> Discover all available pages from the documentation index: https://mastra.zisheng.pro/ja/llms.txt

# Electron プロジェクトに Mastra を統合する

このガイドでは、Mastra を使用して Tool を呼び出す AI Agent を構築し、Mastra のサーバーから Agent を直接呼び出すことで Electron デスクトップアプリに接続します。

[AI SDK UI](https://ai-sdk.dev/docs/ai-sdk-ui/overview) を使用して、美しくインタラクティブなチャット体験を作成します。

## 始める前に

- サポートされている[モデル Provider](https://mastra.zisheng.pro/ja/models) の API キーが必要です。特に希望がなければ、[OpenAI](https://mastra.zisheng.pro/ja/models/providers/openai) を使用してください。
- Node.js `v22.13.0` 以降をインストールしてください

## 新しい Electron アプリを作成する（任意）

Electron アプリがすでにある場合は、次の手順に進んでください。

[electron-vite](https://electron-vite.org/) を使用して、新しい Electron アプリをスキャフォールドします。

**npm**:

```bash
npm create @quick-start/electron@latest electron-chat -- --template react-ts --skip
```

**pnpm**:

```bash
pnpm create @quick-start/electron electron-chat --template react-ts --skip
```

**Yarn**:

```bash
yarn create @quick-start/electron electron-chat --template react-ts --skip
```

**Bun**:

```bash
bunx @quick-start/create-electron@latest electron-chat --template react-ts --skip
```

これにより、React と TypeScript を使用する `electron-chat` という新しい Electron アプリが作成されます。プロジェクトディレクトリに移動します。

```bash
cd electron-chat
```

### CSP 設定を編集する

Electron アプリから Mastra サーバーを呼び出せるように、Content Security Policy（CSP）の設定を調整する必要があります。

`src/renderer/index.html` を開き、`<meta http-equiv="Content-Security-Policy">` タグの `connect-src` ディレクティブに `http://localhost:4111` を追加します。

```html
<meta
  http-equiv="Content-Security-Policy"
  content="default-src 'self'; connect-src http://localhost:4111; script-src 'self'; style-src 'self' 'unsafe-inline'; img-src 'self' data:"
/>
```

> **情報:** 本番環境にデプロイする際は、実際のサーバー URL に合わせてこの設定を調整する必要があります。

### `main.css` を編集する

`src/renderer/src/assets/main.css` を開き、内容を次に変更します。

```css
@import './base.css';

body {
  background: var(--ev-c-white);
  color: var(--ev-c-black);
}
```

## Mastra を初期化する

[`mastra init`](https://mastra.zisheng.pro/ja/reference/cli/mastra) を実行します。プロンプトが表示されたら、Provider（OpenAI など）を選択してキーを入力します。

**npm**:

```bash
npx mastra@latest init
```

**pnpm**:

```bash
pnpm dlx mastra@latest init
```

**Yarn**:

```bash
yarn dlx mastra@latest init
```

**Bun**:

```bash
bun x mastra@latest init
```

これにより、天気 Agent のサンプルと次のファイルを含む `src/mastra` フォルダーが作成されます。

- `index.ts` - Memory を含む Mastra の設定
- `tools/weather-tool.ts` - 指定した場所の天気を取得する Tool
- `agents/weather-agent.ts`- Tool を使用するプロンプトを備えた天気 Agent

次の手順では、チャット UI から `weather-agent.ts` を呼び出します。

## AI SDK UI と AI Elements をインストールする

AI SDK UI と Mastra アダプターをインストールします。

**npm**:

```bash
npm install @mastra/ai-sdk@latest @ai-sdk/react ai
```

**pnpm**:

```bash
pnpm add @mastra/ai-sdk@latest @ai-sdk/react ai
```

**Yarn**:

```bash
yarn add @mastra/ai-sdk@latest @ai-sdk/react ai
```

**Bun**:

```bash
bun add @mastra/ai-sdk@latest @ai-sdk/react ai
```

## チャットルートを作成する

`src/mastra/index.ts` を開き、設定に [`chatRoute()`](https://mastra.zisheng.pro/ja/reference/ai-sdk/chat-route) を追加します。これにより、Electron フロントエンドから AI SDK 互換のチャットレスポンスを取得できる API ルートが作成され、次の手順で `useChat()` と組み合わせて使用できます。

```ts
import { Mastra } from '@mastra/core/mastra'
// Existing imports...
import { chatRoute } from '@mastra/ai-sdk'

export const mastra = new Mastra({
  // Existing config...
  server: {
    cors: {
      origin: '*', // Restrict this to your app's origin in production
      allowMethods: ['*'],
      allowHeaders: ['*'],
    },
    apiRoutes: [
      chatRoute({
        path: '/chat/:agentId',
      }),
    ],
  },
})
```

