由服务器执行的工具共享以下机制：server_tool_use 块、pause_turn 续接、混合服务器工具和客户端工具的轮次、“Zero Data Retention”（零数据保留），即 ZDR 资格，以及域名过滤。有关各个工具的信息，请参阅工具参考。

server_tool_use 块

当由服务器执行的工具运行时，server_tool_use 块会出现在 Claude 的响应中。其 id 字段使用 srvtoolu_ 前缀，以便与客户端工具调用区分开来：

{
  "type": "server_tool_use",
  "id": "srvtoolu_01A2B3C4D5E6F7G8H9",
  "name": "web_search",
  "input": { "query": "latest quantum computing breakthroughs" }
}

API 在内部运行该工具。您可以在响应中看到调用及其结果，但无需处理执行过程。与客户端 tool_use 块不同，您不需要用 tool_result 进行响应。工具的结果块（例如网络搜索的 web_search_tool_result）在同一助手轮次中跟随在 server_tool_use 块之后，并通过 tool_use_id 配对。如果 Claude 同时调用了您的某个客户端工具，则 server_tool_use 块会在没有结果的情况下出现，并且响应以 stop_reason: "tool_use" 结束。当您在下一个请求中返回客户端 tool_result 块时，API 才会运行该工具。

服务器端循环与 pause_turn

在使用网络搜索等服务器工具时，API 会在服务器端的 “agentic loop”（智能体循环）中执行工具调用。在长时间运行的轮次中，API 可能会暂停该循环并返回 pause_turn 停止原因。

以下是处理 pause_turn 停止原因的方法：

cURL

# 初始请求。如果响应中的 "stop_reason" 为 "pause_turn"，请继续
# 该轮次：将 assistant 内容追加到 messages 后重新发送请求。
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Search for comprehensive information about quantum computing breakthroughs in 2025"
      }
    ],
    "tools": [{"type": "web_search_20250305", "name": "web_search", "max_uses": 10}]
  }'

CLI

# 初始请求。如果输出中的 "stop_reason" 为 "pause_turn"，请重新运行，并将
# 助手内容追加到 messages 中（参见 SDK 选项卡）。
ant messages create <<'YAML'
model: claude-opus-5-5
max_tokens: 1024
tools:
  - {type: web_search_20250305, name: web_search, max_uses: 10}
messages:
  - {role: user, content: "Search for comprehensive information about quantum computing breakthroughs in 2025"}
YAML

Python

client = anthropic.Anthropic()

# 带有网络搜索的初始请求
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Search for comprehensive information about quantum computing breakthroughs in 2025",
        }
    ],
    tools=[{"type": "web_search_20250305", "name": "web_search", "max_uses": 10}],
)

# 检查响应的停止原因是否为 pause_turn
if response.stop_reason == "pause_turn":
    # 使用已暂停的内容继续对话
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": "Search for comprehensive information about quantum computing breakthroughs in 2025",
        },
        {"role": "assistant", "content": response.content},
    ]

    # 发送继续对话的请求
    continuation = client.messages.create(
        model="claude-opus-5-5",
        max_tokens=1024,
        messages=messages,
        tools=[{"type": "web_search_20250305", "name": "web_search", "max_uses": 10}],
    )

    print(continuation)
else:
    print(response)

TypeScript

const client = new Anthropic();

// 带有网络搜索的初始请求
const response = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-5-5",
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    {
      role: "user",
      content:
        "Search for comprehensive information about quantum computing breakthroughs in 2025"
    }
  ],
  tools: [
    {
      type: "web_search_20250305",
      name: "web_search",
      max_uses: 10
    }
  ]
});

// 检查响应的停止原因是否为 pause_turn
if (response.stop_reason === "pause_turn") {
  // 使用已暂停的内容继续对话
  const messages: Anthropic.MessageParam[] = [
    {
      role: "user",
      content:
        "Search for comprehensive information about quantum computing breakthroughs in 2025"
    },
    { role: "assistant", content: response.content }
  ];

  // 发送继续请求
  const continuation = await client.messages.create({
    model: "claude-opus-5-5",
    max_tokens: 1024,
    messages,
    tools: [
      {
        type: "web_search_20250305",
        name: "web_search",
        max_uses: 10
      }
    ]
  });

  console.log(continuation);
} else {
  console.log(response);
}

C#

AnthropicClient client = new();

var parameters = new MessageCreateParams
{
    Model = Model.ClaudeOpus5_5,
    MaxTokens = 1024,
    Messages = [
        new UserMessageParam
        {
            Content = "Search for comprehensive information about quantum computing breakthroughs in 2025"
        }
    ],
    Tools = [new ToolUnion(new WebSearchTool20250305 { MaxUses = 10 })]
};

