Agen Terkelola Claude: sambungkan 49 alat MCP dalam satu konfigurasi

Anda memiliki agen pengkodean. It reads files, runs tests, and writes code. Tapi saat kamu memintanya periksa apakah sertifikat SSL Anda kedaluwarsa minggu depan, validasi email pelanggan, atau buat kode QR untuk URL penerapan Anda, itu menemui hambatan. Ia tidak memiliki akses ke dunia luar.

MCP (Model Context Protocol) memperbaiki masalah akses alat. Agen Terkelola memperbaiki infrastruktur masalah. Daripada membuat loop agen Anda sendiri dengan penemuan alat, penanganan kesalahan, dan sandbox, Anda mengirim konfigurasi ke API Anthropic dan mendapatkan kembali agen yang diatur sepenuhnya yang mengalirkan hasil atas SSE.

Tutorial ini menghubungkan server botoi MCP (49 alat pengembang) menjadi Agen Terkelola Claude. Oleh Pada akhirnya, Anda akan memiliki agen otonom yang dapat mencari data DNS, memvalidasi email, memeriksa SSL sertifikat, string hash, decode JWT, dan banyak lagi; semuanya dari satu panggilan API.

Apa itu Agen Terkelola Claude

Agen Terkelola diluncurkan dalam versi beta publik pada tanggal 8 April 2026. Ide inti: Anthropic menjalankan agen loop sisi server. Anda menentukan model, perintah sistem, alat, dan server MCP. Pegangan antropik sandboxing, orkestrasi alat, eksekusi multi-putaran, dan streaming.

Agen berjalan di dalam suatu sesi. Setiap sesi mendapatkan lingkungan sandboxnya sendiri, dijalankan hingga jumlah putaran yang dapat dikonfigurasi, dan mengalirkan peristiwa kembali ke klien Anda melalui SSE. Ketika agen membutuhkan alat, ia memanggilnya secara mandiri, membaca hasilnya, dan melanjutkan penalaran.

Semua titik akhir Agen Terkelola memerlukan managed-agents-2026-04-01 tajuk beta. Harga adalah tarif token Claude API standar plus $0,08 per jam sesi. jaring pencarian, jika diaktifkan, dikenakan biaya $10 per 1.000 pencarian.

Buat agen terkelola dengan botoi MCP

Penyiapannya adalah satu panggilan API. Anda meneruskan URL server botoi MCP di mcp_servers susunan, dan agen terkelola menemukan 49 alat pada awal sesi.

keriting

curl https://api.anthropic.com/v1/managed_agents \\
  --header "x-api-key: \$ANTHROPIC_API_KEY" \\
  --header "anthropic-version: 2023-06-01" \\
  --header "anthropic-beta: managed-agents-2026-04-01" \\
  --header "content-type: application/json" \\
  --data '{
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "name": "devops-agent",
    "system": "You are a DevOps assistant. Use the available MCP tools to check infrastructure health, validate configurations, and generate reports.",
    "mcp_servers": [
      {
        "type": "streamable_http",
        "url": "https://api.botoi.com/mcp",
        "headers": {
          "Authorization": "Bearer YOUR_BOTOI_API_KEY"
        }
      }
    ],
    "max_turns": 20
  }'

Responsnya mengonfirmasi server MCP terhubung dan menunjukkan berapa banyak alat yang ditemukan:

{
  "id": "agent_01ABC123",
  "name": "devops-agent",
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "mcp_servers": [
    {
      "type": "streamable_http",
      "url": "https://api.botoi.com/mcp",
      "status": "connected",
      "tools_discovered": 49
    }
  ],
  "max_turns": 20,
  "created_at": "2026-04-11T10:30:00Z"
}

Tanpa otentikasi

Untuk pengujian cepat, lewati seluruh kunci API botoi:

"mcp_servers": [
  {
    "type": "streamable_http",
    "url": "https://api.botoi.com/mcp"
  }
]

