一、平台内置工具清单
工具按能力原子化，每个工具一一对应到底层 sandbox 方法。LLM 通过工具名 + 描述的语义匹配选工具，业务也能按工具名细粒度配置允许调用范围。
| 工具名 | 入参 | 说明 |
| commands | cmd, cwd?, env?, timeout? | 执行一次性 shell 命令。 |
| files_read | path | 读文件。 |
| files_write | path, content | 写文件（不存在则创建，存在则覆盖）。 |
| files_list | path | 列目录，条目仅含 name / type / path。 |
| files_exists | path | 检查文件或目录是否存在。 |
| files_remove | path | 删除文件或目录。 |
| files_make_dir | path | 创建目录。 |
| browser_fetch | url | 用真实 Chromium 导航并获取页面元信息与 HTML。 |
| browser_screenshot | url?, fullPage? | 截图，返回 { base64Image }。 |
| browser_click | selector | 点击当前页面元素。 |
| browser_type | selector, text | 在当前页面元素中输入文本。 |
| browser_evaluate | script | 在当前页面上下文执行 JavaScript。 |
| code_interpreter | language, code, timeout? | 代码执行。 |
| web_search | query, maxResults?, site? | 轻量级网页搜索；返回 title / href / snippet/ snite/ date。 |
二、工具选择快捷方法
context.tools 提供以下选择方法，返回值都是当前 framework 适配后的工具对象数组或单个工具对象：
| 方法 | 返回值 | 适用场景 |
| all() | 所有内置工具 | 允许模型使用完整 sandbox 能力。 |
| get(name) | 指定名称的单个工具 | 精确注册或手动调用某个原子工具。 |
| files() | files_read、files_write、files_list、files_exists、files_remove、files_make_dir | 快速注册文件能力。 |
| browser() | browser_fetch、browser_screenshot、browser_click、browser_type、browser_evaluate | 快速注册浏览器能力。 |
示例：只给 Agent 文件和浏览器能力，不开放 shell 命令与代码解释器：
const safeTools = [ …context.tools.files(), …context.tools.browser(),]
如需进一步禁用写入或删除类能力，可以在分组结果上继续过滤：
const readonlyFileTools = context.tools.files() .filter((tool) => !['files_write', 'files_remove', 'files_make_dir'].includes(tool.name))
三、支持的框架
context.tools.* 的输出格式由 framework 决定，在 edgeone.json 中配置：
{ "agents": { "framework": "claude-agent-sdk" } // claude-agent-sdk / openai-agents-sdk / langgraph / crewai / deepagents}
| framework | 输出格式 |
| claude-agent-sdk | { name, description, input_schema, execute }（含 toClaudeMcpServer() helper）。 |
| openai-agents-sdk | Node：轻量 function-tool 兼容对象；Python：agents.FunctionTool。 |
| langgraph | Node：lightweight wrapper；Python：LangChain StructuredTool。 |
| deepagents | Node：lightweight LangChain-like wrapper；Python：LangChain StructuredTool。 |
| crewai | Node：lightweight wrapper；Python：CrewAI BaseTool。 |
注意：说明：
注意：平台不会默认安装 langchain-core / @langchain/core/tools，需要真实框架 tool 对象时，优先使用下面的 helper 方法注入框架 class / factory。
四、框架 helper 方法
这些 helper 可以在 Makers Agent Runtime 注入的 context.tools 上直接调用。
| 框架 | Node | Python | 说明 |
| LangGraph / DeepAgents / LangChain | context.tools.toLangChainTools(toolFactory, names?) | ctx.tools.to_langchain_tools(StructuredTool, names=None) | 返回 LangChain 兼容工具，names 可传工具名或工具名数组。 |
| OpenAI Agents SDK | – | – | 无需 helper 方法。 |
| CrewAI | context.tools.toCrewAITools(baseToolOrFactory, names?) | ctx.tools.to_crewai_tools(BaseTool, names=None) | 返回 CrewAI 兼容工具，支持传 BaseTool 类或兼容 factory。 |
| Claude Agent SDK | context.tools.toClaudeMcpServer(name?, options?) | ctx.tools.to_claude_mcp_server(name=None, options=None) | 返回 MCP bundle，name / tools / allowedTools。 |
五、Claude Agent SDK-toClaudeMcpServer
把 sandbox 内置工具转成 Claude Agent SDK 的 MCP server bundle，业务代码再传给 createSdkMcpServer / create_sdk_mcp_server 即可注册。
六、参数
| 参数 | 说明 |
| name | MCP server name，会同步成 mcp__<name>__<tool> 前缀。 |
| options.alwaysLoad / options.always_load | 默认会标记 anthropic/alwaysLoad，传 { alwaysLoad: false } 不会写入 anthropic/alwaysLoad metadata。 |
七、返回值
返回 MCP bundle 对象。
八、TS 示例
import { createSdkMcpServer } from '@anthropic-ai/claude-agent-sdk'export async function onRequest(context: any) { const edgeoneMcp = context.tools.toClaudeMcpServer() // 自定义 server name const customMcp = context.tools.toClaudeMcpServer('sandbox') const mcpServers = [ createSdkMcpServer({ name: edgeoneMcp.name, tools: edgeoneMcp.tools, }), ] const allowedTools = edgeoneMcp.allowedTools // 将 mcpServers / allowedTools 传给 Claude Agent SDK}
九、Python 示例