var response = await client.Messages.Create(parameters);

if (response.StopReason?.Value() == StopReason.PauseTurn)
{
    // 使用已暂停的内容继续对话
    var continuationParams = new MessageCreateParams
    {
        Model = Model.ClaudeOpus5_5,
        MaxTokens = 1024,
        Messages = [
            new UserMessageParam
            {
                Content = "Search for comprehensive information about quantum computing breakthroughs in 2025"
            },
            new AssistantMessageParam
            {
                Content = response.Content.Select(block => new ContentBlockParam(block.Json)).ToList()
            }
        ],
        Tools = [new ToolUnion(new WebSearchTool20250305 { MaxUses = 10 })]
    };

    var continuation = await client.Messages.Create(continuationParams);
    Console.WriteLine(continuation);
}
else
{
    Console.WriteLine(response);
}

Go

client := anthropic.NewClient()

webSearchTool := []anthropic.ToolUnionParam{
	{OfWebSearchTool20250305: &anthropic.WebSearchTool20250305Param{
		MaxUses: anthropic.Int(10),
	}},
}

response, err := client.Messages.New(context.TODO(), anthropic.MessageNewParams{
	Model:     anthropic.ModelClaudeOpus5_5,
	MaxTokens: 1024,
	Messages: []anthropic.MessageParam{
		anthropic.NewUserMessage(anthropic.NewTextBlock("Search for comprehensive information about quantum computing breakthroughs in 2025")),
	},
	Tools: webSearchTool,
})
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}

if response.StopReason == anthropic.StopReasonPauseTurn {
	// 将暂停的响应原样传回，以便 Claude 继续该轮次
	continuation, err := client.Messages.New(context.TODO(), anthropic.MessageNewParams{
		Model:     anthropic.ModelClaudeOpus5_5,
		MaxTokens: 1024,
		Messages: []anthropic.MessageParam{
			anthropic.NewUserMessage(anthropic.NewTextBlock("Search for comprehensive information about quantum computing breakthroughs in 2025")),
			response.ToParam(),
		},
		Tools: webSearchTool,
	})
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	fmt.Println(continuation)
} else {
	fmt.Println(response)
}

Java

import com.anthropic.models.messages.StopReason;
import com.anthropic.models.messages.WebSearchTool20250305;

void main() {
    AnthropicClient client = AnthropicOkHttpClient.fromEnv();

    MessageCreateParams params = MessageCreateParams.builder()
        .model(Model.CLAUDE_OPUS_5_5)
        .maxTokens(1024L)
        .addUserMessage("Search for comprehensive information about quantum computing breakthroughs in 2025")
        .addTool(WebSearchTool20250305.builder()
            .maxUses(10L)
            .build())
        .build();

    Message response = client.messages().create(params);

    if (response.stopReason().isPresent()
            && response.stopReason().get().equals(StopReason.PAUSE_TURN)) {
        MessageCreateParams continuationParams = MessageCreateParams.builder()
            .model(Model.CLAUDE_OPUS_5_5)
            .maxTokens(1024L)
            .addUserMessage("Search for comprehensive information about quantum computing breakthroughs in 2025")
            .addMessage(response)
            .addTool(WebSearchTool20250305.builder()
                .maxUses(10L)
                .build())
            .build();

        Message continuation = client.messages().create(continuationParams);
        IO.println(continuation);
    } else {
        IO.println(response);
    }
}

PHP

$client = new Client();

$response = $client->messages->create(
    maxTokens: 1024,
    messages: [
        [
            'role' => 'user',
            'content' => 'Search for comprehensive information about quantum computing breakthroughs in 2025'
        ]
    ],
    model: 'claude-opus-5-5',
    tools: [
        [
            'type' => 'web_search_20250305',
            'name' => 'web_search',
            'max_uses' => 10
        ]
    ],
);

if ($response->stopReason === 'pause_turn') {
    $messages = [
        [
            'role' => 'user',
            'content' => 'Search for comprehensive information about quantum computing breakthroughs in 2025'
        ],
        [
            'role' => 'assistant',
            'content' => $response->content
        ]
    ];