Jalankan sesi: contoh nyata

Setelah agen dibuat, mulailah sesi. Contoh ini meminta agen untuk memeriksa tiga hal stripe.com dalam satu perintah. Agen menentukan alat MCP mana yang harus dihubungi, memanggil alat tersebut berurutan, dan menyusun laporan.

curl https://api.anthropic.com/v1/managed_agents/agent_01ABC123/sessions \\
  --header "x-api-key: \$ANTHROPIC_API_KEY" \\
  --header "anthropic-version: 2023-06-01" \\
  --header "anthropic-beta: managed-agents-2026-04-01" \\
  --header "content-type: application/json" \\
  --data '{
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Check the SSL certificate for stripe.com, validate the email security@stripe.com, and look up their DNS MX records."
      }
    ],
    "stream": true
  }'

Aliran SSE menunjukkan alasan agen, panggilan alat, dan hasil akhir:

event: message_start
data: {"type": "message_start", "session_id": "sess_01XYZ"}

event: content_block_delta
data: {"type": "text", "text": "I'll check three things for stripe.com. Let me start."}

event: tool_use
data: {"type": "tool_use", "name": "lookup_ssl", "input": {"domain": "stripe.com"}}

event: tool_result
data: {"type": "tool_result", "content": {"issuer": "DigiCert", "valid_to": "2027-01-15", "days_remaining": 279, "expired": false}}

event: tool_use
data: {"type": "tool_use", "name": "lookup_email", "input": {"email": "security@stripe.com"}}

event: tool_result
data: {"type": "tool_result", "content": {"valid": true, "mx_found": true, "disposable": false}}

event: tool_use
data: {"type": "tool_use", "name": "lookup_dns", "input": {"domain": "stripe.com", "type": "MX"}}

event: tool_result
data: {"type": "tool_result", "content": {"records": [{"priority": 1, "value": "aspmx.l.google.com"}, {"priority": 5, "value": "alt1.aspmx.l.google.com"}]}}

event: content_block_delta
data: {"type": "text", "text": "Here's the summary:\\n\\n1. **SSL**: Valid until Jan 15, 2027 (279 days). Issued by DigiCert.\\n2. **Email**: security@stripe.com is valid with MX records present.\\n3. **MX Records**: Stripe uses Google Workspace (aspmx.l.google.com)."}

event: message_stop
data: {"type": "message_stop", "session_id": "sess_01XYZ"}

Tiga alat dipanggil, tiga hasil dikumpulkan, satu ringkasan dihasilkan. Agen memilih lookup_ssl, lookup_email, Dan lookup_dns dengan sendirinya berdasarkan perintahnya. Tidak ada logika perutean alat di pihak Anda.

Contoh Python dan Node.js

ular piton

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# Create the agent once
agent = client.beta.managed_agents.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    name="devops-agent",
    system="You are a DevOps assistant. Use MCP tools to check infrastructure.",
    mcp_servers=[
        {
            "type": "streamable_http",
            "url": "https://api.botoi.com/mcp",
            "headers": {
                "Authorization": "Bearer YOUR_BOTOI_API_KEY",
            },
        }
    ],
    max_turns=20,
    betas=["managed-agents-2026-04-01"],
)

# Run a session
with client.beta.managed_agents.sessions.stream(
    agent_id=agent.id,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Check SSL expiry for github.com and stripe.com. Flag any cert expiring within 30 days.",
        }
    ],
    betas=["managed-agents-2026-04-01"],
) as stream:
    for event in stream:
        if event.type == "content_block_delta":
            print(event.delta.text, end="", flush=True)
        elif event.type == "tool_use":
            print(f"\\n[calling {event.name}]")

Node.js (Skrip Ketik)

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic();

// Create agent
const agent = await client.beta.managedAgents.create({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  name: "devops-agent",
  system: "You are a DevOps assistant. Use MCP tools to check infrastructure.",
  mcp_servers: [
    {
      type: "streamable_http",
      url: "https://api.botoi.com/mcp",
      headers: {
        Authorization: "Bearer YOUR_BOTOI_API_KEY",
      },
    },
  ],
  max_turns: 20,
  betas: ["managed-agents-2026-04-01"],
});

