Claude Code SDK

# Выполнить один запрос и выйти (режим печати)
$ claude -p "Напиши функцию для вычисления чисел Фибоначчи"

# Использование pipe для предоставления stdin
$ echo "Объясни этот код" | claude -p

# Вывод в формате JSON с метаданными
$ claude -p "Сгенерируй функцию hello world" --output-format json

# Потоковый вывод JSON по мере поступления
$ claude -p "Создай React компонент" --output-format stream-json

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

const messages: SDKMessage[] = [];

for await (const message of query({
  prompt: "Напиши хайку о foo.py",
  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="Напиши хайку о foo.py",
        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="Ты полезный помощник",
    cwd=Path("/path/to/project"),  # Может быть строкой или Path
    allowed_tools=["Read", "Write", "Bash"],
    permission_mode="acceptEdits"
)

async for message in query(prompt="Привет", options=options):
    print(message)

# Продолжить самый последний разговор
$ claude --continue

# Продолжить и предоставить новый запрос
$ claude --continue "Теперь отрефактори это для лучшей производительности"

# Возобновить конкретный разговор по ID сессии
$ claude --resume 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

# Возобновить в режиме печати (неинтерактивный)
$ claude -p --resume 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 "Обнови тесты"

# Продолжить в режиме печати (неинтерактивный)
$ claude -p --continue "Добавь обработку ошибок"

# Переопределить системный запрос (работает только с --print)
$ claude -p "Создай REST API" --system-prompt "Ты старший backend-инженер. Сосредоточься на безопасности, производительности и поддерживаемости."

# Системный запрос с конкретными требованиями
$ claude -p "Создай схему базы данных" --system-prompt "Ты архитектор баз данных. Используй лучшие практики PostgreSQL и включи правильную индексацию."

# Добавить системный запрос (работает только с --print)
$ claude -p "Создай REST API" --append-system-prompt "После написания кода обязательно проведи код-ревью самостоятельно."

{
  "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"
      }
    }
  }
}

# Загрузить MCP-серверы из конфигурации
$ claude -p "Перечисли все файлы в проекте" --mcp-config mcp-servers.json

# Важно: MCP-инструменты должны быть явно разрешены с помощью --allowedTools
# MCP-инструменты следуют формату: mcp__$serverName__$toolName
$ claude -p "Найди комментарии TODO" \
  --mcp-config mcp-servers.json \
  --allowedTools "mcp__filesystem__read_file,mcp__filesystem__list_directory"

# Используй MCP-инструмент для обработки запросов разрешений в неинтерактивном режиме
$ claude -p "Разверни приложение" \
  --mcp-config mcp-servers.json \
  --allowedTools "mcp__permissions__approve" \
  --permission-prompt-tool mcp__permissions__approve

// вызов инструмента разрешен
{
  "behavior": "allow",
  "updatedInput": {...}, // обновленные входные данные, или просто верните обратно оригинальные входные данные
}

// вызов инструмента запрещен
{
  "behavior": "deny",
  "message": "..." // человекочитаемая строка, объясняющая, почему разрешение было отклонено
}

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

server.tool(
  "approval_prompt",
  'Симулировать проверку разрешений - одобрить, если входные данные содержат "allow", иначе отклонить',
  {
    tool_name: z.string().describe("Инструмент, запрашивающий разрешение"),
    input: z.object({}).passthrough().describe("Входные данные для инструмента"),
  },
  async ({ tool_name, input }) => {
    return {
      content: [
        {
          type: "text",
          text: JSON.stringify(
            JSON.stringify(input).includes("allow")
              ? {
                  behavior: "allow",
                  updatedInput: input,
                }
              : {
                  behavior: "deny",
                  message: "Разрешение отклонено тестовым инструментом approval_prompt",
                }
          ),
        },
      ],
    };
  }
);

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

$ claude -p "Объясни файл src/components/Header.tsx"
# Вывод: Это React-компонент, показывающий...

$ claude -p "Как работает слой данных?" --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": "Текст ответа здесь...",
  "session_id": "abc123"
}

$ claude -p "Создай приложение" --output-format stream-json

type SDKMessage =
  // Сообщение ассистента
  | {
      type: "assistant";
      message: Message; // из Anthropic SDK
      session_id: string;
    }

  // Пользовательское сообщение
  | {
      type: "user";
      message: MessageParam; // из Anthropic SDK
      session_id: string;
    }

  // Выдается как последнее сообщение
  | {
      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;
    }

  // Выдается как последнее сообщение, когда мы достигли максимального количества ходов
  | {
      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;
    }

  // Выдается как первое сообщение в начале разговора
  | {
      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 "Объясни этот код"

$ echo "Объясни этот код" | claude -p

$ echo '{"type":"user","message":{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"Объясни этот код"}]}}' | claude -p --output-format=stream-json --input-format=stream-json --verbose

#!/bin/bash

# Простая функция для запуска Claude и проверки кода выхода
run_claude() {
    local prompt="$1"
    local output_format="${2:-text}"

    if claude -p "$prompt" --output-format "$output_format"; then
        echo "Успех!"
    else
        echo "Ошибка: Claude завершился с кодом выхода $?" >&2
        return 1
    fi
}

# Примеры использования
run_claude "Напиши Python-функцию для чтения CSV-файлов"
run_claude "Оптимизируй этот запрос к базе данных" "json"

# Обработать файл через Claude
$ cat mycode.py | claude -p "Проверь этот код на баги"

# Обработать несколько файлов
$ for file in *.js; do
    echo "Обрабатываю $file..."
    claude -p "Добавь JSDoc-комментарии к этому файлу:" < "$file" > "${file}.documented"
done

# Использовать Claude в pipeline
$ grep -l "TODO" *.py | while read file; do
    claude -p "Исправь все TODO-элементы в этом файле" < "$file"
done

# Начать сессию и захватить ID сессии
$ claude -p "Инициализируй новый проект" --output-format json | jq -r '.session_id' > session.txt

# Продолжить с той же сессией
$ claude -p --resume "$(cat session.txt)" "Добавь юнит-тесты"