    $continuation = $client->messages->create(
        maxTokens: 1024,
        messages: $messages,
        model: 'claude-opus-5-5',
        tools: [
            [
                'type' => 'web_search_20250305',
                'name' => 'web_search',
                'max_uses' => 10
            ]
        ],
    );

    echo $continuation;
} else {
    echo $response;
}

Ruby

client = Anthropic::Client.new

response = client.messages.create(
  model: Anthropic::Model::CLAUDE_OPUS_5_5,
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    {
      role: "user",
      content:
        "Search for comprehensive information about quantum computing breakthroughs in 2025"
    }
  ],
  tools: [
    {
      type: "web_search_20250305",
      name: "web_search",
      max_uses: 10
    }
  ]
)

if response.stop_reason == :pause_turn
  messages = [
    {
      role: "user",
      content: "Search for comprehensive information about quantum computing breakthroughs in 2025"
    },
    {
      role: "assistant",
      content: response.content
    }
  ]

  continuation = client.messages.create(
    model: Anthropic::Model::CLAUDE_OPUS_5_5,
    max_tokens: 1024,
    messages: messages,
    tools: [
      {
        type: "web_search_20250305",
        name: "web_search",
        max_uses: 10
      }
    ]
  )

  puts continuation
else
  puts response
end

处理 pause_turn 时：

  • 继续对话： 在后续请求中将暂停的响应原样传回，让 Claude 继续其轮次。
  • 保留工具状态： 在续接请求中包含相同的工具。暂停的轮次可能以一个其工具尚未运行的 server_tool_use 块结束，如果续接请求中缺少该工具，API 会返回验证错误。
  • 按需重复： 续接的轮次可能会再次暂停。检查每个响应的 stop_reason，并持续续接直到获得不同的停止原因，同时像对待任何重试循环一样限制续接次数。

有关其他 stop_reason 值和通用处理模式，请参阅停止原因与回退。

在一个轮次中混合使用服务器工具和客户端工具

Claude 可以在同一组并行工具调用中同时调用服务器工具和客户端工具，例如将 web_fetch 与用户定义的工具一起调用。客户端工具是指由您的代码运行并产生 tool_use 块的任何工具，无论它是用户定义的工具，还是 Anthropic 架构的客户端工具（例如 Bash 工具）。发生这种情况时，API 不会运行服务器工具，而是立即返回，以便您先运行客户端工具：

  • stop_reason 为 "tool_use"，而不是 "pause_turn"。
  • content 包含 server_tool_use 块和客户端 tool_use 块，但没有服务器工具的结果块：该调用尚未完成。
  • 没有其他标记。您可以通过查找响应中其 id 没有匹配结果块的 server_tool_use 块来检测这种状态。来自 MCP 连接器的 mcp_tool_use 块的行为与此相同。在同一响应中已有结果块的服务器工具调用已经完成，无需您进行任何处理。

注意

使用程序化工具调用时，相同的响应结构含义不同。客户端 tool_use 块来自在 code_execution 工具中运行的代码，而不是直接来自 Claude，其 caller 字段指明了调用它的 code_execution 块。该代码已经开始运行：它处于暂停状态，等待您的 tool_result 块，发送这些块会恢复执行，而不是启动一个被延迟的工具。code_execution 块自身的结果块会在代码完成后到达，这可能需要不止一轮工具结果。两种情况下的后续用户消息本身是相同的；使用程序化工具调用时，还需如该页面所示传回响应中 container 字段的 id。

{
  "stop_reason": "tool_use",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "I'll fetch the article and check your system at the same time."
    },
    {
      "type": "server_tool_use",
      "id": "srvtoolu_01HxbWnMRmbWyMfUtJKC45rA",
      "name": "web_fetch",
      "input": { "url": "https://example.com/article" }
    },
    {
      "type": "tool_use",
      "id": "toolu_01PjgRJLbXrXEMZwDNYLnBqk",
      "name": "run_command",
      "input": { "command": "uname -a" }
    }
  ]
}

要继续该轮次，请运行客户端工具，并发送一条内容仅包含 tool_result 块的用户消息，为该响应中的每个 tool_use 块各提供一个。保持相同的 tools 数组：如果恢复请求不再定义正在等待的服务器工具，则会失败并返回 400 错误，其消息以 but no `web_fetch` tool was provided 结尾。

{
  "role": "user",
  "content": [
    {
      "type": "tool_result",
      "tool_use_id": "toolu_01PjgRJLbXrXEMZwDNYLnBqk",
      "content": "Linux demo-host 6.8.0-52-generic x86_64 GNU/Linux"
    }
  ]
}

API 会将您的结果附加到仍处于打开状态的助手轮次，运行被延迟的服务器工具（对于已暂停的代码执行，则恢复执行），然后让 Claude 继续。对于 Claude 直接调用的服务器工具，下一个响应以回应上一个响应中 server_tool_use id 的结果块开头，随后是新生成的内容和新的 stop_reason：

