool {
return append(agenttoolset.BetaAgentToolset20260401(env), mcpTools...)
},
})
if err := worker.Run(ctx); err != nil {
log.Fatalf("worker: %v", err)
}
}
```
Java SDK 没有 `EnvironmentWorker`。
PHP SDK 没有 `EnvironmentWorker`。
Ruby SDK 没有 `EnvironmentWorker`。
## 限制与行为
### 工具需要声明，而非在运行时发现
worker 在启动时列出一次 MCP 服务器的工具，并且无法向正在运行的会话添加工具。当服务器的工具发生变化时：
1. 重新声明这些工具，可以在智能体上声明，也可以通过[更新智能体配置](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/managed-agents/session-operations#updating-the-agent-configuration)在空闲会话上声明。
2. 重启 worker。
### 声明必须符合 Managed Agents API 的要求
MCP 辅助工具会保留服务器的名称和描述，大多数 schema 会原样传递。如果某个声明违反了以下规则之一，请进行重命名、精简或内联：
| 字段 | 规则 |
| --------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `name` | 在每个智能体中唯一。由字母、数字、下划线和连字符组成，长度为 1–128 个字符。不能与内置智能体工具（如 `bash` 或 `read`）同名，也不能使用保留的 `mcp__` 前缀或 `ant__` 前缀。 |
| `description` | 必填且不能为空。 |
| `input_schema` | 接受 MCP 服务器常用的 JSON Schema 关键字，例如 `additionalProperties` 和 `title`。拒绝任何位置的引用关键字（如 `$ref`），以及顶层的 `oneOf`、`anyOf` 和 `allOf`。属性名称由字母、数字、下划线、点和连字符组成，长度为 1–64 个字符。 |
| 智能体的 `tools` 数组 | 最多 256 个条目。每个封装的工具占一个条目，内置工具集再占一个。 |
有两种情况需要额外处理：
* **两个服务器公开了相同的工具名称：** 自行以带前缀的名称定义封装器，并让它调用服务器的原始工具名称。
* **pydantic 等生成器将 schema 提取到 `$defs` 中：** 在声明工具之前内联这些 schema。
### 工具失败以错误工具结果的形式呈现
当 MCP 服务器报告工具错误时，worker 会发布一个模型可以做出响应的错误工具结果。没有对应工具结果形式的 MCP 内容（例如音频块和资源链接）也会以错误形式呈现。
在 MCP 客户端上设置超时，可以更快、更清晰地暴露失败，就像 Python worker 示例中使用 `read_timeout_seconds` 那样。有关未设置超时时会发生什么，请参阅[封装的 MCP 工具调用挂起](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/managed-agents/self-hosted-sandboxes-operations#a-wrapped-mcp-tool-call-hangs)。
### 仅封装您运营或信任的服务器
封装工具的名称、描述和结果会像任何其他工具一样进入模型的上下文。它们属于不受信任的输入，可能会影响智能体如何使用其他工具，包括 worker 主机上的 `bash`。请仅声明您希望智能体使用的工具。
### 权限策略不适用
[权限策略](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/managed-agents/permission-policies#custom-tools)管控内置工具集和 MCP 工具集。worker 会执行模型发起的每一个封装工具调用，因此请将任何审批步骤放在您自己的工具代码中。