CLI 命令

你可以使用 Mastra 提供的命令行界面（CLI）来开发、构建和启动 Mastra 项目。

mastra dev

启动一个服务器，为 Agent、Tool 和 Workflow 提供 Studio 与 REST endpoint。mastra dev 运行后，你可以访问 http://localhost:4111/swagger-ui 查看所有可用 endpoint。

你也可以配置服务器。

Flag

该命令接受通用 flag 以及以下额外 flag：

--https

启用本地 HTTPS 支持。了解详情。

--inspect

以 inspect 模式启动开发服务器，便于调试。你也可以指定自定义 host 和 port（例如 Docker 可使用 --inspect=0.0.0.0:9229）。此 flag 不能与 --inspect-brk 同时使用。

--inspect-brk

以 inspect 模式启动开发服务器，并在脚本开头暂停。你也可以指定自定义 host 和 port（例如 --inspect-brk=0.0.0.0:9229）。此 flag 不能与 --inspect 同时使用。

--custom-args

传给 Node.js 进程的自定义参数列表，以逗号分隔，例如 --require=newrelic 或 --experimental-transform-types。

--request-context-presets

包含请求上下文预设的 JSON 文件路径。提供后，Studio 的请求上下文编辑器中会显示下拉菜单，让你可以在预设配置之间快速切换。

mastra dev --request-context-presets ./presets.json

该文件必须是 JSON 对象，其中每个 key 是预设名称，每个 value 是一个对象：

{
  "development": { "userId": "dev-user", "env": "development" },
  "production": { "userId": "prod-user", "env": "production" }
}

配置

你可以设置环境变量来调整 mastra dev 的行为。

跳过 peer dependency 检查

设置 MASTRA_SKIP_PEERDEP_CHECK=1，可在启动时跳过 peer dependency 版本不匹配检查：

MASTRA_SKIP_PEERDEP_CHECK=1 mastra dev

这在 monorepo 开发期间很有用，因为 peer dependency 可能已经升级，但 package 尚未发布。

禁用构建缓存

设置 MASTRA_DEV_NO_CACHE=1，可强制执行完整的重新构建，而不使用 .mastra/ 下的缓存资源：

MASTRA_DEV_NO_CACHE=1 mastra dev

当你调试 bundler plugin 或怀疑输出已过期时，这会很有帮助。

限制并行度

MASTRA_CONCURRENCY 用于限制并行运行的高开销操作数量（主要是构建和评估步骤）。例如：

MASTRA_CONCURRENCY=4 mastra dev

不设置该变量时，CLI 会根据当前机器选择合理的默认值。

自定义 Provider endpoint

使用 Vercel AI SDK 支持的 Provider 时，可以设置 base URL，通过代理或内部 gateway 重定向请求。以 OpenAI 为例：

OPENAI_API_KEY=<your-api-key> \
OPENAI_BASE_URL=https://openrouter.example/v1 \
mastra dev

以 Anthropic 为例：

ANTHROPIC_API_KEY=<your-api-key> \
ANTHROPIC_BASE_URL=https://anthropic.internal \
mastra dev

这些变量会转发给 Mastra model router，并适用于任何选择的 "openai/..." 或 "anthropic/..." 模型。

mastra factory dev

启动用于开发 Agent Builder 的开发服务器。它与 mastra dev 使用相同的开发 runtime 和 flag，并写入同一个 .mastra/output 目录。

npx mastra factory dev

两个命令共用同一个开发锁，因此 mastra dev 和 mastra factory dev 无法在同一项目中同时运行。如果其中一个已在运行，另一个会退出并报告开发服务器重复错误。

开发 Agent Builder 功能时，请使用 mastra factory dev。它接受与 mastra dev 相同的 flag，包括 --https、--inspect、--inspect-brk、--custom-args 和 --request-context-presets。

mastra build

mastra build 命令会将 Mastra 项目打包为可用于生产环境的 Hono 服务器。Hono 是一个轻量且类型安全的 Web framework，借助其中间件支持，可以轻松将 Mastra Agent 部署为 HTTP endpoint。

在底层，Mastra 的 Rollup 服务器会找到 Mastra 入口文件，并将其打包为可用于生产环境的 Hono 服务器。打包期间，它会对代码执行 tree-shaking，并生成用于调试的 source map。

可以使用 mastra start 将 .mastra 中的输出部署到任何云服务器。

如果要部署到无服务器平台，则需要安装正确的 deployer，才能在 .mastra 中获得正确的输出。

该命令接受通用 flag。

Flag

--studio

将 Studio UI 打包到构建产物中。

配置

你可以设置环境变量来调整 mastra build 的行为。

跳过 peer dependency 检查

设置 MASTRA_SKIP_PEERDEP_CHECK=1，可跳过 peer dependency 版本不匹配检查：

MASTRA_SKIP_PEERDEP_CHECK=1 mastra build

限制并行度

在 CI 或资源受限的环境中，可以设置 MASTRA_CONCURRENCY 来限制同时运行的高开销任务数量。

MASTRA_CONCURRENCY=2 mastra build

mastra start

信息

使用 mastra start 前，需要先运行 mastra build。

启动本地服务器，以生产模式运行已构建的 Mastra 应用。默认启用 OTEL Tracing。

Flag

该命令接受通用 flag 以及以下额外 flag：

--dir

已构建的 Mastra 输出目录路径。默认为 .mastra/output。

--custom-args

传给 Node.js 进程的自定义参数列表，以逗号分隔，例如 --require=newrelic 或 --experimental-transform-types。

mastra worker build

打包 Mastra 应用以部署 worker。生成的输出与 mastra build 相同：一个自包含的 .mastra/output/ 目录。

mastra worker build [options]

Flag

--dir

Mastra 源目录路径。默认为 src/mastra。

--root

项目根目录。默认为当前目录。

--tools

要包含在 bundle 中的 Tool 路径，以逗号分隔。

--output-dir

自定义输出目录。默认为 .mastra/output。

--debug

在构建期间启用 debug 日志。

mastra experiment build

构建一个独立的配套 worker，用于运行实验，但不公开 HTTP 服务器。该 worker 会加载导出的 Mastra 实例，并通过标准输入接收带版本的换行符分隔 JSON（NDJSON）协议消息，再将协议事件写入标准输出。

mastra experiment build [options]

默认情况下，该命令会将 worker 写入 .mastra/experiment-worker。此目录包含可执行入口点、生产依赖项和 experiment-worker-manifest.json。标准输出应仅用于协议输出。Worker 诊断信息会写入标准错误。

