【AI】Claude APIのTool Search Toolで大量のツールを扱う方法

いずみ

こんな悩みを解決できる記事を書きました！

僕は現役フリーランスエンジニア（歴10年）で、資格は13個保有しています。

「Claude APIに登録するツール数が増えすぎて困っている」とお考えではありませんか？

MCPサーバーを複数接続していると、ツール定義だけでコンテキストウィンドウを大量に消費してしまいます。

ツール数が増えるほど、Claudeが適切なツールを選べなくなる問題も起きます。

Tool Search Toolを使えば、ツール定義を最初から全部読み込ませず、必要なタイミングで検索・取得させることが可能です。

いずみ

設定はシンプルなので、サクッと解説します。

ということで、本記事ではClaude APIのTool Search Toolで大量のツールを扱う方法を解説します。

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執筆者／監修者

• フリーランスエンジニア（保有資格13個、企業と直接契約）
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• ブランドせどりで月利50万円⇨脱サラ
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いずみです

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Claude APIのTool Search Toolで大量のツールを扱う方法

早速ですが、Claude APIのTool Search Toolで大量のツールを扱う方法を解説します。

Tool Search Toolとは

Tool Search Toolは、数百から数千個のツールをコンテキストに全部載せず、Claudeに検索させてオンデマンドで読み込ませる仕組みです。

GitHub・Slack・Sentry・Grafana・Splunkのような複数のMCPサーバーを繋ぐと、ツール定義だけで数万トークンを消費してしまうケースがあります。

Tool Search Toolを使うと、Claudeが処理中のリクエストで本当に必要な数個のツールだけを検索して読み込むため、消費トークンを大幅に削減できます。

ツール選択の精度が落ちる問題も改善します。

利用可能なツールが30〜50個を超えたあたりから、Claudeが適切なツールを選びにくくなる傾向があります。

Tool Search Toolで絞り込んだ候補だけを提示すれば、ツール数が数千個規模でも選択精度を保てます。

いずみ

MCPサーバーを何個も繋いでいる人ほど恩恵が大きい機能ですね。

regex方式とBM25方式の違い

Tool Search Toolには2つの方式があります。

• tool_search_tool_regex_20251119: Claudeが正規表現パターンを組み立てて検索する方式
• tool_search_tool_bm25_20251119: Claudeが自然言語のクエリで検索する方式

regex方式はweatherやget_.*_dataのようなパターンで検索する仕組みで、大文字小文字は区別されません。

BM25方式は検索キーワードをそのまま自然文で渡せるため、ツール名の命名規則を意識せずに使えます。

どちらもツール名・説明文・引数名・引数の説明文をまとめて検索対象にします。

実装(コード付き)

Pythonから実装してみます。

tools = [
    {
        "type": "tool_search_tool_regex_20251119",
        "name": "tool_search_tool_regex",
    },
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "指定した場所の現在の天気を取得する",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {"type": "string"},
                "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]},
            },
            "required": ["location"],
        },
        "defer_loading": True,
    },
    {
        "name": "search_files",
        "description": "ワークスペース内のファイルを検索する",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "query": {"type": "string"},
                "file_types": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
            },
            "required": ["query"],
        },
        "defer_loading": True,
    },
]

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=2048,
    messages=[{"role": "user", "content": "サンフランシスコの天気を教えて"}],
    tools=tools,
)

print(response)

{
  "type": "server_tool_use",
  "id": "srvtoolu_01ABC123",
  "name": "tool_search_tool_regex",
  "input": {"pattern": "weather", "limit": 10}
}

tool_result = {
    "type": "tool_result",
    "tool_use_id": "toolu_01XYZ789",
    "content": "San Francisco: 18C, cloudy",
}

いずみ

展開処理を自分で書かなくていいのは地味にありがたいポイントです。

MCPサーバーのツールに適用する

MCPコネクタ経由のツールでは、個別のツール定義にdefer_loadingを設定しません。

代わりに、mcp_toolsetエントリのdefault_configにまとめて設定するか、サーバー内の個別ツールごとにconfigsで設定します。

MCPコネクタ経由の設定方式であれば、接続しているMCPサーバーが増えても、コード側の変更を最小限に抑えられます。

使う際に気をつけたいポイント

Tool Search Toolを使う上で、いくつか注意点があります。

• よく使う3〜5個のツールはdefer_loadingを付けず、常に読み込んだ状態にしておく
• 検索でヒットしやすいよう、ツール名と説明文に具体的なキーワードを含める
• サービスやリソースごとにgithub_やslack_のような命名規則を統一する
• 全ツールをdefer_loading: trueにすると400エラーになるため、Tool Search Tool自体は対象外にする

ツール数が10個未満で、かつ毎回のリクエストで全ツールを使う場合は、Tool Search Toolを導入せず通常のツール呼び出しのままで十分です。

いずみ

ツールが増えて選択ミスが目立ってきたら、導入を検討するくらいの温度感でいいと思います。

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【厳選】フリーランスエンジニアにおすすめなエージェント3選

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いずみ

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いずみ

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いずみ

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いずみ

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よくある質問

まとめ

今回は、Claude APIのTool Search Toolで大量のツールを扱う方法について解説しました。

以下が本記事のまとめになります。

まとめ

• Tool Search Toolは、大量のツール定義を検索してオンデマンドで読み込む仕組み。
• ツールにdefer_loading: trueを付けるだけで導入でき、コンテキスト消費とツール選択精度を改善できる。

まとめ

いずみ

最後までお読みいただき、ありがとうございました！

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