from claude_agent_sdk import create_sdk_mcp_serverasync def handler(ctx): edgeone_mcp = ctx.tools.to_claude_mcp_server() # 自定义 server name # custom_mcp = ctx.tools.to_claude_mcp_server('sandbox') mcp_servers = [ create_sdk_mcp_server( name=edgeone_mcp.name, tools=edgeone_mcp.tools, ) ] allowed_tools = edgeone_mcp.allowed_tools # 将 mcp_servers / allowed_tools 传给 Claude Agent SDK
十、OpenAI Agents SDK
无需 helper，把 context.tools.all() 传给 OpenAI Agents SDK 即可，仅暴露部分工具可以用 context.tools.files() / context.tools.browser() / context.tools.get(name) 组装即可，输出形态保持一致。
十一、TS 示例
import { Agent } from '@openai/agents'const agent = new Agent({ name: 'Assistant', instructions: 'Use sandbox tools.', tools: context.tools.all(), model,})
十二、Python 示例
from agents import Agent, Runneragent = Agent( name="Assistant", instructions="Use sandbox tools.", tools=context.tools.all(),)
十三、LangGraph-toLangChainTools
toLangChainTools / to_langchain_tools 接受框架自身的 tool factory，返回真实 LangChain 工具对象。
十四、参数
| 参数 | 说明 |
| toolFactory / StructuredTool | 模板自己 import 的 LangChain tool 函数（Node）或 StructuredTool 类（Python）。 |
| names | 工具名称。 |
十五、返回值
LangChain 兼容工具数组（Python 是 StructuredTool 实例，Node 是 tool(…) factory 调用结果）。
十六、TS 示例
import { tool } from '@langchain/core/tools'import { createReactAgent } from '@langchain/langgraph/prebuilt'const allTools = context.tools.toLangChainTools(tool)const agent = createReactAgent({ llm: model, tools: allTools })
十七、Python 示例
# requirements.txt: pages-agent-toolkit, langchain-core, langgraphfrom langchain_core.tools import StructuredToolfrom langgraph.prebuilt import create_react_agentall_tools = ctx.tools.to_langchain_tools(StructuredTool)agent = create_react_agent(model, tools=all_tools)
十八、DeepAgents-toLangChainTools
DeepAgents 基于 LangGraph，工具形态同 LangChain，复用 toLangChainTools / to_langchain_tools 即可，helper 参数与返回值与 LangGraph 一致，仅 agent 构造入口不同。
十九、参数
同 LangGraph：传入 LangChain tool factory（Node）或 StructuredTool 类（Python），可选 names。
20、返回值
LangChain 兼容工具数组，可直接作为 create_deep_agent(tools=…) / createDeepAgent({ tools, … }) 的入参。
21、TS 示例
import { createDeepAgent } from 'deepagents'import { tool } from '@langchain/core/tools'const tools = context.tools.toLangChainTools(tool, ['web_search'])const agent = await createDeepAgent({ model, tools, systemPrompt: 'Use web_search for public web discovery.',})
22、Python 示例
from deepagents import create_deep_agentfrom langchain_core.tools import StructuredTooltools = ctx.tools.to_langchain_tools(StructuredTool, names=['web_search'])agent = create_deep_agent( tools=tools, system_prompt='Use web_search for public web discovery.',)
23、CrewAI-toCrewAITools
toCrewAITools / to_crewai_tools 接受框架的 BaseTool 类（或兼容 factory），把 sandbox 内置工具包装成 CrewAI 工具实例。
24、参数
| 参数 | 说明 |
| baseToolOrFactory / BaseTool | CrewAI BaseTool 类，或返回 BaseTool 实例的 factory。 |
| names | 工具名称。 |
25、返回值
CrewAI 兼容工具数组（Python 是 BaseTool 子类实例，Node 是兼容对象）。
26、TS 示例
const allTools = context.tools.toCrewAITools(CrewBaseToolOrFactory)const researcher = new Agent({ role: 'Researcher', goal: 'Use sandbox tools to gather information.', tools: allTools,})
27、Python 示例
from crewai import Agentfrom crewai.tools import BaseToolall_tools = ctx.tools.to_crewai_tools(BaseTool)researcher = Agent( role='Researcher', goal='Use sandbox tools to gather information.', tools=all_tools,)
28、本地调试日志
调试日志默认关闭。开启后会把沙箱实例获取成功事件与沙箱工具执行日志输出到本地 CLI 的 stderr。
开启方式：在运行环境变量中加入 MAKERS_AGENT_TOOLKIT_DEBUG=1 开启。
MAKERS_AGENT_TOOLKIT_DEBUG=1
日志会对敏感字段（token / auth / password / secret / key）做脱敏；截图结果不会打印完整 base64Image，只打印摘要：
[pages-agent-toolkit] tool.execute.start {"tool":"browser_screenshot","operation":"browser_screenshot","args":{"fullPage":true}}[pages-agent-toolkit] tool.execute.success {"tool":"browser_screenshot","operation":"browser_screenshot","durationMs":123,"result":{"base64ImageLength":193882,"savedToFile":false}}