Artifact 约定

experiment-worker-manifest.json 将该 artifact 标识为版本 1 的 mastra-experiment-worker，并提供：

• 嵌入可执行文件中的 CLI 版本、创建时间和唯一 build ID。
• 支持的协议版本和数据集规范化版本。
• 启动 worker 所需的可执行文件、参数和工作目录。
• 依赖项 manifest 和生成的 lockfile 路径。
• 每个 artifact 文件排序后的 SHA-256 digest。
• 根据这些文件路径和 digest 派生的 SHA-256 内容 digest。

内容 digest 不包含 experiment-worker-manifest.json，以避免自引用 digest。请将 manifest 与目录中的其余内容一起打包。如果必须证明 manifest 本身，请使用外层 package digest。

协议约定

该 worker 实现固定为版本 1 的实验配套 worker 协议。它从标准输入读取严格的 UTF-8 NDJSON frame，并要求每个 frame（包括最后一个）都以换行符结尾。大于 1 MiB 的 frame、格式错误或被截断的 frame、不受支持的协议或规范化版本，以及与当前实验 correlation 不匹配的消息，都会被视为协议失败而拒绝。

运行请求必须与 artifact 中嵌入的 build ID 一致，并包含有序数据集条目数和 SHA-256 attestation。Worker 会发出从 0 开始的连续序号、由 timer 驱动的 heartbeat、已等待完成的实验生命周期事件，以及恰好一个终止事件。取消请求必须与当前协议版本、experiment ID、job ID、attempt 和 idempotency key 一致。

协议退出码如下：

代码	含义
0	已完成
10	已完成，但存在条目错误
20	致命失败
21	可重试失败
30	已取消
31	已超时
70	协议失败

Packet 字段处理

Worker 会将目标标识、有序的内联数据集条目、Scorer ID、并发数、超时时间、实验 metadata、请求上下文、Tool mock 和取消信息传给 runExperiment。Scorer 版本和 artifact provenance 会保留为实验 metadata。Scorer 代码 provenance 由 artifact admission 强制执行，而不是在 runtime 查找 Scorer。

版本 1 会以确定性方式拒绝未声明的 Tool。非空 network allowlist 和 secret reference 会因 policy 失败而被拒绝，因为网络强制规则和 secret materialization 属于进程 sandbox 的职责。数据集条目的来源和 expected-trajectory 字段会在传给 runExperiment 时保留为条目 metadata。

Flag

--dir

Mastra 源目录路径。默认为 src/mastra。

--root

项目根目录。默认为当前目录。

--output-dir

自定义 artifact 目录。相对路径从项目根目录解析。默认为 .mastra/experiment-worker。

--debug

在构建期间启用 debug 日志。

mastra worker start

信息

使用 mastra worker start 前，需要先运行 mastra worker build 或 mastra build。

从之前构建的 bundle 启动 worker 进程。可选的 name 参数会在生成的进程中设置 MASTRA_WORKERS，控制要启动哪个 worker。

mastra worker start [name] [options]

Flag

--dir

构建输出目录的路径。默认为 .mastra/output。

--env

环境文件的路径。默认为 .env.production，找不到时回退到 .env。

示例

# Start only the orchestration worker
mastra worker start orchestration

# Start only the scheduler
mastra worker start scheduler

# Start from a custom build directory
mastra worker start orchestration --dir ./dist

有关部署拓扑和配置，请参阅 Worker。

mastra studio

以静态服务器形式启动 Studio。启动后，你可以输入 Mastra 实例 URL（例如 http://localhost:4111），将 Studio 连接到 Mastra backend。该命令会在当前工作目录中查找 .env 和 .env.production 文件以获取配置。

Flag

该命令接受通用 flag 以及以下额外 flag：

--port

运行 Studio 的 port。默认为 3000。

--server-host

要连接的 Mastra API 服务器 host。默认为 localhost。

--server-port

要连接的 Mastra API 服务器 port。默认为 4111。

--server-protocol

要连接的 Mastra API 服务器协议。默认为 http。

--server-api-prefix

Mastra API 服务器的 API route prefix。默认为 /api。

--request-context-presets

包含请求上下文预设的 JSON 文件路径。其工作方式与 mastra dev flag 相同。

mastra studio --request-context-presets ./presets.json

mastra deploy

构建项目，并将其部署到 --env 选择的 Mastra 平台环境。这是所有新部署的推荐命令，它取代了 mastra studio deploy 和 mastra server deploy。后两者仍可使用，但不应再用于新设置。

该命令需要通过 mastra auth login 或 MASTRA_API_TOKEN 环境变量进行身份验证。

mastra deploy
mastra deploy --env staging
mastra deploy --env production --region eu

该命令先运行 mastra build 并压缩输出，再将其上传到所选环境。随后，它会轮询部署状态并流式输出构建日志，直到部署进入终止状态。

组织、项目和环境按以下顺序解析：环境变量（MASTRA_ORG_ID、MASTRA_PROJECT_ID）、CLI flag（--org、--project、--env）、.mastra-project.json 配置文件、凭据中的当前组织，最后是交互式提示。首次部署时，CLI 会将解析出的组织和项目 ID 保存到 .mastra-project.json，后续部署便会跳过提示。

如果项目尚不存在，CLI 会在确认后使用 package.json 的 name 字段创建项目。如果目标环境不存在，CLI 会在确认后创建该环境（除 production 外，默认使用 type: staging）。与 --yes 结合使用时，可通过一条非交互式命令创建并部署所有内容：

mastra deploy --env staging --yes

设置 --env <name> 且未设置 --env-file 时，如果项目目录中存在 .env.<name>（例如 .env.staging），CLI 会自动选择该文件。将 <name> 插入文件路径前，会使用严格的 allowlist 对其进行验证。

参数

[dir]

项目目录。默认为当前目录。

Flag

--env

目标环境名称。默认为 production。未设置 --env-file 时，会从项目目录自动选择 .env.<name>。如果环境不存在，CLI 会在确认后创建该环境。