{
  "stop_reason": "end_turn",
  "content": [
    {
      "type": "web_fetch_tool_result",
      "tool_use_id": "srvtoolu_01HxbWnMRmbWyMfUtJKC45rA",
      "content": {
        "type": "web_fetch_result",
        "url": "https://example.com/article",
        "content": {
          "type": "document",
          "source": {
            "type": "text",
            "media_type": "text/plain",
            "data": "Full text content of the article..."
          }
        }
      }
    },
    {
      "type": "text",
      "text": "The article argues that... and your machine is running Linux..."
    }
  ]
}

server_tool_use 块与其结果块通过 tool_use_id 配对，而不是通过位置配对：在此流程中，它们分别出现在两个不同的响应中，并且 server_tool_use 块不会在第二个响应中重复出现。在后续请求中，请按顺序将整个交互保留在 messages 数组中：第一个响应作为 assistant 消息，然后是 tool_result 用户消息，接着是下一个响应作为另一条 assistant 消息，与您累积任何其他工具使用交互的方式相同。

警告

后续用户消息除 tool_result 块外不得包含任何内容。在结果之后添加的块（例如文本）会告诉 API 助手轮次已经结束。对于 Claude 直接调用的服务器工具，这会使该轮次留下一个未解决的服务器工具调用，请求将失败并返回 400 invalid_request_error：

`web_fetch` tool use with id `srvtoolu_01HxbWnMRmbWyMfUtJKC45rA` was found without a corresponding `web_fetch_tool_result` block

如果后续消息在结果之前放置了内容、只回应了部分客户端 tool_use ID，或者根本不包含 tool_result 块，则会更早失败，并返回处理工具调用中描述的客户端工具错误：

`tool_use` ids were found without `tool_result` blocks immediately after: toolu_01PjgRJLbXrXEMZwDNYLnBqk. Each `tool_use` block must have a corresponding `tool_result` block in the next message.

如需向 Claude 提供更多输入，请在该轮次完成后将其作为单独的用户消息发送。

与 pause_turn 的区别： pause_turn 响应也可能以一个尚未运行的 server_tool_use 块结束，但它绝不会留下等待您处理的客户端 tool_use 块，因此您可以通过原样重新发送助手内容来续接。留下等待您处理的客户端 tool_use 块的响应，其 stop_reason 绝不会是 pause_turn：当 Claude 停下来调用您的工具时，stop_reason 为 tool_use，您需要通过发送客户端 tool_result 块来续接，而不是重新发送响应。在这两种情况下，API 都会在下一个请求开始时运行待处理的服务器工具。

以下示例同时启用了网络获取和用户定义的 run_command 工具，并处理混合响应：

cURL

# 如果 "stop_reason" 为 "tool_use"，且某个 server_tool_use 块没有匹配的
# 结果块，则该调用尚未完成。请运行客户端工具，然后再次 POST，
# 请求中追加一条仅包含这些工具的 tool_result 块的 user 消息，
# 并使用相同的 tools 数组（参见 SDK 选项卡）。
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Summarize https://example.com/article and run uname -a to tell me what system this is on."
      }
    ],
    "tools": [
      {"type": "web_fetch_20250910", "name": "web_fetch", "max_uses": 5},
      {
        "name": "run_command",
        "description": "Run a shell command on this computer and return its output.",
        "input_schema": {
          "type": "object",
          "properties": {"command": {"type": "string", "description": "The command to run"}},
          "required": ["command"]
        }
      }
    ]
  }'

CLI

# 如果 "stop_reason" 为 "tool_use"，且某个 server_tool_use 块没有匹配的
# 结果块，请运行客户端工具，然后追加一条仅包含
# 这些工具的 tool_result 块的用户消息并重新运行（参见 SDK 选项卡）。
ant messages create <<'YAML'
model: claude-opus-5-5
max_tokens: 1024
messages:
  - role: user
    content: "Summarize https://example.com/article and run uname -a to tell me what system this is on."
tools:
  - {type: web_fetch_20250910, name: web_fetch, max_uses: 5}
  - name: run_command
    description: Run a shell command on this computer and return its output.
    input_schema:
      type: object
      properties:
        command: {type: string, description: The command to run}
      required: [command]
YAML

Python

client = anthropic.Anthropic()

tools = [
    {"type": "web_fetch_20250910", "name": "web_fetch", "max_uses": 5},
    {
        "name": "run_command",
        "description": "Run a shell command on this computer and return its output.",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "command": {"type": "string", "description": "The command to run"}
            },
            "required": ["command"],
        },
    },
]
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "Summarize https://example.com/article and run uname -a to tell me what system this is on.",
    }
]

