Mastra
Mastra AI · コーディング
Mastraは、AIエージェントとAI駆動のアプリを作るためのTypeScript製オープンソースフレームワークだ。エージェント、グラフベースのワークフロー、メモリ、数十社のプロバイダーにまたがるモデルルーティング、そして可観測性を一つのスタックにまとめる。React、Next.js、Nodeに接続してもいいし、単独のサーバーとして動かしてもいい。チームがすでにTypeScriptを書いているなら、Mastraは動くAI製品への短い道だ。
Mastra について
Mastraとは
Mastraはフレームワークであり、ノーコードのビルダーではない。コードだ。コードの中にとどまってエージェント、ツール、ワークフローを記述し、あとは普通なら一から作り直す配線をフレームワークに任せる。モデルの呼び出し、ツールの実行、状態の保存、そして何が起きたかの追跡だ。
売り文句は狭く、正直だ。ほとんどのAIフレームワークはPython優先で、JavaScript対応は後から来る。Mastraは最初の日からTypeScriptのために書かれた。だからエージェントを組み上げる間も、型安全性、補完、コンパイル時のチェックが得られる。フロントエンドやフルスタックの開発者で、AI機能を出すためにもう一つ言語を覚えたくないなら、これは効く。
引き換えに、Mastraは書ける人を前提にする。開発者なら問題ない。実行をクリックで追えるCLIとローカルのStudioはあるが、非開発者向けのドラッグ&ドロップのキャンバスはない。実験的なエージェントビルダーのようないくつかの新しい部分は、本番利用にエンタープライズライセンスが要る。非技術チーム向けのビジュアルツールを探しているなら、これは違う。
はじめ方
npm create mastra@latestでCLIを入れ、基本のチャットボットから文書分析アプリまでテンプレートを選ぶ。- OpenAIやAnthropicのキーなど、モデルプロバイダーのキーを環境ファイルに追加する。
src/mastra/agentsフォルダでエージェントを定義し、src/mastra/toolsにツールを登録する。npm run devを実行してローカルのStudioを開き、ブラウザでエージェントを試す。- Mastraサーバーを自前のインフラに配備するか、既存のNext.jsやNodeアプリに組み込む。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- TypeScriptとJavaScriptの開発者：フレームワークは彼らの既存スタック向けに書かれているので、言語を切り替える必要も、別のPythonサービスを維持する必要もない。
- フルスタックとフロントエンドのエンジニア：すでにReactやNext.jsを出しているチームは、同じコードベースにエージェントとワークフローを足せる。
- AI機能を試作するスタートアップ：オープンソースライセンスと無料枠があるので、有料に踏み切る前にエージェントのアイデアを安く試せる。
タスク
- 自律エージェントの構築：エージェントはモデルとツールを使い、答えのないタスクを進める。どのツールを呼ぶかを自分で選び、答えにたどり着くまで繰り返す。
- 多段プロセスの編成：ワークフローエンジンは分岐、並列ステップ、長時間ジョブを扱い、実行順序を明示的に制御できる。
- メモリと文脈の追加：メモリシステムは会話履歴を保ち、API、データベース、ファイルからデータを引き出す。だからエージェントはセッションをまたいでも筋が通る。
- 本番のエージェント監視：組み込みの評価と可観測性が、各エージェントが何をしてどこで失敗したかを示す。これは素のAPIラッパーではなかなか得られない。
シーン
- 注文を調べて人に引き継ぐカスタマーサポートのエージェント：human-in-the-loopステップがあれば、ワークフローは承認のために止まり、あとで再開できる。
- コーディング、法務、リサーチの分野別コパイロット：エージェントを自前のデータソースに向け、同じ設定を複数のツールで使い回せる。
- MCPサーバーの公開：自分のツールを他のAIシステムに開放したいチームは、MastraでModel Context Protocolサーバーを書ける。
主な機能
多数のプロバイダーにまたがるモデルルーティング
Mastraは一つのインターフェースで数十社のモデルプロバイダーにつながる。だからOpenAIからAnthropicやGeminiへの切り替えで、連携コードを書き直さずに済む。モデルを差し替える。ロジックはそのまま。サイトは90社以上と宣伝し、GitHubのREADMEは40社以上と記す。特定のプロバイダーが対応済みだと決めつける前に、最新のドキュメントを確認したほうがいい。
グラフベースのワークフロー
エージェントの自由な推論が緩すぎるとき、ワークフローは明示的な制御を与える。.then() でステップをつなぎ、.branch() で条件分岐し、.parallel() で並列に動かす。コードとして読めるのは、コードだからだ。これが複雑な多段プロセスをデバッグ可能に保つ。
Human-in-the-loop
エージェントやワークフローを中断し、人が承認するか入力を与えるまで待ってから続けられる。Mastraは実行状態を保存するので、止まった実行は何時間でも何日でも置いておけ、止まった地点から正確に再開する。これが承認必須の自動化を、壊れやすくではなく実用的にする。文脈も失わない。
メモリと文脈の管理
エージェントは会話履歴に加え、自前のソース（API、データベース、ファイルなど）からの取得を使える。Mastraは作業メモリと意味メモリの層も備えるので、長いタスクでもエージェントは関連する詳細を覚えている。プロンプトに全部放り込むのではなく、各ステップでどの文脈を入れるかを自分で決められる。
MCPサーバーの対応
MastraはModel Context Protocolサーバーを書け、エージェントとツールをこのプロトコルを話すあらゆるシステムに開放する。これで社内ツールは、他のAIクライアントが呼べるものになる。そのたびに専用の連携を作る必要はない。
組み込みの評価と可観測性
信頼できるエージェントを出すには計測が要る。Mastraは評価ツールとトレースを最初から備えるので、推論の各ステップが見え、エージェントがどこでずれるか分かり、当てずっぽうでなく調整できる。多くのチームはこの部分を自作する。ここでは入っている。
柔軟な配備
エージェントを既存のReact、Next.js、Node.jsアプリに組み込んでもいいし、単独のエンドポイントとして出してもいい。フロントエンド連携にはVercelのAI SDK UIやCopilotKitがある。チャット画面を手作りする必要はない。
メリットとデメリット
メリット
- Apache 2.0ライセンスのオープンソースなので、フレームワーク自体に金を払わず商用プロジェクトで使える。
- TypeScriptのネイティブ対応により、エージェントを作る間も強い型付け、エディタの補完、コンパイル時のチェックが効く。
- モデルルーティングがコードを特定のプロバイダーから切り離すので、別のモデルを試すコストが下がる。
- 可観測性と評価が組み込みなので、公開後に監視を後付けしなくていい。
- 単独サーバーとしても既存アプリの中でも配備でき、一本道を強いられず選択肢がある。
デメリット
- 設計上コード優先なので、非開発者はこれで作れない。中核フレームワークに視覚的なドラッグ&ドロップのビルダーはない。
- エージェントビルダーを含むいくつかの新機能は実験的とされ、本番利用にはエンタープライズライセンスが要る。
- エンタープライズ料金はサイトに公開されていないので、予算を気にするチームは営業に問い合わせて数字を得るしかない。
よくある質問
MastraはAIエージェントとAI駆動のアプリを作るためのTypeScript製フレームワークだ。開発者は自律エージェントの作成、多段ワークフローの編成、メモリと取得の追加、本番エージェントの監視に使う。すべて普通のTypeScriptプロジェクトの中で完結する。
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