--org

组织 ID。也可以通过 MASTRA_ORG_ID 环境变量设置。

--project

项目 ID、slug 或名称。也可以通过 MASTRA_PROJECT_ID 环境变量设置。如果没有匹配的项目，该值将用作部署时创建的新项目名称。

-y, --yes

无需确认提示，自动接受默认选项，包括创建项目和环境。

-c, --config

项目配置文件的路径。默认为 .mastra-project.json。

--env-file

要随部署一起打包的 env 文件路径（相对于项目目录）。设置后，会禁用基于 --env 自动选择 .env.<name> 的行为。

mastra deploy --env staging --env-file .env.staging.local

--region

新建环境所在的区域（例如 eu）。仅在 CLI 创建环境时应用。

--skip-build

跳过构建步骤，部署现有的 .mastra/output 目录。如果现有构建相对于当前源代码已经过期，CLI 会发出警告。

--skip-preflight

跳过上传前对构建输出的验证。

--debug

在构建步骤中启用 debug 日志。

CI/CD 用法

对于 headless 部署，请将 MASTRA_API_TOKEN、MASTRA_ORG_ID 和 MASTRA_PROJECT_ID 设置为环境变量。设置 MASTRA_API_TOKEN 后会自动跳过交互式提示。与 --yes 结合使用可自动接受创建环境。

export MASTRA_API_TOKEN="..."
export MASTRA_ORG_ID="..."
export MASTRA_PROJECT_ID="..."
mastra deploy --env staging --yes

mastra env

管理 Mastra 平台上的环境。环境是属于某个项目的部署目标（例如 production、staging、preview-42）。当前组织从存储的凭据中解析。

每个子命令都按固定顺序解析项目。它首先检查 MASTRA_PROJECT_ID 环境变量和 --project <name|slug|id> flag，然后读取当前目录中由 mastra deploy 写入的 .mastra-project.json 文件。只要从项目目录运行命令，就无需指定项目。

mastra env list

列出项目的环境。每个环境都会显示其最新部署（正在处理流量时带有 (active) 标记），以及附加数据库等托管资源注入的环境变量名称。

mastra env list

--json

输出机器可读的 JSON。仅包含非敏感 metadata（ID、名称、slug、类型、区域、分支、URL、托管环境变量名称及最新部署状态），因此可以安全地记录在 CI 日志中。

mastra env create

为项目创建新环境。

mastra env create staging --type staging --region eu

-t, --type

环境类型。可选值为 production、staging 或 preview。默认为 staging。

-r, --region

环境所在的区域（例如 eu）。

--json

输出机器可读的 JSON。与 mastra env list 一样，敏感字段会被省略。

mastra env delete

删除环境。

mastra env delete <env>

<env> 可以是环境名称、slug 或 ID。除非传入 --yes，否则 CLI 会提示确认。

-y, --yes

跳过确认提示。

mastra env restart

重新启动环境中正在运行的服务，使保存的环境变量（包括附加数据库提供的托管变量）立即生效，无需重新部署。

mastra env restart <env>

<env> 可以是环境名称、slug 或 ID。如果该环境从未部署过，命令会因冲突错误而失败。

mastra env vars pull

将环境的环境变量拉取到本地 env 文件（默认为 .env）。该文件包含部署使用的合并变量集：环境中存储的变量（例如在 dashboard 的环境编辑器中添加的变量）与项目级变量。发生冲突时，项目值优先。附加数据库注入的托管变量会以注释形式列出（仅列名称），因为其值是由平台管理的 secret。

mastra env vars pull
mastra env vars pull <env> --output .env.staging

<env> 可以是环境名称、slug 或 ID；当项目只有一个环境时，可以省略。文件将以 0600 权限写入。如果输出文件已存在，命令会停止。传入 --force 可替换该文件。

-o, --output

要写入的文件。默认为 .env。

-f, --force

替换现有输出文件。

mastra env db

管理附加到 Mastra 平台项目的数据库。数据库由托管 Provider（例如 Turso 或 Neon）预配，并自动将其连接环境变量注入部署。

数据库可以是 environment-scoped（其环境变量仅提供给一个环境），也可以是 shared（project-scoped：其环境变量提供给所有环境）。mastra env db create 默认创建 environment-scoped 数据库：传入环境参数，或让 CLI 自动选择或提示选择。创建时传入 --shared 可改为附加共享数据库。对于其他子命令（list、delete、keys），传入环境参数可操作 environment-scoped 数据库；省略则操作共享数据库。

创建和删除数据库需要在组织中拥有 admin 角色。

mastra env db list

列出附加到项目的数据库，包括 Provider、预配状态、作用域（每个数据库向哪个环境提供变量），以及每个数据库注入的环境变量名称。传入环境后，只显示向该环境提供变量的数据库（environment-scoped 和 shared）。

mastra env db list
mastra env db list <env>

--json

输出机器可读的 JSON。

mastra env db create

预配并附加托管数据库，然后轮询直至数据库就绪。预配错误会连同 Provider 的错误详情一起输出。

默认情况下，数据库仅作用于一个环境：传入环境参数来选择该环境，或省略参数让 CLI 代为选择。项目只有一个环境时，会使用该环境。有多个环境时，CLI 会提示你进行交互式选择；在非交互式上下文（CI、--json）中则必须提供环境参数。也可以传入 --shared，附加由所有环境共享的 project-scoped 数据库。

Environment-scoped 数据库会从环境继承 Provider 区域。共享数据库接受 --region。

mastra env db create --kind turso                                    # picks or prompts for an environment
mastra env db create staging --kind turso                            # scoped to the "staging" environment
mastra env db create --kind turso --shared                           # shared by all environments
mastra env db create --kind neon --name my-app-db --region aws-us-east-1 --shared

--kind

数据库 Provider（必填）。可选值为 turso 或 neon。

--name

数据库名称。默认为根据项目 slug 派生的名称（例如 my-app-db）。

--region

共享数据库的 Provider 区域 ID。对于 environment-scoped 数据库，该选项会被忽略。

--shared

附加为由所有环境共享的 project-scoped 数据库。不能与环境参数同时使用。

--no-wait

附加请求进入队列后立即返回，不轮询等待数据库就绪。稍后可以使用 mastra env db show 查看进度。

--json

输出机器可读的 JSON。在此模式下，如果项目有多个环境，则必须提供环境参数或 --shared（不会显示交互式提示）。

mastra env db show

显示数据库详情，并在数据库就绪后显示其连接环境变量。默认会掩码 secret 值。

mastra env db show <database>

<database> 可以是数据库 ID 或名称。

--show-secrets

输出 secret 连接值，而不是将其掩码。

--json

输出机器可读的 JSON。除非传入 --show-secrets，否则 secret 值会被掩码。

mastra env db delete

从 Provider 永久删除数据库，包括其中的所有数据。此操作无法撤销。除非传入 --yes，否则 CLI 会提示确认。删除后，部署将不再收到该数据库的环境变量。

mastra env db delete <database>

-y, --yes

跳过确认提示。

mastra env deploys

按从新到旧的顺序列出项目部署。正在处理流量的部署会标记为 (active)。

mastra env deploys [environment]