> **情報:** Electron のレンダラーは Mastra サーバーとは異なるオリジンから読み込まれるため、CORS が必要です。本番環境にデプロイする際は、オリジンをアプリケーションの実際のオリジンに制限してください。

## チャット UI を追加する

`src/renderer/src/App.tsx` を開き、内容をチャットコンポーネントに置き換えます。

```tsx
import { useState } from 'react'
import { useChat } from '@ai-sdk/react'
import { DefaultChatTransport, type ToolUIPart } from 'ai'

const STATE_TO_LABEL_MAP: Record<string, string> = {
  'input-streaming': 'Streaming input...',
  'input-available': 'Input ready',
  'approval-requested': 'Approval requested',
  'approval-responded': 'Approval responded',
  'output-available': 'Complete',
  'output-error': 'Error',
}

export default function App(): React.JSX.Element {
  const [input, setInput] = useState('')

  const { messages, sendMessage } = useChat({
    transport: new DefaultChatTransport({
      api: `http://localhost:4111/chat/weather-agent`,
    }),
  })

  const handleSubmit = (e: React.FormEvent<HTMLFormElement>): void => {
    e.preventDefault()
    if (!input.trim()) return
    sendMessage({ text: input })
    setInput('')
  }

  return (
    <main
      style={{
        maxWidth: '48rem',
        marginLeft: 'auto',
        marginRight: 'auto',
        padding: '1.5rem',
        width: '100%',
        height: '100vh',
      }}
    >
      <div style={{ display: 'flex', flexDirection: 'column', height: '100%' }}>
        <div style={{ flex: '1 1 0%', minHeight: 0, overflowY: 'auto' }} data-name="conversation">
          <div
            data-name="conversation-content"
            style={{ display: 'flex', flexDirection: 'column', gap: '2rem' }}
          >
            {messages.map((message, messageIndex) => (
              <div key={messageIndex}>
                {message.parts.map((part, partIndex) => {
                  if (part.type === 'text') {
                    return (
                      <div
                        key={partIndex}
                        data-name="message"
                        style={{
                          display: 'flex',
                          width: '100%',
                          maxWidth: '95%',
                          flexDirection: 'column',
                          gap: '0.5rem',
                          ...(message.role === 'user'
                            ? { marginLeft: 'auto', justifyContent: 'flex-end' }
                            : {}),
                        }}
                      >
                        <div
                          data-name="message-content"
                          style={{
                            display: 'flex',
                            width: 'fit-content',
                            maxWidth: '100%',
                            minWidth: 0,
                            flexDirection: 'column',
                            gap: '0.5rem',
                            overflow: 'hidden',
                            fontSize: '0.875rem',
                            ...(message.role === 'user'
                              ? {
                                  marginLeft: 'auto',
                                  borderRadius: '0.5rem',
                                  backgroundColor: '#dbeafe',
                                  paddingLeft: '1rem',
                                  paddingRight: '1rem',
                                  paddingTop: '0.75rem',
                                  paddingBottom: '0.75rem',
                                }
                              : {}),
                          }}
                        >
                          <div
                            data-name="message-response"
                            style={{ width: '100%', height: '100%' }}
                          >
                            {part.text}
                          </div>
                        </div>
                      </div>
                    )
                  }
                  if (part.type.startsWith('tool-')) {
                    const toolPart = part as unknown as ToolUIPart
                    return (
                      <div
                        key={partIndex}
                        data-name="tool"
                        style={{
                          marginBottom: '1.5rem',
                          width: '100%',
                          borderRadius: '0.5rem',
                          border: '1px solid #d1d5db',
                          boxShadow: '0 1px 3px 0 rgba(0,0,0,0.1)',
                        }}
                      >
                        <details
                          data-name="tool-header"
                          style={{ width: '100%', padding: '0.75rem', cursor: 'pointer' }}
                        >
                          <summary style={{ fontWeight: 500, fontSize: '0.875rem' }}>
                            {toolPart.type.split('-').slice(1).join('-')} -{' '}
                            {STATE_TO_LABEL_MAP[toolPart.state ?? 'output-available']}
                          </summary>
                          <div data-name="tool-content">
                            <div
                              data-name="tool-input"
                              style={{
                                overflow: 'hidden',
                                paddingTop: '1rem',
                                paddingBottom: '1rem',
                              }}
                            >
                              <div
                                style={{
                                  fontWeight: 500,
                                  color: '#6b7280',
                                  fontSize: '0.75rem',
                                  textTransform: 'uppercase',
                                  letterSpacing: '0.05em',
                                }}
                              >
                                Parameters
                              </div>
                              <pre
                                style={{
                                  width: '100%',
                                  overflowX: 'auto',
                                  borderRadius: '0.375rem',
                                  border: '1px solid #d1d5db',
                                  backgroundColor: '#f9fafb',
                                  padding: '0.75rem',
                                  fontSize: '0.875rem',
                                }}
                              >
                                <code>{JSON.stringify(toolPart.input, null, 2)}</code>
                              </pre>
                            </div>
                            <div
                              data-name="tool-output"
                              style={{
                                overflow: 'hidden',
                                paddingTop: '1rem',
                                paddingBottom: '1rem',
                              }}
                            >
                              <div
                                style={{
                                  fontWeight: 500,
                                  color: '#6b7280',
                                  fontSize: '0.75rem',
                                  textTransform: 'uppercase',
                                  letterSpacing: '0.05em',
                                }}
                              >
                                {toolPart.errorText ? 'Error' : 'Result'}
                              </div>
                              <pre
                                style={{
                                  width: '100%',
                                  overflowX: 'auto',
                                  borderRadius: '0.375rem',
                                  border: '1px solid #d1d5db',
                                  backgroundColor: '#f9fafb',
                                  padding: '0.75rem',
                                  fontSize: '0.875rem',
                                }}
                              >
                                <code>{JSON.stringify(toolPart.output, null, 2)}</code>
                              </pre>
                              {toolPart.errorText && (
                                <div data-name="tool-error" style={{ color: '#dc2626' }}>
                                  {toolPart.errorText}
                                </div>
                              )}
                            </div>
                          </div>
                        </details>
                      </div>
                    )
                  }
                  return null
                })}
              </div>
            ))}
          </div>
        </div>
        <form
          style={{
            width: '100%',
            display: 'grid',
            gridTemplateColumns: '1fr auto',
            gap: '1.5rem',
            flexShrink: 0,
            paddingTop: '1rem',
          }}
          onSubmit={handleSubmit}
          data-name="prompt-input"
        >
          <input
            name="chat-input"
            style={{
              borderRadius: '0.5rem',
              border: '1px solid #d1d5db',
              boxShadow: '0 1px 2px 0 rgba(0,0,0,0.05)',
              height: '2.5rem',
              padding: '0 0.75rem',
            }}
            placeholder="City name"
            value={input}
            onChange={e => setInput(e.target.value)}
          />
          <button
            style={{
              backgroundColor: '#2563eb',
              color: 'white',
              boxShadow: '0 10px 15px -3px rgba(0,0,0,0.1)',
              border: '1px solid #60a5fa',
              paddingLeft: '1rem',
              paddingRight: '1rem',
              whiteSpace: 'nowrap',
              borderRadius: '0.5rem',
              fontSize: '0.875rem',
              fontWeight: 500,
              transition: 'all',
              flexShrink: 0,
              outline: 'none',
            }}
            type="submit"
          >
            Send
          </button>
        </form>
      </div>
    </main>
  )
}
```

