Mastraとは？使い方と料金！TypeScript製のAIエージェントフレームワーク

Mastraを動かすにはバージョン20.0以上のNode.jsが必要です。

まずは公式サイトからNode.jsのインストーラをダウンロードしましょう。

ダウンロードしたインストーラを起動してNode.jsをインストールします。

好みの各AIサービスのAPIキーを取得します。

この記事では、OpenAIをAPIキーを取得して進めます。

公式サイトからAPIキーを作成し、取得します。

取得したAPIキーはコピーして安全な場所に保管し、他の人に知られないように気を付けてください。

ターミナルで以下のコマンドを実行してMastraのプロジェクトを作成します。

npx create-mastra@latest

このコマンドを実行すると、プロジェクト名や使用するAIモデルなどが聞かれるため、答えていくことでMastraのセットアップが完了します。

以下の表示が出ると、準備完了です。

作成されたプロジェクトファイルの構成は以下のようになっています。

インストール時にAPIキーを指定しなかった場合は.envファイルにAPIキーを追加します。

OPENAI_API_KEY=<your-api-key>

この記事ではOpenAIのAPIキーを使っていますが、AnthropicのAPIキーを使用する場合はANTHROPIC_API_KEY、Geminiを使用する場合はGOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEYなど、使用するAPIに合ったものを記述しましょう。

cdコマンドで作成したプロジェクトに移動し、以下のコマンドを実行してMastraの開発用サーバーを起動します。

npm run dev

起動すると、http://localhost:4111でサーバーが実行されます。

まずはエージェントが外部から天気情報を取得するためのツールを作成します。

今回は天気情報を取得するOpen-Meteoという無料のAPIを使用しています。

const getWeather = async (location: string) => {
  const geocodingUrl = `https://geocoding-api.open-meteo.com/v1/search?name=${encodeURIComponent(location)}&count=1`;
  const geocodingResponse = await fetch(geocodingUrl);
  const geocodingData = (await geocodingResponse.json()) as GeocodingResponse;

  if (!geocodingData.results?.[0]) {
    throw new Error(`Location '${location}' not found`);
  }

  const { latitude, longitude, name } = geocodingData.results[0];

  const weatherUrl = `https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=${latitude}&longitude=${longitude}&current=temperature_2m,apparent_temperature,relative_humidity_2m,wind_speed_10m,wind_gusts_10m,weather_code`;

  const response = await fetch(weatherUrl);
  const data = (await response.json()) as WeatherResponse;

  return {
    temperature: data.current.temperature_2m,
    feelsLike: data.current.apparent_temperature,
    humidity: data.current.relative_humidity_2m,
    windSpeed: data.current.wind_speed_10m,
    windGust: data.current.wind_gusts_10m,
    conditions: getWeatherCondition(data.current.weather_code),
    location: name,
  };
};

また、Mastra のエージェントはJSONスキーマまたはZodスキーマを使用して型定義することで、構造化されたデータを返すことが可能です。

ここでは、Zodスキーマを使用しています。

import { z } from 'zod';

export const weatherTool = createTool({
  id: 'get-weather',
  description: 'Get current weather for a location',
  inputSchema: z.object({
    location: z.string().describe('City name'),
  }),
  outputSchema: z.object({
    temperature: z.number(),
    feelsLike: z.number(),
    humidity: z.number(),
    windSpeed: z.number(),
    windGust: z.number(),
    conditions: z.string(),
    location: z.string(),
  }),
  execute: async ({ context }) => {
    return await getWeather(context.location);
  },
});

このコードでは、createTool関数を用いて、入力された都市名について現在の気温や風速などを返すツールを実装し、weatherToolとしてエクスポートしています。

続いてエージェントを定義します。

Mastra でエージェントを定義するには、Agentクラスを使います。

また、ここで先ほど作成したツールも渡すことが可能です。

import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { Agent } from '@mastra/core/agent';
import { Memory } from '@mastra/memory';
import { LibSQLStore } from '@mastra/libsql';
import { weatherTool } from '../tools/weather-tool';

export const weatherAgent = new Agent({
  name: 'Weather Agent',
  instructions: `
      You are a helpful weather assistant that provides accurate weather information.