省略 [environment] 可显示所有环境的部署；传入环境名称、slug 或 ID 可筛选特定环境。

--json

输出机器可读的 JSON。

mastra studio deploy

信息

mastra studio deploy 仍可使用，但已由 mastra deploy 取代。后者支持在单个项目中使用多个环境（--env staging、--env production）。新设置应使用 mastra deploy。

构建项目并将其部署到 Mastra 平台。需要通过 mastra auth login 或 MASTRA_API_TOKEN 环境变量进行身份验证。

mastra studio deploy

该命令会运行 mastra build 并压缩输出。将所有内容上传到平台之前，它会从项目目录读取 env 文件。上传后，它会轮询部署状态并流式输出构建日志，直到部署进入终止状态。

部署命令会自动加载项目的 .env 文件。如果 MASTRA_PROJECT_ID 指向为 Observability 预配的项目，部署会链接到该项目，而不是创建新项目。将 Studio 部署到仅用于 Observability 的项目，会在平台端将其转换为 Studio 项目。

CLI 要求项目目录中至少存在一个 .env 或 .env.* 文件（不包括 .env.example）；否则会失败并显示 Error: No env file found for deploy.。存在多个 env 文件时，CLI 会提示选择一个（默认为 .env.production）。传入 --env-file 可明确选择。使用 --yes 且存在多个 env 文件时，必须传入 --env-file，否则部署会出错。

组织和项目按以下顺序解析：环境变量 flag、.mastra-project.json 配置文件、凭据中的当前组织，最后是交互式提示。首次部署时，CLI 会将解析出的 ID 保存到 .mastra-project.json，后续部署便会跳过提示。

如果 --project <value> 与现有项目的 ID 或 slug 不匹配，CLI 会将 <value> 视为新项目名称，并在确认后创建项目。与 --yes 结合使用时，可通过一条非交互式命令创建并部署新项目：

mastra studio deploy --project "my-new-project" --yes

参数

[dir]

项目目录。默认为当前目录。

Flag

--org

组织 ID。也可以通过 MASTRA_ORG_ID 环境变量设置。

--project

项目 ID 或 slug。也可以通过 MASTRA_PROJECT_ID 环境变量设置。如果没有匹配的项目，该值将用作部署时创建的新项目名称。

-y, --yes

无需确认提示，自动接受默认选项。

-c, --config

项目配置文件的路径。默认为 .mastra-project.json。

--env-file

要随部署一起打包的 env 文件路径（相对于项目目录）。可以通过指向不同的 env 文件（例如 .env.staging、.env.production），将同一项目部署到多个环境。

mastra studio deploy --env-file .env.staging --yes

--skip-build

跳过构建步骤，部署现有的 .mastra/output 目录。

--debug

在构建步骤中启用 debug 日志。

CI/CD 用法

对于 headless 部署，请将 MASTRA_API_TOKEN、MASTRA_ORG_ID 和 MASTRA_PROJECT_ID 设置为环境变量。设置 MASTRA_API_TOKEN 后会自动跳过交互式提示。

mastra studio deploy list

列出所有项目及其最新部署状态和 URL。

mastra studio deploy status

显示指定部署的状态。

mastra studio deploy status <deploy-id>

--watch, -w

轮询状态变化，直到部署进入终止状态。

mastra studio deploy logs

显示指定部署的日志。

mastra studio deploy logs <deploy-id>

--follow, -f

实时流式输出日志。

--tail

要显示的最近日志行数。

mastra studio deploy suggestions

显示 Studio 部署失败的诊断结果和建议修复方案。

mastra studio deploy suggestions [deploy-id]

如果省略 deploy-id，该命令会使用已链接项目的最新部署。如果诊断尚不存在，命令会启动诊断并轮询直至结果就绪。只有诊断发现问题时，才会显示建议。

mastra studio projects

列出当前组织中的所有项目。

mastra studio projects create

通过交互式提示创建新项目。此命令不接受 --name flag；如需以非交互方式创建项目，请改用 mastra studio deploy --project <name> --yes，它会一次性创建并部署项目。

mastra server deploy

信息

mastra server deploy 仍可使用，但已由 mastra deploy 取代。后者可以将单个项目部署到多个环境，无需分别使用 Studio 和 Server 命令。新设置应使用 mastra deploy。

构建项目并将其部署到 Mastra 平台上的 Server。其工作方式与 mastra studio deploy 相同，使用相同的 flag、参数和解析逻辑。

部署命令会自动加载项目的 .env 文件。如果 MASTRA_PROJECT_ID 指向为 Observability 预配的项目，部署会链接到该项目，而不是创建新项目。将 Server 部署到仅用于 Observability 的项目，会在平台端将其转换为 Server 项目。

mastra server deploy [dir]

mastra server deploy suggestions

显示 Server 部署失败的诊断结果和建议修复方案。

mastra server deploy suggestions [deploy-id]

如果省略 deploy-id，该命令会使用已链接项目的最新部署。如果诊断尚不存在，命令会启动诊断并轮询直至结果就绪。只有诊断发现问题时，才会显示建议。

mastra server pause

暂停已链接项目中正在运行的服务器实例。组织和项目的解析方式与 mastra server deploy 相同。

mastra server pause

Flag

--org

组织 ID。也可以通过 MASTRA_ORG_ID 环境变量设置。

--project

未设置 MASTRA_PROJECT_ID 时使用的项目 ID 或 slug。Slug 会在当前组织的项目中进行解析。

-c, --config

项目配置文件的路径。默认为 .mastra-project.json。

如果实例未在运行，命令会失败。

mastra server restart

重新启动已链接项目中暂停或停止的服务器实例。平台接受重启请求后，CLI 会解析 deploy ID（从 API 响应获取；如果响应中没有 ID，则轮询项目和部署 metadata），随后像 mastra server deploy 一样流式输出构建与部署日志，直到部署进入终止状态。