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5", max_tokens=1024, tools=tools, messages=messages
)

tool_results = [
    {
        "type": "tool_result",
        "tool_use_id": block.id,
        # 在此处运行您的工具。此示例返回一个固定字符串。
        "content": "Linux demo-host 6.8.0-52-generic x86_64 GNU/Linux",
    }
    for block in response.content
    if block.type == "tool_use"
]

if response.stop_reason == "tool_use" and tool_results:
    # 若本次响应中的 server_tool_use 块没有对应的结果块，则表示其尚未完成；其结果将在后续响应中返回。
    # 仅回传客户端 tool_result 块，并使用相同的工具。
    continuation = client.messages.create(
        model="claude-opus-5-5",
        max_tokens=1024,
        tools=tools,
        messages=[
            *messages,
            {"role": "assistant", "content": response.content},
            {"role": "user", "content": tool_results},
        ],
    )
    # 如果某个 web_fetch 被延迟执行，它将在本次请求中运行，其
    # web_fetch_tool_result 是 continuation.content 的第一个块。
    print(continuation)
else:
    print(response)

TypeScript

const client = new Anthropic();

const webFetchTool = {
  type: "web_fetch_20250910",
  name: "web_fetch",
  max_uses: 5
} as const;
const runCommandTool: Anthropic.Tool = {
  name: "run_command",
  description: "Run a shell command on this computer and return its output.",
  input_schema: {
    type: "object" as const,
    properties: {
      command: { type: "string", description: "The command to run" }
    },
    required: ["command"]
  }
};
const messages: Anthropic.MessageParam[] = [
  {
    role: "user",
    content:
      "Summarize https://example.com/article and run uname -a to tell me what system this is on."
  }
];

const response = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-5-5",
  max_tokens: 1024,
  tools: [webFetchTool, runCommandTool],
  messages
});

const toolResults: Anthropic.ToolResultBlockParam[] = [];
for (const block of response.content) {
  if (block.type === "tool_use") {
    toolResults.push({
      type: "tool_result",
      tool_use_id: block.id,
      // 在此运行您的工具。本示例返回一个固定字符串。
      content: "Linux demo-host 6.8.0-52-generic x86_64 GNU/Linux"
    });
  }
}

if (response.stop_reason === "tool_use" && toolResults.length > 0) {
  // 如果本次响应中的 server_tool_use 块没有对应的结果块，则表示它尚未完成；其结果将在后续响应中返回。
  // 仅发回客户端的 tool_result 块，并使用相同的工具。
  const continuation = await client.messages.create({
    model: "claude-opus-5-5",
    max_tokens: 1024,
    tools: [webFetchTool, runCommandTool],
    messages: [
      ...messages,
      { role: "assistant", content: response.content },
      { role: "user", content: toolResults }
    ]
  });
  // 如果某个 web_fetch 被延迟，它将在本次请求中运行，其
  // web_fetch_tool_result 是 continuation.content 的第一个块。
  console.log(continuation);
} else {
  console.log(response);
}

C#

AnthropicClient client = new();

List<ToolUnion> tools =
[
    new ToolUnion(new WebFetchTool20250910() { MaxUses = 5 }),
    new ToolUnion(new Tool()
    {
        Name = "run_command",
        Description = "Run a shell command on this computer and return its output.",
        InputSchema = new InputSchema()
        {
            Properties = new Dictionary<string, JsonElement>
            {
                ["command"] = JsonSerializer.SerializeToElement(
                    new { type = "string", description = "The command to run" }
                ),
            },
            Required = ["command"],
        },
    }),
];
MessageParam userMessage = new UserMessageParam
{
    Content = "Summarize https://example.com/article and run uname -a to tell me what system this is on."
};

var response = await client.Messages.Create(new MessageCreateParams
{
    Model = Model.ClaudeOpus5_5,
    MaxTokens = 1024,
    Tools = tools,
    Messages = [userMessage]
});

var toolResults = new List<ContentBlockParam>();
foreach (var block in response.Content)
{
    if (block.TryPickToolUse(out var toolUse))
    {
        toolResults.Add(new ContentBlockParam(new ToolResultBlockParam()
        {
            ToolUseID = toolUse.ID,
            // 在此运行您的工具。本示例返回一个固定字符串。
            Content = "Linux demo-host 6.8.0-52-generic x86_64 GNU/Linux",
        }));
    }
}

if (response.StopReason?.Value() == StopReason.ToolUse && toolResults.Count > 0)
{
    // 若本次响应中的 server_tool_use 块没有对应的结果块，则表示其尚未完成；其结果将在后续响应中返回。
    // 仅发回客户端的 tool_result 块，并使用相同的工具。
    var continuation = await client.Messages.Create(new MessageCreateParams
    {
        Model = Model.ClaudeOpus5_5,
        MaxTokens = 1024,
        Tools = tools,
        Messages =
        [
            userMessage,
            new AssistantMessageParam
            {
                Content = response.Content.Select(block => new ContentBlockParam(block.Json)).ToList()
            },
            new UserMessageParam { Content = toolResults }
        ]
    });
    // 如果某个 web_fetch 被推迟，它将在本次请求中运行，其
    // web_fetch_tool_result 是 continuation.Content 的第一个块。
    Console.WriteLine(continuation);
}
else
{
    Console.WriteLine(response);
}