// Run a session with streaming
const stream = await client.beta.managedAgents.sessions.stream(agent.id, {
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "Validate the email admin@example.com and check if example.com has SPF records.",
    },
  ],
  betas: ["managed-agents-2026-04-01"],
});

for await (const event of stream) {
  if (event.type === "content_block_delta") {
    process.stdout.write(event.delta.text);
  }
}

Apa yang dicakup oleh 49 alat

Server botoi MCP di https://api.botoi.com/mcp memaparkan 49 alat yang dikurasi. Ini dia apa yang termasuk dalam setiap kategori:

Setiap alat bersifat read-only (kecuali enkripsi/dekripsi). Agen tidak dapat mengubah keadaan eksternal, yang mana membuatnya aman untuk dijalankan secara mandiri tanpa gerbang persetujuan.

Rincian biaya

Penetapan harga Agen Terkelola memiliki tiga komponen:

• Tarif token: Harga standar Claude API untuk model yang Anda pilih (Sonnet, Opus, atau Haiku)
• Biaya jam sesi: $0,08 per jam sesi, diprorata ke jam kedua
• Pencarian web (opsional): $10 per 1.000 pencarian

Panggilan alat MCP ke botoi gratis di sisi Antropis. Anda hanya membayar untuk penggunaan botoi API, dan tingkat gratis mencakup 100 permintaan per hari. Berikut tampilan sesi pada umumnya:

Session duration:     3 minutes (0.05 hours)
Session-hour cost:    0.05 x \$0.08 = \$0.004
Input tokens:         12,400 (Sonnet: \$3/MTok) = \$0.037
Output tokens:        3,800 (Sonnet: \$15/MTok) = \$0.057
MCP tool calls:       6 (botoi free tier)
──────────────────────────────────
Total:                \$0.098

Sesi 3 menit untuk memeriksa sertifikat SSL, memvalidasi email, dan menanyakan DNS berbiaya di bawah $0,10. Biaya jam sesi ($0,004 selama 3 menit) dapat diabaikan dibandingkan dengan biaya token.

Agen Terkelola vs membangun lingkaran agen Anda sendiri

Anda dapat menyambungkan alat MCP ke Claude sendiri menggunakan API Pesan dengan penggunaan alat. Pertanyaannya adalah apakah overhead infrastruktur itu sepadan.

# Your own agent loop (pseudocode)
while not done:
    response = call_claude(messages)
    for tool_call in response.tool_calls:
        # You handle MCP client connection
        # You handle tool discovery
        # You handle input validation
        # You handle error recovery
        # You handle sandboxing
        result = mcp_client.call(tool_call)
        messages.append(result)

# Managed Agent (one API call)
session = client.beta.managed_agents.sessions.create(
    agent_id=agent.id,
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
)

Jika Anda memerlukan kontrol menyeluruh atas perutean alat, gerbang persetujuan khusus, atau percobaan ulang non-standar kebijakan, buat lingkaran Anda sendiri. Jika Anda ingin agen berjalan dalam produksi dengan kode minimal, Agen Terkelola menghilangkan boilerplate.

Kapan menggunakan pendekatan yang mana

• Agen Terkelola: alat internal, chatbot dengan akses alat, skrip otomatisasi satu kali, prototipe cepat yang memerlukan data dunia nyata
• Lingkaran Anda sendiri: produk yang berhubungan dengan pengguna di mana Anda memerlukan UX khusus per panggilan alat, alur kerja yang memerlukan persetujuan manusia dalam loop, logika percabangan kompleks yang tidak boleh diputuskan oleh agen secara mandiri
• Keduanya: mulai dengan Agen Terkelola untuk prototipe, ekstrak ke loop Anda sendiri ketika Anda mencapai dinding penyesuaian