このコンポーネントは [`useChat()`](https://ai-sdk.dev/docs/reference/ai-sdk-ui/use-chat) を `/chat/weather-agent` エンドポイントに接続し、そこへプロンプトを送信して、レスポンスをチャンク単位でストリーミングします。

## Agent をテストする

チャットインターフェースで Agent をテストするには、Mastra サーバーと Electron アプリの両方を実行します。

1. Mastra 開発サーバーを起動します。

   **npm**:

   ```bash
   npx mastra dev
   ```

   **pnpm**:

   ```bash
   pnpm dlx mastra dev
   ```

   **Yarn**:

   ```bash
   yarn dlx mastra dev
   ```

   **Bun**:

   ```bash
   bun x mastra dev
   ```

2. 別のターミナルで Electron アプリを起動します。

   **npm**:

   ```bash
   npm run dev
   ```

   **pnpm**:

   ```bash
   pnpm run dev
   ```

   **Yarn**:

   ```bash
   yarn dev
   ```

   **Bun**:

   ```bash
   bun run dev
   ```

3. チャットインターフェースを表示する Electron ウィンドウが開きます

4. 天気について質問してみます。API キーが正しく設定されていれば、レスポンスが返されます

## 次のステップ

Electron で Mastra Agent を構築できました！🎉

ここから、独自の Tool やロジックを追加してプロジェクトを拡張できます。

- [Agent](https://mastra.zisheng.pro/ja/docs/agents/overview) について詳しく学ぶ
- Agent に独自の [Tool](https://mastra.zisheng.pro/ja/docs/agents/using-tools) を追加する
- Agent に人間のような [Memory](https://mastra.zisheng.pro/ja/docs/memory/overview) を追加する

準備ができたら、Mastra と AI SDK UI および React の統合方法や、Agent を任意の場所へデプロイする方法について詳しく学びましょう。

- Mastra を [AI SDK UI](https://mastra.zisheng.pro/ja/guides/build-your-ui/ai-sdk-ui) と統合する
- Agent を[任意の場所](https://mastra.zisheng.pro/ja/docs/deployment/overview)にデプロイする