Erstelle die Definition eines Tools, das ein KI-Modell aufrufen kann, mit Name, Beschreibung und Parametern. Exportiere sie als einfaches JSON Schema oder in den Formaten, die gängige Tool-Calling-APIs und MCP-Server erwarten, und erkenne Probleme, bevor ein Modell darüber stolpert. Läuft in deinem Browser, kostenlos und privat.
So erstellst du eine Tool-Definition
- Gib den Toolnamen und eine klare Beschreibung an.
- Drück „Parameter hinzufügen“ für jede Eingabe und lege Name, Typ, Beschreibung und Pflichtfeld fest.
- Drück „Weiteres Tool hinzufügen“ für mehr als eins oder „Dieses Tool entfernen“, um eins zu löschen. „Neu anfangen“ leert alles.
- Wähle die Ausgabe: JSON Schema, eines der Anbieterformate oder MCP. Schalte bei Bedarf den Strict-Modus (Structured Outputs) ein.
- Drück „JSON kopieren“ oder „Herunterladen“. „Beispielargumente kopieren“ liefert einen Beispielaufruf.
Du hast schon eine Definition? Füge sie unter „JSON zum Importieren“ ein und klicke auf „Importieren“.
Tools schreiben, die Modelle gut nutzen
Modelle wählen ein Tool anhand von Name und Beschreibung. Sag also klar, was es tut und wann man es nutzt, zum Beispiel „Durchsucht die Hilfe. Nutzen, wenn der Nutzer fragt, wie etwas in der App geht.“ Beschreibe jeden Parameter, auch Einheiten und Formate, etwa „ISO-Datum, JJJJ-MM-TT“. Nutze eine feste Liste erlaubter Werte, wenn die Auswahl begrenzt ist, und markiere nur die wirklich nötigen Felder als erforderlich.
Wie sich die Formate unterscheiden
Das Parameterschema ist überall dasselbe JSON Schema; es ändert sich nur der Rahmen. Ein Anbieter verschachtelt es unter function.parameters, ein anderer nennt es input_schema, ein weiterer listet Funktionsdeklarationen auf, und MCP-Server liefern inputSchema. Strikte Modi fügen Regeln hinzu: Jede Eigenschaft muss als erforderlich aufgeführt sein und zusätzliche Eigenschaften müssen abgelehnt werden, daher werden optionale Felder stattdessen so geschrieben, dass sie null erlauben.
Was die Prüfungen erkennen
Namen, die gegen API-Regeln verstoßen, etwa mit Leerzeichen oder mehr als 64 Zeichen, doppelte Tool- oder Parameternamen, erlaubte Werte, die nicht zum Typ passen, Objekte ohne Eigenschaften und fehlende Beschreibungen. Fehler stoppen einen API-Aufruf; Warnungen betreffen Dinge, die ein Modell oft das falsche Tool wählen oder den falschen Wert eintragen lassen.
Tipps
- Nutze kurze Namen mit Verb wie search_orders oder get_weather, nur mit Buchstaben, Ziffern und Unterstrichen.
- Halte die Zahl der Tools klein. Aus einer kurzen Liste wählen Modelle besser.
- Gib jedem Parameter in der Beschreibung ein Beispiel, wenn das Format nicht offensichtlich ist.
- Teste das Schema mit echten Antworten in der Schemaprüfung für KI-Antworten.
Für wen
Entwickler, Freiberufler, die Assistenten für Kunden bauen, und Studierende, die lernen, wie Tool Calling funktioniert. Um ein JSON-Beispielobjekt in Typen für deinen Code umzuwandeln, siehe JSON zu Typen.
Fragen
Was ist der Strict-Modus?
Er sorgt dafür, dass das Modell sich genau an das Schema hält. Dafür müssen alle Eigenschaften als erforderlich markiert und zusätzliche Eigenschaften abgelehnt werden.
Wird meine Definition hochgeladen?
Nein. Sie wird in deinem Browser erstellt.
Kann ich eine vorhandene Definition bearbeiten?
Ja. Füg sie in das Importfeld ein, ändere sie und exportiere sie erneut.