Flag

与 mastra server pause 使用相同的 flag：--org、--project 和 -c / --config，默认值和行为也相同。

mastra server restart

如果该项目仍有活动部署（正在运行、构建、部署等），命令会失败。这是平台限制，确保你无法在另一个部署进行期间重启。

mastra server env

管理已链接服务器部署的环境变量。组织和项目的解析方式与 mastra server deploy 相同。

每个子命令都接受 -c / --config，用于指定项目配置文件路径（默认为 .mastra-project.json）。

mastra server env list

列出已链接项目的所有环境变量。输出中的值会被部分掩码。

mastra server env set

设置环境变量。CLI 会读取当前 map、应用更改并上传结果。

mastra server env set <key> <value>

mastra server env unset

移除环境变量。

mastra server env unset <key>

mastra server env import

从文件（例如 .env 文件）导入变量，并将其合并到现有 map。新值会覆盖服务器上已存在的 key。

mastra server env import <file>

mastra server env pull

从已链接项目下载环境变量并写入本地文件。此操作与 mastra server env import 相反。

mastra server env pull [file]

未提供参数时，文件默认为 .env。所有值均使用双引号包裹并进行转义，以便安全地在 shell 中 source。不是有效 shell 标识符的 key 会被跳过。由于文件包含 secret，输出文件会以严格权限（0600）创建。

--project

项目 ID 或 slug。未设置 MASTRA_PROJECT_ID 时，覆盖已链接项目。

CI 用法

在持续集成 pipeline 中，请使用 MASTRA_API_TOKEN 进行身份验证，并在运行应用前拉取环境：

export MASTRA_API_TOKEN="..."
mastra server env pull .env.production --project my-project

mastra auth

管理 Mastra 平台的身份验证。凭据存储在 ~/.mastra/credentials.json。你也可以设置 MASTRA_API_TOKEN 环境变量，代替交互式登录。

mastra auth login

打开浏览器进行登录，并在本地存储凭据。

mastra auth logout

移除存储的凭据。如果环境中仍设置了 MASTRA_API_TOKEN，CLI 会警告该变量将继续使用。

mastra auth whoami

显示当前用户的电子邮件、用户 ID 和活动组织。

mastra auth orgs

列出所有组织以及你在每个组织中的角色。当前组织会带有标记。

mastra auth orgs switch

通过交互式提示切换活动组织。设置 MASTRA_API_TOKEN 或 MASTRA_ORG_ID 环境变量后无法使用。

mastra auth tokens

列出所有 API token 及其最近使用日期。

mastra auth tokens create

创建新的 API token。Secret 只显示一次，之后无法再次获取。

mastra auth tokens create <name>

mastra auth tokens revoke

撤销 API token。

mastra auth tokens revoke <token-id>

mastra lint

mastra lint 命令用于验证 Mastra 项目的结构和代码。

默认情况下，mastra lint 会检查源文件和配置中的项目问题。使用 --preflight 还可以在部署前检查 .mastra/output 中的 bundle。

mastra lint --preflight

该命令接受通用 flag。

Flag

--preflight

对构建后的 Mastra 输出运行部署 preflight 检查。除非同时传入 --skip-build，否则会在检查前构建项目。

--skip-build

跳过构建步骤，复用现有的 .mastra/output 目录。此 flag 仅在设置 --preflight 时适用。

--env-file <file>

使用指定的环境文件进行 preflight 验证。此 flag 仅在设置 --preflight 时适用。

--strict

将警告视为错误。

--json

输出机器可读的 JSON。

--debug

启用 debug 日志。

mastra scorers

mastra scorers 命令提供评估 Scorer 管理功能，用于衡量 AI 生成输出的质量、准确性和性能。

阅读 Scorer 概述了解详情。

add

向项目添加新 Scorer。你可以使用交互式提示：

mastra scorers add

也可以直接提供 Scorer 名称：

mastra scorers add answer-relevancy

使用 list 命令获取正确的 ID。

list

列出所有可用的 Scorer 模板。将相应 ID 用于 add 命令。

mastra create

使用与 create-mastra 相同的项目创建流程，创建独立的 Mastra 项目。

npm

npx mastra@latest create

pnpm

pnpm dlx mastra@latest create

Yarn

yarn dlx mastra@latest create

Bun

bun x mastra@latest create

同时提供项目名称和 --llm 可跳过交互式设置提示。使用 --template [template] 可指定任意模板，使用 --empty 可创建不含 Provider 的最小 scaffold。

该命令会为检测到的编程助手安装 Mastra Skill，并在适当时初始化 Git。使用 --no-skills 或 --no-git 可选择退出。

有关模式行为、冲突、验证和完整 flag 说明，请参阅 create-mastra reference。

mastra init

mastra init 命令用于在现有项目中初始化 Mastra。使用此命令可以 scaffold 所需的文件夹和配置，无需从头生成新项目。

Flag

该命令接受以下额外 flag：

--default

使用 OpenAI 在 src 内创建文件。它还会使用示例代码填充 src/mastra 文件夹。

--dir

Mastra 文件的保存目录。默认为 src。

--components

要添加的组件列表，以逗号分隔。每个组件都会创建一个新文件夹。可选值："agents" | "tools" | "workflows" | "scorers"。默认为 ['agents', 'tools', 'workflows']。

--llm

默认模型 Provider。可选值："openai" | "anthropic" | "groq" | "google" | "cerebras" | "mistral"。

--llm-api-key

所选模型 Provider 的 API key。将写入环境变量文件（.env）。

--example

启用后，会为组件列表写入示例代码（例如 Agent 示例代码）。

--no-example

不包含示例代码。使用 --default flag 时很有用。

--mcp

为代码编辑器配置 Mastra 的 MCP server。可选值："cursor" | "cursor-global" | "windsurf" | "vscode"。

--observability

在 Mastra 平台上启用 Observability。CLI 会提示你选择现有平台项目或创建新项目，然后写入所需环境变量并配置 Observability exporter。

--no-observability

跳过 Mastra Observability 提示。

--observability-project

设置启用 Mastra Observability 时使用的平台项目名称。

mastra migrate

运行数据库 migration 以更新 Storage schema。升级到包含 Storage schema 更改的 Mastra 版本时，此命令非常有用。

该命令会打包项目并连接到已配置的 Storage backend，然后执行所有待处理 migration。目前支持：

• 重复 span migration：移除重复的 (traceId, spanId) 条目，并添加唯一约束以确保数据完整性。
• ClickHouse legacy-to-vNext span migration：将历史 span 从旧版 mastra_ai_spans 表复制到 vNext mastra_span_events schema。该操作会分批运行，以保持在内存限制内。有关详情，请参阅 ClickHouse Storage reference。

mastra migrate

有关何时需要 migration 的详情，请参阅 Storage migration 指南。

该命令接受通用 flag。

mastra api

使用 JSON 输入和 JSON 输出调用 Mastra runtime 服务器。它适用于本地开发服务器、已部署的 Mastra 平台项目、自托管 Mastra 服务器或托管的 Mastra Platform Observability API。

mastra api agent list
mastra api agent run weather-agent '{"messages":"What is the weather in London?"}'
mastra api tool execute get-weather '{"location":"San Francisco"}'
mastra api trace list '{"page":0,"perPage":20}'

