Studio

Studio は、Agent、Workflow、Tool を構築、テスト、管理するためのインタラクティブな UI です。開発中はローカルで実行できます。認証を追加したり、本番環境にデプロイしたりすれば、チームで Agent の管理、パフォーマンスの監視、組み込みの Observability による分析ができます。

📹 動画を見る

Studio で Agent を構築、テスト、管理する方法を短い動画で確認するには、Mastra Studio の概要をご覧ください。

Studio を起動する

create mastra でアプリケーションを作成した場合は、dev スクリプトを使用して開発サーバーを起動します。mastra dev で直接実行することもできます。

npm

npm run dev

pnpm

pnpm run dev

Yarn

yarn dev

Bun

bun run dev

サーバーが起動したら、次の操作ができます。

• localhost:4111 で Studio UI を開き、Agent、Workflow、Tool を操作する。
• localhost:4111/swagger-ui にアクセスし、基盤となる REST API を確認して操作する。

Studio の実行中は、Agent、Workflow、Mastra アプリケーションのその他の部分をリアルタイムで編集できます。

Studio をデプロイする

Studio をチームで共有する準備ができたら、Mastra platform の Studio または独自のインフラストラクチャを使用して本番環境にデプロイできます。方法については、デプロイのドキュメントを参照してください。

プリミティブ

Agent

Agent と直接チャットし、モデルを切り替え、temperature や top-p などの設定を調整して、出力への影響を確認できます。

Agent を操作すると、その推論を追跡し、Tool 呼び出しの出力を確認できます。Trace とログを観測して、レスポンスがどのように生成されたかを確認することもできます。

Scorerを追加して、レスポンスの品質を継続的に測定、比較することもできます。

Agent のレスポンスがストリーミングされている間も、同じスレッドにフォローアップメッセージを送信できます。Studio はストリームで確認されるまでメッセージを保留中として表示し、確認後はそのフォローアップの下にレスポンスを続けます。同じスレッドを開いているほかの Studio タブでも、進行中のストリームを確認できます。

Editorを使用すると、技術職ではないチームメンバーも Agent を改善し、すべての変更をバージョン管理しながら、再デプロイせずに実験を実行できます。

Workflow

Workflow をグラフとして可視化し、カスタム入力を使ってステップごとに実行できます。実行中はインターフェースがリアルタイムで更新され、アクティブなステップと実行経路が表示されます。

Workflow の実行時には、Tool 呼び出し、未加工の JSON 出力、途中で発生したエラーを示す詳細な Trace も確認できます。

Processor

各 Agent に接続された入力 Processor と出力 Processor を確認できます。Agent の詳細パネルには、すべての Processor が名前とタイプごとに表示されるため、テスト前にガードレール、トークンリミッター、カスタム Processor が正しく接続されていることを確認できます。

設定の詳細については、Processorとガードレールを参照してください。

MCP サーバー

Mastra インスタンスに接続された MCP サーバーの一覧を表示し、利用可能な Tool を確認できます。

Tool

Tool を Agent に割り当てる前に単独で実行して、動作を確認しテストできます。問題が発生した場合は、Tool を単独で再実行してデバッグできます。

Workspace

組み込みのファイルブラウザーを使用して、Agent の Workspace ファイルシステム内のファイルを閲覧できます。Workspace のマウントを切り替え、ディレクトリを作成し、シンタックスハイライト付きでファイルの内容を表示できます。書き込み可能な Workspace ではディレクトリの作成とファイルの削除ができ、読み取り専用の Workspace にはその旨が表示されます。Skills タブには、検出されたすべての Skill と、その指示、リファレンス、メタデータが表示されます。skills.sh からコミュニティ Skill をインストールしたり、既存の Skill を削除したりできます。

設定の詳細については、Workspaceを参照してください。

Request context

依存性注入を通じて Agent の指示や Tool に渡されるランタイム変数を設定できます。Request context は JSON で編集できます。Agent が requestContextSchema を定義している場合は、スキーマに基づくフォームも使用できます。値はテストチャットや実験をまたいで保持されるため、再起動せずに条件付きフローを開始できます。

設定の詳細については、Request contextを参照してください。

評価

日付フィルターを使用すると、スコアのメトリクスをプリセットまたはカスタムの期間に絞り込めます。

Scorer

Scorers タブには、Agent の Scorer が実行された際の結果が表示されます。メッセージが Agent を通過すると、定義された Scorer が各出力を非同期で評価し、その結果をここに表示します。さまざまな操作に Scorer がどう反応するかを把握し、テストケース間のパフォーマンスを比較して、改善点を特定できます。

Dataset

Agent と Workflow を評価するためのテストケースのコレクションを作成、管理できます。CSV または JSON から項目をインポートし、入力スキーマと正解データのスキーマを定義できます。特定のバージョンに固定すれば、実験を正確に再現できます。Scorerを使用して実験を実行し、プロンプト、モデル、コードの変更による品質を比較できます。

API とバージョン管理の詳細については、Dataset の概要を参照してください。

Experiment

Dataset のすべての項目を Agent、Workflow、Scorer に対して実行し、結果を1か所にまとめられます。対象を選択し、必要に応じて Scorer を追加して、実験を開始します。結果ビューには、各項目の入力、出力、ステータス、個別スコアの内訳が表示されます。2つの実験を並べて比較し、プロンプト、モデル、コードの変更による影響を測定できます。

設定の詳細については、Dataset の概要を参照してください。

Observability

詳しくは、Studio の Observabilityを参照してください。

設定

Studio と Mastra サーバーの接続を設定します。設定ページには次の項目があります。

• Mastra instance URL: Mastra サーバーのベース URL（例: http://localhost:4111）。
• API prefix: すべての API リクエストに使用する任意のパスプレフィックス（デフォルトは /api）。
• Custom headers: すべてのリクエストとともに送信するキーと値のペア。認証トークンやルーティングヘッダーに使用できます。
• Theme: ダーク、ライト、システムテーマを切り替えます。

コードによる設定

設定 UI に加えて、src/mastra/index.ts の server オプションから、ローカル開発サーバーと Studio を設定できます。

デフォルトでは、Studio は http://localhost:4111 で実行されます。host と port は変更できます。

Mastra は --https フラグによる HTTPS 開発もサポートしています。このフラグを使用すると、プロジェクトの証明書が自動的に作成、管理されます。mastra dev --https を実行すると、localhost（または設定したホスト）用の秘密鍵と証明書が生成されます。詳しくは、HTTPS リファレンスを参照してください。

次のステップ

• 本番環境で使用するために Studio をデプロイする方法を確認する。
• デプロイした Studio へのアクセスを制御するために認証を追加する。
• Studio の Observabilityで、メトリクス、Trace、ログを通じて Agent のパフォーマンスを監視する方法を確認する。