Go

client := anthropic.NewClient()

tools := []anthropic.ToolUnionParam{
	{OfWebFetchTool20250910: &anthropic.WebFetchTool20250910Param{
		MaxUses: anthropic.Int(5),
	}},
	{OfTool: &anthropic.ToolParam{
		Name:        "run_command",
		Description: anthropic.String("Run a shell command on this computer and return its output."),
		InputSchema: anthropic.ToolInputSchemaParam{
			Properties: map[string]any{
				"command": map[string]any{
					"type":        "string",
					"description": "The command to run",
				},
			},
			Required: []string{"command"},
		},
	}},
}
userMessage := anthropic.NewUserMessage(anthropic.NewTextBlock("Summarize https://example.com/article and run uname -a to tell me what system this is on."))

response, err := client.Messages.New(context.TODO(), anthropic.MessageNewParams{
	Model:     anthropic.ModelClaudeOpus5_5,
	MaxTokens: 1024,
	Tools:     tools,
	Messages:  []anthropic.MessageParam{userMessage},
})
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}

var toolResults []anthropic.ContentBlockParamUnion
for _, block := range response.Content {
	if toolUse, ok := block.AsAny().(anthropic.ToolUseBlock); ok {
		// 在此运行您的工具。本示例返回一个固定字符串。
		output := "Linux demo-host 6.8.0-52-generic x86_64 GNU/Linux"
		toolResults = append(toolResults, anthropic.NewToolResultBlock(toolUse.ID, output, false))
	}
}

if response.StopReason == anthropic.StopReasonToolUse && len(toolResults) > 0 {
	// 如果此响应中的 server_tool_use 块没有对应的结果块，则表示它尚未完成；其结果将在后续响应中返回。
	// 仅发回客户端 tool_result 块，并使用相同的工具。
	continuation, err := client.Messages.New(context.TODO(), anthropic.MessageNewParams{
		Model:     anthropic.ModelClaudeOpus5_5,
		MaxTokens: 1024,
		Tools:     tools,
		Messages: []anthropic.MessageParam{
			userMessage,
			response.ToParam(),
			anthropic.NewUserMessage(toolResults...),
		},
	})
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	// 如果某个 web_fetch 被延迟，它将在此请求中运行，其
	// web_fetch_tool_result 是 continuation.Content 的第一个块。
	fmt.Println(continuation)
} else {
	fmt.Println(response)
}

Java

void main() {
    AnthropicClient client = AnthropicOkHttpClient.fromEnv();

    Tool runCommandTool = Tool.builder()
        .name("run_command")
        .description("Run a shell command on this computer and return its output.")
        .inputSchema(Tool.InputSchema.builder()
            .properties(JsonValue.from(Map.of(
                "command", Map.of("type", "string", "description", "The command to run")
            )))
            .putAdditionalProperty("required", JsonValue.from(List.of("command")))
            .build())
        .build();
    String prompt = "Summarize https://example.com/article and run uname -a to tell me what system this is on.";

    Message response = client.messages().create(MessageCreateParams.builder()
        .model(Model.CLAUDE_OPUS_5_5)
        .maxTokens(1024L)
        .addTool(WebFetchTool20250910.builder()
            .maxUses(5L)
            .build())
        .addTool(runCommandTool)
        .addUserMessage(prompt)
        .build());

    List<ContentBlockParam> toolResults = new ArrayList<>();
    for (ContentBlock block : response.content()) {
        block.toolUse().ifPresent(toolUse -> toolResults.add(ContentBlockParam.ofToolResult(
            ToolResultBlockParam.builder()
                .toolUseId(toolUse.id())
                // 在此运行您的工具。本示例返回一个固定字符串。
                .content("Linux demo-host 6.8.0-52-generic x86_64 GNU/Linux")
                .build()
        )));
    }

    boolean isToolUse = response.stopReason()
        .map(StopReason.TOOL_USE::equals)
        .orElse(false);
    if (isToolUse && !toolResults.isEmpty()) {
        // 若本次响应中的 server_tool_use 块没有对应的结果块，则表示其尚未完成；其结果将在后续响应中返回。
        // 仅回传客户端的 tool_result 块，并使用相同的工具。
        Message continuation = client.messages().create(MessageCreateParams.builder()
            .model(Model.CLAUDE_OPUS_5_5)
            .maxTokens(1024L)
            .addTool(WebFetchTool20250910.builder()
                .maxUses(5L)
                .build())
            .addTool(runCommandTool)
            .addUserMessage(prompt)
            .addMessage(response)
            .addUserMessageOfContentBlockParams(toolResults)
            .build());
        // 如果某个 web_fetch 被延迟，它会在本次请求中运行，其
        // web_fetch_tool_result 是 continuation.content() 的第一个块。
        IO.println(continuation);
    } else {
        IO.println(response);
    }
}