使用 mastra api <resource> <action> --help 查看命令示例。

输出

成功响应会以 JSON 形式写入 stdout。单资源命令返回：

{ "data": {} }

列表命令返回 data 数组和分页 metadata：

{ "data": [], "page": { "total": 0, "page": 0, "perPage": 0, "hasMore": false } }

错误会以 JSON 形式写入 stderr，并返回非零退出码：

{
  "error": {
    "code": "SERVER_UNREACHABLE",
    "message": "Could not connect to target server",
    "details": {}
  }
}

目标解析

对于 runtime 命令，该命令按以下顺序解析目标服务器：

1. 通过 --url <url> 指定的远程或自托管服务器。
2. 本地 mastra dev 服务器 http://localhost:4111。
3. Mastra 平台项目的 .mastra-project.json。

只有当 CLI 从 .mastra-project.json 解析出 Mastra 平台目标时，才会使用自动平台身份验证。Localhost 目标和显式 --url 目标不会自动获得凭据。通过 --header 传入的 header 会发送到所有目标，包括 localhost。

对于 Observability 命令（trace、log、score 和 metric），CLI 默认以 https://observability.mastra.ai 为目标，而不是项目部署 URL。Trace Intelligence 命令（learning）的工作方式相同，但目标为 https://output.signals.mastra.ai。两者均按以下顺序解析凭据：

1. 通过 --header 显式传入的 Authorization 和 X-Mastra-Project-Id header。
2. 环境中的 MASTRA_PLATFORM_ACCESS_TOKEN 和 MASTRA_PROJECT_ID。
3. .mastra-project.json 中用于项目 ID 的项目 metadata。
4. 作为身份验证回退方案的 Mastra CLI 登录 token。

Learning 命令还会发送 X-Mastra-Organization-Id，解析顺序为：显式 --header、环境中的 MASTRA_ORGANIZATION_ID，然后是 .mastra-project.json。

如需覆盖默认的托管 Observability 目标或凭据，请使用 --url 和 --header。

Flag

--url <url>

指定目标 Mastra 服务器 URL。

mastra api --url https://example.com agent list

--server-api-prefix <prefix>

设置目标服务器的 API route prefix。默认为 /api。当服务器挂载在自定义 prefix 下时使用此选项（例如 @mastra/fastify MastraServer 使用 prefix: "/api/mastra-studio"），其方式与 mastra studio 接受 --server-api-prefix 相同。也可以设置 MASTRA_API_PREFIX 环境变量，无需传入该 flag。

mastra api --url https://example.com --server-api-prefix /api/mastra-studio agent list

--header <"Key: Value">

发送自定义 HTTP header。重复使用该 flag 可发送多个 header。

mastra api --url https://example.com --header "Authorization: Bearer $TOKEN" agent list

--timeout <ms>

设置请求超时时间（毫秒）。默认为 30000。Workflow run 的 start 和 resume 命令默认为 120000。

--pretty

美化 JSON 输出。默认为 false。

--schema

输出接受 JSON 输入的命令所使用的 CLI 请求 schema。该 schema 来自目标服务器的 route contract，包括命令结构、位置参数、示例、请求 schema 和响应结构。

--schema 可用于接受 JSON 输入的叶级命令，但不能作为顶层 mastra api flag 使用。

mastra api agent run --schema
mastra api tool execute --schema

输入模型

接受输入的命令会接收一个内联 JSON 参数。不要传入文件路径或 stdin。

mastra api workflow run start data-pipeline '{"inputData":{"source":"s3://bucket/data.csv"}}'

稳定 ID 使用位置参数，筛选条件或 payload 使用 JSON。对于同时需要 query 参数和 request body 的 route，请传入一个 JSON 对象。CLI 会根据服务器 route schema 拆分输入。

mastra api thread create '{"agentId":"weather-agent","resourceId":"user_123","threadId":"thread_abc123","title":"Support conversation"}'

目标 route 支持分页时，列表命令接受 JSON 输入中的 page 和 perPage：

mastra api score list '{"page":0,"perPage":50}'
mastra api trace list '{"page":0,"perPage":20}'

支持筛选的 route 会在同一个 JSON 输入中接受筛选条件。例如，Observability Trace 列表支持分页和 route 支持的筛选条件：

mastra api trace list '{"page":0,"perPage":20,"filters":{"spanType":"agent"}}'

获取特定命令的帮助

每个 mastra api 叶级命令的帮助输出中都包含针对该命令的示例。请对要调用的具体命令使用 --help：

mastra api agent run --help
mastra api tool execute --help
mastra api memory current update --help
mastra api workflow run resume --help

对于接受 JSON 输入的命令，可使用 --schema 检查目标服务器返回的请求结构：

mastra api agent run --schema
mastra api thread create --schema
mastra api score create --schema

部分命令有重要的 runtime 要求。例如，mastra api memory current update 要求为 Memory 实例启用 working memory，而 mastra api workflow run resume 仅适用于已暂停的 Workflow run。

