Claude Code SDK

# 単一のプロンプトを実行して終了（プリントモード）
$ claude -p "フィボナッチ数を計算する関数を書いて"

# パイプを使用してstdinを提供
$ echo "このコードを説明して" | claude -p

# メタデータ付きのJSON形式で出力
$ claude -p "hello world関数を生成して" --output-format json

# 到着時にJSON出力をストリーミング
$ claude -p "Reactコンポーネントを構築して" --output-format stream-json

import { query, type SDKMessage } from "@anthropic-ai/claude-code";

const messages: SDKMessage[] = [];

for await (const message of query({
  prompt: "foo.pyについての俳句を書いて",
  abortController: new AbortController(),
  options: {
    maxTurns: 3,
  },
})) {
  messages.push(message);
}

console.log(messages);

pip install claude-code-sdk

import anyio
from claude_code_sdk import query, ClaudeCodeOptions, Message

async def main():
    messages: list[Message] = []
    
    async for message in query(
        prompt="foo.pyについての俳句を書いて",
        options=ClaudeCodeOptions(max_turns=3)
    ):
        messages.append(message)
    
    print(messages)

anyio.run(main)

from claude_code_sdk import query, ClaudeCodeOptions
from pathlib import Path

options = ClaudeCodeOptions(
    max_turns=3,
    system_prompt="あなたは親切なアシスタントです",
    cwd=Path("/path/to/project"),  # 文字列またはPathが可能
    allowed_tools=["Read", "Write", "Bash"],
    permission_mode="acceptEdits"
)

async for message in query(prompt="こんにちは", options=options):
    print(message)

# 最新の会話を続行
$ claude --continue

# 続行して新しいプロンプトを提供
$ claude --continue "パフォーマンス向上のためにリファクタリングして"

# セッションIDで特定の会話を再開
$ claude --resume 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

# プリントモード（非対話）で再開
$ claude -p --resume 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 "テストを更新して"

# プリントモード（非対話）で続行
$ claude -p --continue "エラーハンドリングを追加して"

# システムプロンプトを上書き（--printでのみ動作）
$ claude -p "REST APIを構築して" --system-prompt "あなたはシニアバックエンドエンジニアです。セキュリティ、パフォーマンス、保守性に焦点を当ててください。"

# 特定の要件を持つシステムプロンプト
$ claude -p "データベーススキーマを作成して" --system-prompt "あなたはデータベースアーキテクトです。PostgreSQLのベストプラクティスを使用し、適切なインデックスを含めてください。"

# システムプロンプトを追加（--printでのみ動作）
$ claude -p "REST APIを構築して" --append-system-prompt "コードを書いた後は、必ず自分でコードレビューしてください。"

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/path/to/allowed/files"
      ]
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-github-token"
      }
    }
  }
}

# 設定からMCPサーバーを読み込み
$ claude -p "プロジェクト内のすべてのファイルをリストして" --mcp-config mcp-servers.json

# 重要：MCPツールは--allowedToolsを使用して明示的に許可する必要があります
# MCPツールは次の形式に従います：mcp__$serverName__$toolName
$ claude -p "TODOコメントを検索して" \
  --mcp-config mcp-servers.json \
  --allowedTools "mcp__filesystem__read_file,mcp__filesystem__list_directory"

# 非対話モードでの権限プロンプトを処理するためにMCPツールを使用
$ claude -p "アプリケーションをデプロイして" \
  --mcp-config mcp-servers.json \
  --allowedTools "mcp__permissions__approve" \
  --permission-prompt-tool mcp__permissions__approve

// ツール呼び出しが許可されている
{
  "behavior": "allow",
  "updatedInput": {...}, // 更新された入力、または元の入力をそのまま返す
}

