Tools
未申請A set of tools that gives agents powerful capabilities.
01 / クライアントを選択
03 / 設定を追加
claude mcp add --transport stdio 'tools' -- 'uvx' 'strands-agents-tools'04 / クライアントで確認
クライアントの MCP 設定で接続とツール一覧を確認してください。設定のコピーだけでは接続成功は確認できません。
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ディレクトリ全体を見る未申請リスティング
このMCPサーバーはあなたのものですか？
このリスティングは公開情報から自動的にインデックスされました。申請することで、ページの編集、互換性の設定、成長ツールのアンロックができます。2分以内に完了します。
このサーバーを申請するセキュリティプロファイル
申請済みおよび認証済みのサーバーは毎週の静的スキャンを受け、コードが到達できる範囲（外部サービス、環境変数、シェルコマンド、エージェント設定フォルダ）と既知のアドバイザリを持つ依存関係が表示されます。このリスティングを申請すると利用できます。 セキュリティプロファイルの仕組み
38 件中 38 件
ドキュメントに記載されたツール (38)
プロジェクトのドキュメントに基づきます。サーバーのハンドシェイクは、各ツールの説明や動作を検証するものではありません。
a2a_client
provider = A2AClientToolProvider(knownagenturls=["http://localhost:9000"]); agent = Agent(tools=provider.tools)
agent_core_memory
agent.tool.agentcorememory(action="record", content="Hello, I like vegetarian food")
agent_graph
agent.tool.agentgraph(agents=["agent1", "agent2"], connections=[{"from": "agent1", "to": "agent2"}])
bright_data
agent.tool.brightdata(action="scrapeasmarkdown", url="https://example.com")
browser
browser = LocalChromiumBrowser(); agent = Agent(tools=[browser.browser])
chat_video
agent.tool.chatvideo(prompt="What are the main topics?", videoid="video123")
code_interpreter
codeinterpreter = AgentCoreCodeInterpreter(region="us-west-2"); agent = Agent(tools=[codeinterpreter.codeinterpreter])
elasticsearch_memory
agent.tool.elasticsearchmemory(action="record", content="User prefers dark mode")
exa_get_contents
agent.tool.exagetcontents(urls=["https://example.com/article"], text=True, summary={"query": "key points"})
exa_search
agent.tool.exasearch(query="Best project management tools", text=True)
file_read
agent.tool.fileread(path="path/to/file.txt")
file_write
agent.tool.filewrite(path="path/to/file.txt", content="file content")
generate_image
agent.tool.generateimage(prompt="A sunset over mountains")
generate_image_stability
agent.tool.generateimagestability(prompt="A tranquil pool")
graph
agent.tool.graph(action="create", graphid="pipeline", topology={"nodes": [...], "edges": [...]})
handoff_to_user
agent.tool.handofftouser(message="Please confirm action", breakoutofloop=False)
http_request
agent.tool.httprequest(method="GET", url="https://api.example.com/data")
image_reader
agent.tool.imagereader(imagepath="path/to/image.jpg")
journal
agent.tool.journal(action="write", content="Today's progress notes")
load_tool
agent.tool.loadtool(path="path/to/customtool.py", name="customtool")
mcp_client
agent.tool.mcpclient(action="connect", connectionid="myserver", transport="stdio", command="python", args=["server.py"])
mem0_memory
agent.tool.mem0memory(action="store", content="Remember I like to play tennis")
mongodb_memory
agent.tool.mongodbmemory(action="record", content="User prefers vegetarian pizza")
nova_reels
agent.tool.novareels(action="create", text="A cinematic shot of mountains", s3bucket="my-bucket")
python_repl
agent.tool.pythonrepl(code="import pandas as pd\ndf = pd.readcsv('data.csv')\nprint(df.head())")
search_video
agent.tool.searchvideo(query="people discussing AI")
speak
agent.tool.speak(text="Operation completed successfully", style="green", mode="polly")
stop
agent.tool.stop(message="Process terminated by user request")
swarm
agent.tool.swarm(task="Analyze this problem", swarmsize=3, coordinationpattern="collaborative")
tavily_crawl
agent.tool.tavilycrawl(url="www.tavily.com", maxdepth=2, instructions="Find API docs")
tavily_extract
agent.tool.tavilyextract(urls=["www.tavily.com"], extractdepth="advanced")
tavily_map
agent.tool.tavilymap(url="www.tavily.com", maxdepth=2, instructions="Find all pages")
tavily_search
agent.tool.tavilysearch(query="What is artificial intelligence?", searchdepth="advanced")
use_agent
agent.tool.useagent(prompt="Analyze this code", systemprompt="You are a code analyst.", modelprovider="bedrock")
use_aws
agent.tool.useaws(servicename="s3", operationname="listbuckets", parameters={}, region="us-west-2")
use_computer
agent.tool.usecomputer(action="click", x=100, y=200, appname="Chrome")
use_llm
agent.tool.usellm(prompt="Analyze this data", systemprompt="You are a data analyst")
workflow
agent.tool.workflow(action="create", name="datapipeline", steps=[{"tool": "fileread"}, {"tool": "pythonrepl"}])