命令

mastra api agent list

列出目标服务器上注册的 Agent。可以传入可选 JSON 输入，使用 route 支持的筛选条件。

mastra api agent list [input]

mastra api agent get

获取一个已注册 Agent 的 metadata。

mastra api agent get <agentId>

mastra api agent run

使用 JSON 输入运行 Agent。有关文本提示、聊天消息和 Memory thread 选项的示例，请查看命令帮助。

mastra api agent run <agentId> <input>

mastra api workflow list

列出目标服务器上注册的 Workflow。可以传入可选 JSON 输入，使用 route 支持的筛选条件。

mastra api workflow list [input]

mastra api workflow get

获取一个已注册 Workflow 的 metadata。

mastra api workflow get <workflowId>

mastra api workflow run start

使用 JSON 输入启动 Workflow run。由于 run 可能需要更长时间才能完成，Workflow start 命令使用的默认超时时间比大多数命令更长。

mastra api workflow run start <workflowId> <input>

mastra api workflow run list

列出 Workflow 的 run。可以传入可选 JSON 输入，使用 route 支持的筛选条件或分页。

mastra api workflow run list <workflowId> [input]

mastra api workflow run get

按 ID 获取一个 Workflow run。

mastra api workflow run get <workflowId> <runId>

mastra api workflow run resume

使用 JSON 输入恢复已暂停的 Workflow run。该 run 必须处于暂停状态。

mastra api workflow run resume <workflowId> <runId> <input>

mastra api workflow run cancel

取消 Workflow run。

mastra api workflow run cancel <workflowId> <runId>

mastra api tool list

列出目标服务器上注册的 Tool。可以传入可选 JSON 输入，使用 route 支持的筛选条件。

mastra api tool list [input]

mastra api tool get

获取一个 Tool 的 metadata 和 schema。

mastra api tool get <toolId>

mastra api tool execute

使用 JSON 输入执行 Tool。除非传入显式 data 对象，否则原始 Tool 输入会包装为 route 的 data 字段。

mastra api tool execute <toolId> <input>

mastra api mcp list

列出目标服务器上注册的 Model Context Protocol（MCP）server。可以传入可选 JSON 输入，使用 route 支持的筛选条件。

mastra api mcp list [input]

mastra api mcp get

获取一个 MCP server 的 metadata。

mastra api mcp get <id>

mastra api mcp tool list

列出 MCP server 公开的 Tool。可以传入可选 JSON 输入，使用 route 支持的筛选条件。

mastra api mcp tool list <serverId> [input]

mastra api mcp tool get

获取一个 MCP Tool 的 metadata 和 schema。

mastra api mcp tool get <serverId> <toolId>

mastra api mcp tool execute

使用 JSON 输入执行 MCP Tool。除非传入显式 data 对象，否则原始 Tool 输入会包装为 route 的 data 字段。

mastra api mcp tool execute <serverId> <toolId> <input>

mastra api thread list

列出 Memory thread。可以传入可选 JSON 输入，使用 route 支持的筛选条件。

mastra api thread list [input]

mastra api thread get

按 ID 获取一个 Memory thread。

mastra api thread get <threadId>

mastra api thread create

创建 Memory thread。传入一个 JSON 输入对象；服务器 route 要求时，CLI 会将 agentId 等字段拆分为 query 参数。

mastra api thread create <input>

mastra api thread update

更新 Memory thread。为 agentId、resourceId、title 或 metadata 等字段传入一个 JSON 输入对象。

mastra api thread update <threadId> <input>

mastra api thread delete

删除 Memory thread。为 agentId 和 resourceId 等 route 必需的 query 参数传入 JSON 输入。

mastra api thread delete <threadId> <input>

mastra api thread messages

列出 Memory thread 的消息。可以传入可选 JSON 输入，使用 route 支持的筛选条件或分页。

mastra api thread messages <threadId> [input]

mastra api memory search

搜索长期 Memory。使用 --help 或 --schema 检查 agentId、resourceId 和 searchQuery 等必填字段。

mastra api memory search <input>

mastra api memory current get

读取 thread 的当前 working memory。

mastra api memory current get <input>

mastra api memory current update

更新 thread 的当前 working memory。必须为 Memory 实例启用 working memory。

mastra api memory current update <input>

mastra api memory status

获取 Agent 的 Memory 状态，以及可选的 thread 或资源上下文。

mastra api memory status <input>

mastra api trace list

列出 Observability Trace。可以传入可选 JSON 输入，使用 route 支持的筛选条件或分页。

mastra api trace list [input]
mastra api trace list '{"page":0,"perPage":20}'
mastra api trace list '{"page":0,"perPage":20}' --verbose

默认情况下，trace list 返回轻量的根 span 记录，让你无需获取大量输入、输出、attribute 或 metadata payload 即可翻阅 Trace。传入 --verbose 可获取完整的根 span 记录。

mastra api trace get

获取一个 Observability Trace 的轻量时间线，不获取完整的 span 输入、输出、attribute 或 metadata payload。传入 --verbose 可获取完整 Trace payload。

mastra api trace get <traceId>
mastra api trace get <traceId> --verbose

mastra api trace span

从 Observability Trace 获取一个完整 span。在通过 trace get 确定要检查的 span 后使用此命令。

mastra api trace span <traceId> <spanId>

mastra api log list

列出 Observability 日志。可以传入可选 JSON 输入，使用 route 支持的筛选条件或分页。

mastra api log list [input]

mastra api metric aggregate

获取单个聚合 metric 值。

mastra api metric aggregate '{"name":["latency_ms"],"aggregation":"avg"}'

mastra api metric breakdown

获取按 label 或字段分组的 metric 值。

mastra api metric breakdown '{"name":["latency_ms"],"aggregation":"avg","groupBy":["model"],"limit":10}'

mastra api metric timeseries

获取随时间变化的 metric 值。

mastra api metric timeseries '{"name":["latency_ms"],"aggregation":"avg","interval":"1h"}'

mastra api metric percentiles

获取随时间变化的 metric 百分位值。百分位值使用 0 到 1 之间的小数。

mastra api metric percentiles '{"name":"latency_ms","percentiles":[0.5,0.95,0.99],"interval":"1h"}'

mastra api metric names

列出发现的 metric 名称。可以传入可选 JSON 输入，按 prefix 搜索并限制结果数量。

mastra api metric names '{"prefix":"lat","limit":10}'

mastra api metric label-keys

列出 metric 的 label key。

mastra api metric label-keys '{"metricName":"latency_ms"}'

mastra api metric label-values

列出 metric label key 的 label value。可以传入可选的 prefix 和 limit 值来缩小结果范围。

mastra api metric label-values '{"metricName":"latency_ms","labelKey":"model","prefix":"g","limit":10}'

通过 curl 使用 Observability

你可以使用平台 access token 和项目 ID 直接调用托管的 Observability API：

curl -sS "https://observability.mastra.ai/api/observability/traces?page=0&perPage=20" \
  -H "Authorization: Bearer $MASTRA_PLATFORM_ACCESS_TOKEN" \
  -H "X-Mastra-Project-Id: $MASTRA_PROJECT_ID" | jq

获取轻量 Trace 时间线：

curl -sS "https://observability.mastra.ai/api/observability/traces/<trace-id>/light" \
  -H "Authorization: Bearer $MASTRA_PLATFORM_ACCESS_TOKEN" \
  -H "X-Mastra-Project-Id: $MASTRA_PROJECT_ID" | jq

