用途：在 TanStack AI 中定义并调用同构工具，让服务端与客户端共享同一套工具定义。它建立在 ai-core 之上，需先阅读 ai-core 的关键规则。
主要能力：用 toolDefinition() 声明工具的名称、描述、inputSchema 与 outputSchema（Zod），并通过 .server()、.client() 分别实现。支持四类模式：一、仅服务端工具，定义后用 .server() 实现并传给 chat({ tools })，由服务端自动执行；二、仅客户端工具，服务端只传裸定义，客户端用 clientTools() 把 .client() 实现交给 useChat；三、审批流程，设置 needsApproval: true，执行暂停为 outcome.type === 'interrupt'，客户端通过绑定的 interrupt + resolveInterrupt / resolveInterrupts / cancel 处理，resolveInterrupts 可批量审批，pendingInterrupts 与 addToolApprovalResponse 为迁移期兼容接口；四、懒加载发现，设置 lazy: true，模型先看名称，经 lazy__tool__discovery 按需获取 schema，可用 lazyToolsConfig 的 includeDescription 调整目录信息量。
MCP 工具：@tanstack/ai-mcp 可在服务端 chat() 中发现并调用 MCP 服务器工具，支持 Streamable HTTP、SSE 与 stdio（stdio 仅 Node，需从 /stdio 子路径导入）。可用 createMCPClient(...).tools() 自动发现，或用 createMCPClients 连接多台服务器并自动加前缀。工具结果携带 ui:// 资源时，会以 UIResourcePart 出现在客户端消息中，仅用于展示，不进入模型输入。MCP 客户端生命周期由调用方管理，需在中间件的 onFinish / onAbort / onError 中关闭。
限制与注意：maxIterations 限制模型轮次而非工具调用次数；工具预算需用中间件 onBeforeToolCall 与 onShouldContinue。每个服务端工具的 execute 可拿到 ctx.abortSignal，用于取消耗时调用。其余如具体安装方式、价格与平台支持，资料中暂未提供。