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title: "コンポーネント: Tool"
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LangBotの組み込みLocal Agentは、実行中にツールを呼び出して外部世界と対話します。現在、プラグインとMCPの両方を通じてツールを追加することがサポートされています。

## Toolコンポーネントの追加

1つのプラグインには任意の数のツールを含めることができます。プラグインディレクトリでコマンド`lbp comp Tool`を実行し、プロンプトに従ってツール設定を入力します。

```bash
➜  HelloPlugin > lbp comp Tool
Generating component Tool...
Tool name: get_weather_alerts
Tool description: Get weather alerts for a US state.
Component Tool generated successfully.
組件 Tool 生成成功。
```

これにより、`components/tools/`ディレクトリに`get_weather_alerts.yaml`と`get_weather_alerts.py`ファイルが生成されます。`.yaml`ファイルはツールの基本情報を定義し、`.py`ファイルはツールハンドラです:

```bash
➜  HelloPlugin > tree
...
├── components
│   ├── __init__.py
│   └── tools
│       ├── __init__.py
│       ├── get_weather_alerts.py
│       └── get_weather_alerts.yaml
...
```

## マニフェストファイル: Tool

```yaml
apiVersion: v1  # 変更しないでください
kind: Tool  # 変更しないでください
metadata:
  name: get_weather_alerts  # ツール名、LLM認識用
  label:
    en_US: GetWeatherAlerts  # ツール表示名、LangBot UIに表示、多言語対応
    zh_Hans: GetWeatherAlerts
  description:
    en_US: 'Get weather alerts for a US state.'  # ツール説明、LangBot UIに表示、多言語対応。オプション
    zh_Hans: '獲取美国某个州的天気預警'
spec:
  parameters: []  # ツールパラメータ、会話コンテキストに基づいてLLMが生成する値
  llm_prompt: 'Get weather alerts for a US state.'  # ツールプロンプト、LLMがこのツールを呼び出すかどうかを判断するため
execution:
  python:
    path: get_weather_alerts.py  # ツールハンドラ、変更しないでください
    attr: GetWeatherAlerts  # ツールハンドラクラス名、get_weather_alerts.pyのクラス名と一致
```

## プラグイン処理

以下のコードがデフォルトで生成されます(`components/tools/<tool_name>.py`)。`GetWeatherAlerts`クラスの`call`メソッドでこのツールの呼び出しと戻り値のロジックを実装する必要があります。

```python
# Auto generated by LangBot Plugin SDK.
# Please refer to https://langbot.app/docs/en/plugin/dev/tutor.html for more details.
from __future__ import annotations

from typing import Any

from langbot_plugin.api.definition.components.tool.tool import Tool
from langbot_plugin.api.entities.builtin.provider import session as provider_session


class GetWeatherAlerts(Tool):

    async def call(self, params: dict[str, Any], session: provider_session.Session, query_id: int) -> str:
        """Fill your tool code here"""
        return {}
```

`call`メソッドでこのツールを実装します:

<Info>
天気検索ツールの例は、MCPの[サーバー作成例](https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server)から来ています。
</Info>

```python
from __future__ import annotations

from typing import Any

from langbot_plugin.api.definition.components.tool.tool import Tool
from langbot_plugin.api.entities.builtin.provider import session as provider_session
import httpx

# 定数
NWS_API_BASE = "https://api.weather.gov"
USER_AGENT = "weather-app/1.0"


async def make_nws_request(url: str) -> dict[str, Any] | None:
    """適切なエラー処理を使用してNWS APIにリクエストを行う。"""
    headers = {
        "User-Agent": USER_AGENT,
        "Accept": "application/geo+json"
    }
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        try:
            response = await client.get(url, headers=headers, timeout=30.0)
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except Exception:
            return None

def format_alert(feature: dict) -> str:
    """アラート機能を読みやすい文字列にフォーマットする。"""
    props = feature["properties"]
    return f"""
Event: {props.get('event', 'Unknown')}
Area: {props.get('areaDesc', 'Unknown')}
Severity: {props.get('severity', 'Unknown')}
Description: {props.get('description', 'No description available')}
Instructions: {props.get('instruction', 'No specific instructions provided')}
"""

class GetWeatherAlerts(Tool):

    async def call(self, params: dict[str, Any], session: provider_session.Session, query_id: int) -> str:
        """Fill your tool code here"""
        state = params.get("state", "CA")

        url = f"{NWS_API_BASE}/alerts/active/area/{state}"
        data = await make_nws_request(url)

        if not data or "features" not in data:
            return "Unable to fetch alerts or no alerts found."

        if not data["features"]:
            return "No active alerts for this state."

        alerts = [format_alert(feature) for feature in data["features"]]
        return "\n---\n".join(alerts)
```

このツールでは、`params`から`state`パラメータを取得し、NWS APIを呼び出してその州の天気アラートを取得する必要があるため、マニフェストファイルの`parameters`で`state`パラメータを定義する必要があります。

`parameters`フォーマットは[JSON Schema](https://json-schema.org/docs)に従い、[OpenAI Function Calling機能](https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling#defining-functions)でサポートされており、そのルートタイプは`type: object`に固定されています。`properties`にパラメータを追加し、`required`に必須パラメータの説明を追加してください。

```yaml
...
spec:
  parameters:
    type: object  # 変更しないでください
    properties:  # 変更しないでください、ここにパラメータを追加
      state:
        type: string
        description: 'Two-letter US state code (e.g. CA, NY)'
    required:  # ここに必須パラメータの説明を追加
      - state
...
```

このツールは`httpx`ライブラリも使用しているため、プラグインディレクトリの`requirements.txt`に`httpx`依存関係を追加する必要があります。

```txt
# HelloPlugin/requirements.txt
langbot-plugin  # デフォルトで既に存在
httpx
```

次に、プラグインディレクトリでコマンド`lbp run`を実行してデバッグを開始します。LangBotでツール呼び出しをサポートするモデルを設定し、対応するパイプラインでそのモデルの使用を選択してこのツールを使用します。

<img width="600" src="/images/zh/plugin/dev/components/tool_use_in_chat.png" />

## 次のステップ

ツールの基本的な使い方を学びました。次は:

- Tool が受け取る [`session` と `query_id`](/ja/plugin/dev/apis/agent-run#tool)を確認します。
- [LangBot API](/ja/plugin/dev/apis/common)を確認します。