PHP

$client = new Client();

$tools = [
    ['type' => 'web_fetch_20250910', 'name' => 'web_fetch', 'max_uses' => 5],
    [
        'name' => 'run_command',
        'description' => 'Run a shell command on this computer and return its output.',
        'input_schema' => [
            'type' => 'object',
            'properties' => [
                'command' => ['type' => 'string', 'description' => 'The command to run']
            ],
            'required' => ['command']
        ]
    ]
];
$userMessage = ['role' => 'user', 'content' => 'Summarize https://example.com/article and run uname -a to tell me what system this is on.'];

$response = $client->messages->create(
    maxTokens: 1024,
    messages: [$userMessage],
    model: 'claude-opus-5-5',
    tools: $tools,
);

$toolResults = [];
foreach ($response->content as $block) {
    if ($block->type === 'tool_use') {
        $toolResults[] = [
            'type' => 'tool_result',
            'tool_use_id' => $block->id,
            // 在此运行您的工具。本示例返回一个固定字符串。
            'content' => 'Linux demo-host 6.8.0-52-generic x86_64 GNU/Linux'
        ];
    }
}

if ($response->stopReason === 'tool_use' && count($toolResults) > 0) {
    // 若本次响应中的 server_tool_use 块没有对应的结果块，则表示其尚未完成；其结果将在后续响应中返回。
    // 仅发回客户端 tool_result 块，并使用相同的工具。
    $continuation = $client->messages->create(
        maxTokens: 1024,
        messages: [
            $userMessage,
            ['role' => 'assistant', 'content' => $response->content],
            ['role' => 'user', 'content' => $toolResults],
        ],
        model: 'claude-opus-5-5',
        tools: $tools,
    );
    // 如果 web_fetch 被延迟，它将在本次请求中运行，其
    // web_fetch_tool_result 是 $continuation->content 的第一个块。
    echo $continuation;
} else {
    echo $response;
}

Ruby

client = Anthropic::Client.new

tools = [
  { type: "web_fetch_20250910", name: "web_fetch", max_uses: 5 },
  {
    name: "run_command",
    description: "Run a shell command on this computer and return its output.",
    input_schema: {
      type: "object",
      properties: {
        command: { type: "string", description: "The command to run" }
      },
      required: ["command"]
    }
  }
]
user_message = {
  role: "user",
  content: "Summarize https://example.com/article and run uname -a to tell me what system this is on."
}

response = client.messages.create(
  model: "claude-opus-5-5",
  max_tokens: 1024,
  tools: tools,
  messages: [user_message]
)

tool_results = []
response.content.each do |block|
  next unless block.type == :tool_use

  tool_results << {
    type: "tool_result",
    tool_use_id: block.id,
    # 在此处运行您的工具。此示例返回一个固定字符串。
    content: "Linux demo-host 6.8.0-52-generic x86_64 GNU/Linux"
  }
end

if response.stop_reason == :tool_use && !tool_results.empty?
  # 若本次响应中的 server_tool_use 块没有对应的结果块，则表示其尚未完成；其结果将在后续响应中返回。
  # 仅发回客户端的 tool_result 块，并使用相同的工具。
  continuation = client.messages.create(
    model: "claude-opus-5-5",
    max_tokens: 1024,
    tools: tools,
    messages: [
      user_message,
      { role: "assistant", content: response.content },
      { role: "user", content: tool_results }
    ]
  )
  # 如果某个 web_fetch 被推迟，它将在本次请求中运行，其
  # web_fetch_tool_result 是 continuation.content 的第一个块。
  puts continuation
else
  puts response
end

当 Claude 没有混合两种调用时，这段代码同样正确。只有客户端 tool_use 块的轮次采用相同的续接路径。只有服务器工具调用的轮次不需要您提供客户端 tool_result 块，因为其结果块通常已经存在。如果该轮次以挂起状态返回，例如作为 pause_turn 响应，则应按原样重新发送。