      Your primary function is to help users get weather details for specific locations. When responding:
      - Always ask for a location if none is provided
      - If the location name isn’t in English, please translate it
      - If giving a location with multiple parts (e.g. "New York, NY"), use the most relevant part (e.g. "New York")
      - Include relevant details like humidity, wind conditions, and precipitation
      - Keep responses concise but informative

      Use the weatherTool to fetch current weather data.
`,
  model: openai('gpt-4o-mini'),
  tools: { weatherTool },
  memory: new Memory({
    storage: new LibSQLStore({
      url: 'file:../mastra.db', // path is relative to the .mastra/output directory
    }),
  }),
});

なお、主な設定項目は以下のようになっています。

また、memoryを使うことで、会話履歴の保存が可能となります。

次にワークフローを構築します。

ワークフローでは、createStep関数でステップを定義し、入力・出力スキーマとビジネスロジックを指定します。

const fetchWeather = createStep({
  id: 'fetch-weather',
  description: 'Fetches weather forecast for a given city',
  inputSchema: z.object({
    city: z.string().describe('The city to get the weather for'),
  }),
  outputSchema: forecastSchema,
  execute: async ({ inputData }) => {
    if (!inputData) {
      throw new Error('Input data not found');
    }

    const geocodingUrl = `https://geocoding-api.open-meteo.com/v1/search?name=${encodeURIComponent(inputData.city)}&count=1`;
    const geocodingResponse = await fetch(geocodingUrl);
    const geocodingData = (await geocodingResponse.json()) as {
      results: { latitude: number; longitude: number; name: string }[];
    };

    if (!geocodingData.results?.[0]) {
      throw new Error(`Location '${inputData.city}' not found`);
    }

    const { latitude, longitude, name } = geocodingData.results[0];

    const weatherUrl = `https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=${latitude}&longitude=${longitude}&current=precipitation,weathercode&timezone=auto,&hourly=precipitation_probability,temperature_2m`;
    const response = await fetch(weatherUrl);
    const data = (await response.json()) as {
      current: {
        time: string;
        precipitation: number;
        weathercode: number;
      };
      hourly: {
        precipitation_probability: number[];
        temperature_2m: number[];
      };
    };

そしてcreateWorkflowでステップを構成し、実行フローを定義します。

const weatherWorkflow = createWorkflow({
  id: 'weather-workflow',
  inputSchema: z.object({
    city: z.string().describe('The city to get the weather for'),
  }),
  outputSchema: z.object({
    activities: z.string(),
  }),
})
  .then(fetchWeather)
  .then(planActivities);

最後に.commit()で完了し、エクスポートします。

weatherWorkflow.commit();
export { weatherWorkflow };

エージェントの定義及びワークフローの構築が完了したら、src/mastra/index.tsにそれらを登録します。

import { Mastra } from '@mastra/core/mastra';
import { PinoLogger } from '@mastra/loggers';
import { LibSQLStore } from '@mastra/libsql';
import { weatherWorkflow } from './workflows/weather-workflow';
import { weatherAgent } from './agents/weather-agent';

export const mastra = new Mastra({
  workflows: { weatherWorkflow },
  agents: { weatherAgent },
  storage: new LibSQLStore({
    // stores telemetry, evals, ... into memory storage, if it needs to persist, change to file:../mastra.db
    url: ":memory:",
  }),
  logger: new PinoLogger({
    name: 'Mastra',
    level: 'info',
  }),
});

以下のコマンドを入力し、エージェントを実行します。

npm run dev

実行すると、ローカルホストでサーバーが起動します。

表示されたURLをクリックすることで、サーバーにアクセスできます。

実際にプロンプトを入力してみましょう。

以下は、東京の天気を質問した際の解答です。

現在の東京の天気や風速などを教えてくれていることが分かります。