// ツール呼び出しが拒否されている
{
  "behavior": "deny",
  "message": "..." // 権限が拒否された理由を説明する人間が読める文字列
}

const server = new McpServer({
  name: "Test permission prompt MCP Server",
  version: "0.0.1",
});

server.tool(
  "approval_prompt",
  '権限チェックをシミュレート - 入力に"allow"が含まれている場合は承認、そうでなければ拒否',
  {
    tool_name: z.string().describe("権限を要求しているツール"),
    input: z.object({}).passthrough().describe("ツールの入力"),
  },
  async ({ tool_name, input }) => {
    return {
      content: [
        {
          type: "text",
          text: JSON.stringify(
            JSON.stringify(input).includes("allow")
              ? {
                  behavior: "allow",
                  updatedInput: input,
                }
              : {
                  behavior: "deny",
                  message: "テストapproval_promptツールによって権限が拒否されました",
                }
          ),
        },
      ],
    };
  }
);

claude -p "..." \
  --permission-prompt-tool mcp__test-server__approval_prompt \
  --mcp-config my-config.json

$ claude -p "ファイルsrc/components/Header.tsxを説明して"
# 出力：これは...を示すReactコンポーネントです

$ claude -p "データレイヤーはどのように動作しますか？" --output-format json

{
  "type": "result",
  "subtype": "success",
  "total_cost_usd": 0.003,
  "is_error": false,
  "duration_ms": 1234,
  "duration_api_ms": 800,
  "num_turns": 6,
  "result": "ここにレスポンステキスト...",
  "session_id": "abc123"
}

$ claude -p "アプリケーションを構築して" --output-format stream-json

type SDKMessage =
  // アシスタントメッセージ
  | {
      type: "assistant";
      message: Message; // Anthropic SDKから
      session_id: string;
    }

  // ユーザーメッセージ
  | {
      type: "user";
      message: MessageParam; // Anthropic SDKから
      session_id: string;
    }

  // 最後のメッセージとして出力
  | {
      type: "result";
      subtype: "success";
      duration_ms: float;
      duration_api_ms: float;
      is_error: boolean;
      num_turns: int;
      result: string;
      session_id: string;
      total_cost_usd: float;
    }

  // 最大ターン数に達した場合の最後のメッセージとして出力
  | {
      type: "result";
      subtype: "error_max_turns" | "error_during_execution";
      duration_ms: float;
      duration_api_ms: float;
      is_error: boolean;
      num_turns: int;
      session_id: string;
      total_cost_usd: float;
    }

  // 会話の開始時に最初のメッセージとして出力
  | {
      type: "system";
      subtype: "init";
      apiKeySource: string;
      cwd: string;
      session_id: string;
      tools: string[];
      mcp_servers: {
        name: string;
        status: string;
      }[];
      model: string;
      permissionMode: "default" | "acceptEdits" | "bypassPermissions" | "plan";
    };

$ claude -p "このコードを説明して"

$ echo "このコードを説明して" | claude -p

$ echo '{"type":"user","message":{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"このコードを説明して"}]}}' | claude -p --output-format=stream-json --input-format=stream-json --verbose

#!/bin/bash

# Claudeを実行して終了コードをチェックするシンプルな関数
run_claude() {
    local prompt="$1"
    local output_format="${2:-text}"

    if claude -p "$prompt" --output-format "$output_format"; then
        echo "成功！"
    else
        echo "エラー：Claudeが終了コード$?で失敗しました" >&2
        return 1
    fi
}

# 使用例
run_claude "CSVファイルを読み取るPython関数を書いて"
run_claude "このデータベースクエリを最適化して" "json"

# Claudeを通してファイルを処理
$ cat mycode.py | claude -p "このコードのバグをレビューして"

# 複数のファイルを処理
$ for file in *.js; do
    echo "$fileを処理中..."
    claude -p "このファイルにJSDocコメントを追加して：" < "$file" > "${file}.documented"
done

# パイプラインでClaudeを使用
$ grep -l "TODO" *.py | while read file; do
    claude -p "このファイルのすべてのTODOアイテムを修正して" < "$file"
done

# セッションを開始してセッションIDをキャプチャ
$ claude -p "新しいプロジェクトを初期化して" --output-format json | jq -r '.session_id' > session.txt

# 同じセッションで続行
$ claude -p --resume "$(cat session.txt)" "単体テストを追加して"