ZDR 与 allowed_callers

网络搜索（web_search_20250305）和网络获取（web_fetch_20250910）的基础版本符合零数据保留（ZDR）的条件。

带有 “dynamic filtering”（动态过滤）功能的 _20260209 及更高版本默认不符合 ZDR 条件，因为动态过滤在内部依赖代码执行。

要在 ZDR 下使用 _20260209 或更高版本的服务器工具，请在工具上设置 "allowed_callers": ["direct"] 以禁用动态过滤：

{
  "type": "web_search_20260209",
  "name": "web_search",
  "allowed_callers": ["direct"]
}

这会将该工具限制为仅允许直接调用，从而绕过内部代码执行步骤。

allowed_callers 控制工具的调用方式：由 Claude 直接调用（"direct"）、从代码执行容器内部调用（例如 "code_execution_20260120"），或两者兼有。网络工具的 _20260209 版本默认仅允许代码执行调用方；更早的版本默认为 ["direct"]。在不支持程序化工具调用的模型上，这些版本需要设置 allowed_callers: ["direct"]；如果未设置，API 会返回一个提示您进行设置的验证错误。

注意

即使在符合 ZDR 条件的配置中使用网络获取，如果 Claude 从网站获取内容，网站发布者也可能会保留传递给 URL 的任何参数。

域名过滤

访问网络的服务器工具接受 allowed_domains 和 blocked_domains 参数，用于控制 Claude 可以访问哪些域名。两者都是工具对象上的字段：

{
  "type": "web_search_20250305",
  "name": "web_search",
  "allowed_domains": ["example.com", "docs.python.org"]
}

使用域名过滤器时：

  • 域名不应包含 HTTP/HTTPS 协议前缀（使用 example.com 而不是 https://example.com）。
  • 子域名会被自动包含（example.com 涵盖 docs.example.com）。
  • 指定子域名会将结果限制为仅该子域名（docs.example.com 仅返回来自该子域名的结果，而不返回来自 example.com 或 api.example.com 的结果）。
  • 网络搜索支持子路径，并匹配该路径之后的任何内容（example.com/blog 匹配 example.com/blog/post-1）。
  • 网络获取仅按域名匹配：包含路径的条目永远不会匹配网络获取的 URL。
  • 您可以使用 allowed_domains 或 blocked_domains，但不能在同一请求中同时使用两者。

通配符支持：

  • 通配符（*）不允许出现在域名本身中，只能出现在域名之后的路径中。
  • 有效：example.com/*、example.com/*/articles
  • 无效：*.example.com、ex*.com

无效的域名格式会在请求时被拒绝，并返回 400 invalid_request_error。

注意

请求级别的域名限制与在 Claude Console 中配置的任何组织级别域名限制协同工作。请求级别的 allowed_domains 必须是组织级别允许列表的子集；超出该列表的条目会导致 API 返回验证错误。如果请求级别的允许列表包含您的组织所阻止的域名，请求将被拒绝并返回 400 错误，错误中会列出存在冲突的条目。

警告

域名中的 Unicode 字符可能通过 “homograph attack”（同形异义字攻击）绕过域名过滤器：аmazon.com（包含西里尔字母 а）看起来与 amazon.com 完全相同，但却是不同的域名。请在允许列表和屏蔽列表中仅使用 ASCII 域名，并审查现有条目中是否存在非 ASCII 字符。

有关 Claude Managed Agents 会话中的域名列表和您组织的设置，请参阅限制网络搜索和网络获取的域名。

结合代码执行的动态过滤

网络搜索和网络获取的 _20260209 及更高版本在内部使用代码执行，对搜索结果应用动态过滤器。

注意

对于这些版本，您无需添加 code_execution 工具：当动态过滤运行时，API 会自动为该请求配置代码执行，并且两个工具共享同一个执行容器。如果您确实包含了代码执行工具，请使用 code_execution_20260120 或更高版本；API 会拒绝与这些网络工具版本一起使用的旧版代码执行工具。

流式传输服务器工具事件

服务器工具事件作为常规 “server-sent events”（服务器发送事件），即 SSE 流的一部分进行流式传输。Claude 直接调用的 server_tool_use 块的流式传输方式与客户端 tool_use 块相同：先是一个 content_block_start 事件，随后是 input_json_delta 事件。结果块会在单个 content_block_start 事件中完整到达，不包含增量。

有关完整的事件参考，请参阅流式传输。各个工具页面会记录与此不同的工具特定事件名称。

批量请求

所有服务器工具都支持批量处理。在批处理中，智能体循环的运行方式与同步请求相同，但每个轮次的迭代上限更高。如果循环达到该上限，响应将以 stop_reason: "pause_turn" 结束；您可以通过提交包含返回内容的后续请求来续接。有关详细信息，请参阅服务器工具与智能体循环。

常见的批处理工作负载包括：使用来自网络的信息丰富数据集、根据最新来源核查大量文档，以及对大量文件运行分析代码。

后续步骤