Claude 管理エージェント: 1 つの構成で 49 個の MCP ツールを接続

コーディングエージェントがいます。 ファイルを読み取り、テストを実行し、コードを作成します。 しかし、あなたがそれを求めると、 SSL 証明書の有効期限が来週切れるかどうかを確認したり、顧客の電子メールを検証したり、QR コードを生成したりできます デプロイ URL の場合、壁にぶつかります。 外の世界にはアクセスできません。

MCP (モデル コンテキスト プロトコル) は、ツール アクセスの問題を解決します。 管理対象エージェントがインフラストラクチャを修正する 問題。 ツールの検出、エラー処理、サンドボックス化を使用して独自のエージェント ループを構築する代わりに、 Anthropic の API に設定を送信すると、結果をストリーミングする完全に調整されたエージェントが返されます。 SSE以上。

このチュートリアルでは、botoi MCP サーバー (49 の開発者ツール) を Claude 管理エージェントに接続します。 によって 最終的には、DNS レコードの検索、電子メールの検証、SSL のチェックを実行できる自律エージェントが作成されます。 証明書、ハッシュ文字列、JWT のデコードなど。 すべて単一の API 呼び出しから実行できます。

クロード管理エージェントとは

マネージド エージェントは、2026 年 4 月 8 日にパブリック ベータ版で開始されました。中心となるアイデア: Anthropic がエージェントを実行します サーバー側でループします。 モデル、システム プロンプト、ツール、および MCP サーバーを定義します。 人間のハンドル サンドボックス、ツール オーケストレーション、マルチターン実行、ストリーミング。

エージェントはセッション内で実行されます。 各セッションは独自のサンドボックス環境を取得し、最大で実行されます。 ターン数は構成可能であり、SSE 経由でイベントをクライアントにストリーミングします。 エージェントのとき ツールが必要な場合、それを自律的に呼び出し、結果を読み取り、推論を続けます。

すべての管理対象エージェントのエンドポイントには、 managed-agents-2026-04-01 ベータヘッダー。 価格は標準の Claude API トークン レートに加えて セッション時間あたり 0.08 ドル。 ウェブ 検索が有効になっている場合、1,000 件の検索ごとに 10 ドルの料金がかかります。

Botoi MCP を使用して管理対象エージェントを作成する

セットアップは 1 つの API 呼び出しです。 botoi MCP サーバー URL を mcp_servers 配列、 管理対象エージェントはセッション開始時に 49 個のツールすべてを検出します。

カール

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
  }'

応答により、MCP サーバーが接続されたことが確認され、検出されたツールの数が示されます。

{
  "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"
}

認証なし

簡単にテストするには、botoi API キーを完全にスキップします。

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

セッションの実行: 実際の例

エージェントを作成したら、セッションを開始します。 この例では、エージェントに次の 3 つのことを確認するように求めています。 単一のプロンプトで stripe.com にアクセスできます。 エージェントはどの MCP ツールを呼び出すかを判断し、それらを呼び出します。 シーケンスを作成し、レポートを作成します。

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
  }'

SSE ストリームには、エージェントの推論、ツール呼び出し、および最終出力が表示されます。

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"}

3 つのツールが呼び出され、3 つの結果が収集され、1 つの概要が生成されました。 エージェントが選んだのは lookup_ssl、 lookup_email、 そして lookup_dns それ自体で プロンプトに基づいて。 ユーザー側でツールをルーティングするロジックはありません。

Python と Node.js の例

パイソン

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 (TypeScript)

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);
  }
}

49 のツールがカバーする内容

botoi MCP サーバー: https://api.botoi.com/mcp 49 個の厳選されたツールを公開します。 ここにあります 各カテゴリに含まれるもの:

すべてのツールは読み取り専用です (暗号化/復号化を除く)。 エージェントは外部状態を変更できません。 承認ゲートなしで安全に自律的に実行できるようになります。

コストの内訳

管理対象エージェントの価格には、次の 3 つの要素があります。

• トークンレート: 選択したモデル (Sonnet、Opus、または Haiku) の標準 Claude API 価格
• セッション時間料金: セッション時間ごとに 0.08 ドル、秒数に日割り計算されます
• ウェブ検索 (オプション): 1,000 検索ごとに 10 ドル

Anthropic 側では、botoi への MCP ツール呼び出しは無料です。 料金は Botoi API の使用料のみを支払います。 無料利用枠は 1 日あたり 100 件のリクエストをカバーします。 典型的なセッションは次のようになります。

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

SSL 証明書のチェック、電子メールの検証、DNS クエリの 3 分間のセッションのコストは 0.10 ドル未満です。 セッション時間の料金 (3 分間で $0.004) は、トークンのコストに比べて取るに足らないものです。

管理対象エージェントと独自のエージェント ループの構築

ツールを使用するメッセージ API を使用して、MCP ツールを自分で Claude に接続できます。 質問 インフラストラクチャのオーバーヘッドにそれだけの価値があるかどうかです。

# 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}],
)

ツールのルーティング、カスタム承認ゲート、または非標準の再試行をきめ細かく制御する必要がある場合 ポリシーを使用して独自のループを構築します。 最小限のコードで実稼働環境でエージェントを実行したい場合は、 マネージド エージェントにより、定型文が不要になります。

いつどのアプローチを使用するか

• 管理対象エージェント: 内部ツール、ツールにアクセスできるチャットボット、1 回限りの自動化スクリプト、現実世界のデータを必要とする迅速なプロトタイプ
• あなた自身のループ: ツール呼び出しごとにカスタム UX が必要なユーザー向け製品、人間参加による承認が必要なワークフロー、エージェントが自律的に決定すべきではない複雑な分岐ロジック
• 両方: プロトタイプの管理対象エージェントから開始し、カスタマイズの壁にぶつかったときに独自のループに抽出します。