获取指定 span：

curl -sS "https://observability.mastra.ai/api/observability/traces/<trace-id>/spans/<span-id>" \
  -H "Authorization: Bearer $MASTRA_PLATFORM_ACCESS_TOKEN" \
  -H "X-Mastra-Project-Id: $MASTRA_PROJECT_ID" | jq

mastra api score create

创建 Observability score。输入使用服务器的 score body 结构。使用 --schema 检查该结构。

mastra api score create <input>

mastra api score list

列出 Observability score。可以传入可选 JSON 输入，按 run ID 等条件筛选或分页。

mastra api score list [input]

mastra api score get

按 ID 获取一个 Observability score。

mastra api score get <scoreId>

mastra api dataset list

列出数据集。可以传入可选 JSON 输入，使用 route 支持的筛选条件或分页。

mastra api dataset list [input]

mastra api dataset get

按 ID 获取一个数据集。

mastra api dataset get <datasetId>

mastra api dataset create

使用 JSON 输入创建数据集。

mastra api dataset create <input>

mastra api dataset items

列出数据集中的条目。可以传入可选 JSON 输入，使用 route 支持的筛选条件或分页。

mastra api dataset items <datasetId> [input]

mastra api experiment list

列出数据集的实验。可以传入可选 JSON 输入，使用 route 支持的筛选条件或分页。

mastra api experiment list <datasetId> [input]

mastra api experiment get

按 ID 获取一个实验。

mastra api experiment get <datasetId> <experimentId>

mastra api experiment run

使用 JSON 输入为数据集启动实验。

mastra api experiment run <datasetId> <input>

mastra api experiment results

列出实验结果。可以传入可选 JSON 输入，使用 route 支持的筛选条件或分页。

mastra api experiment results <datasetId> <experimentId> [input]

mastra api learning entities

列出包含 Trace Intelligence 输出的实体（Agent），包括每个实体可用的 Trace signal。需要加入 Trace Intelligence 私有 beta。

mastra api learning entities '{"entityType":"agent"}'

mastra api learning snapshots

列出某个实体的分析 snapshot，以及按顺序排列、以逗号分隔的 Trace signal 列表。后续命令需要此列表中的 snapshotId。

mastra api learning snapshots <entityId> '{"entityType":"agent","signalNames":"goal,outcome,behavior,sentiment","limit":10}'

mastra api learning flow

获取一个 snapshot 的跨 signal 主题流：用于 Sankey 风格视图的 stage 和 link，其中计数表示不同的 Trace。

mastra api learning flow <entityId> '{"entityType":"agent","signalNames":"goal,outcome","snapshotId":"<snapshotId>"}'

mastra api learning paths

获取一个 snapshot 中各个 Trace 在有序 Trace signal 中的主题分配。使用 limit 和 offset 分页。

mastra api learning paths <entityId> '{"entityType":"agent","signalNames":"goal,outcome","snapshotId":"<snapshotId>","limit":100}'

mastra api learning theme list

列出一个 snapshot 中某个 Trace signal 的主题。

mastra api learning theme list <entityId> '{"entityType":"agent","signalName":"goal","snapshotId":"<snapshotId>"}'

mastra api learning theme get

根据数字 theme ID 获取一个 snapshot 中的主题。

mastra api learning theme get <entityId> <themeId> '{"entityType":"agent","signalName":"goal","snapshotId":"<snapshotId>"}'

mastra api learning theme examples

列出一个 snapshot 中某个主题的 Trace 示例。使用 limit 和 offset 分页。

mastra api learning theme examples <entityId> <themeId> '{"entityType":"agent","signalName":"goal","snapshotId":"<snapshotId>","limit":10}'

mastra api learning theme history

获取一个持久主题跨 snapshot 的生命周期历史，包括拆分和合并关系。不接受 snapshotId。

mastra api learning theme history <entityId> <themeId> '{"entityType":"agent","signalName":"goal"}'

mastra api learning noise get

获取一个 snapshot 中某个 Trace signal 的未聚类（noise）bucket。

mastra api learning noise get <entityId> '{"entityType":"agent","signalName":"goal","snapshotId":"<snapshotId>"}'

mastra api learning noise examples

列出一个 snapshot 中 noise bucket 的 Trace 示例。使用 limit 和 offset 分页。

mastra api learning noise examples <entityId> '{"entityType":"agent","signalName":"goal","snapshotId":"<snapshotId>","limit":10}'

通用 flag

--dir

适用于： dev、build、lint、migrate

Mastra 文件夹的路径。默认为 src/mastra。

--debug

适用于： dev、build、migrate

为 Mastra 内部启用详细日志。默认为 false。

--env

适用于： dev、start、studio、migrate

要包含的自定义环境变量文件。默认包含 .env.development、.env.local 和 .env。

--root

适用于： dev、build、lint、migrate

根文件夹的路径。默认为 process.cwd()。

--tools

适用于： dev、build、lint

要包含的 Tool 路径列表，以逗号分隔。默认为 src/mastra/tools。

全局 flag

使用以下 flag 获取有关 mastra CLI 的信息。

--version

输出 Mastra CLI 版本并退出。

--help

输出帮助消息并退出。

遥测

默认情况下，Mastra 会收集有关项目的匿名信息，例如操作系统、Mastra 版本或 Node.js 版本。你可以查看源代码，了解收集了哪些信息。

当通过 mastra dev 或 mastra start 启动的服务器启用了 Observability metric 时，Mastra 还会在启动时发送经过聚合的匿名模型使用情况：每个 Provider 和模型的输入与输出 token 数量，以及命令（dev 或 start）和 NODE_ENV。绝不会发送提示、响应或其他消息内容。你可以查看源代码，了解收集了哪些信息。

服务器启动时，Mastra 还会发送匿名的项目功能面 snapshot：已注册 Agent、Agent controller、Workflow、Tool、Processor、Vector Store、Scorer、Workspace、MCP server、Gateway 和 Channel 的数量，以及 Memory、Voice、Editor 和 Observability 使用情况的布尔值与粗粒度 Storage backend 类别。它不会发送名称或标识符。你可以查看源代码，了解收集了哪些信息。

设置环境变量即可选择退出所有 CLI 和使用情况分析：

MASTRA_TELEMETRY_DISABLED=1

也可以在使用其他 mastra 命令时设置该变量：

MASTRA_TELEMETRY_DISABLED=1 mastra dev