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# 在你的 Nuxt 專案中整合 Mastra

本指南將帶你使用 Mastra 建立可呼叫 Tool 的 AI Agent，接著直接從伺服器路由匯入並呼叫 Agent，將它連接至 Nuxt。

你將使用 [AI SDK UI](https://ai-sdk.dev/docs/ai-sdk-ui/overview) 搭配 Vue，建立美觀且可互動的聊天體驗。

## 開始之前

- 你需要受支援[模型 Provider](https://mastra.zisheng.pro/zh-TW/models) 的 API 金鑰。如果沒有偏好，請使用 [OpenAI](https://mastra.zisheng.pro/zh-TW/models/providers/openai)。
- 安裝 Node.js `v22.13.0` 或更新版本

## 建立新的 Nuxt 應用程式（選用）

如果你已經有 Nuxt 應用程式，請跳到下一個步驟。

執行下列指令以[建立新的 Nuxt 應用程式](https://nuxt.com/docs/getting-started/installation)：

**npm**:

```bash
npm create nuxt@latest mastra-nuxt -- --template minimal --packageManager npm --gitInit --modules
```

**pnpm**:

```bash
pnpm create nuxt mastra-nuxt --template minimal --packageManager npm --gitInit --modules
```

**Yarn**:

```bash
yarn create nuxt mastra-nuxt --template minimal --packageManager npm --gitInit --modules
```

**Bun**:

```bash
bunx create-nuxt mastra-nuxt --template minimal --packageManager npm --gitInit --modules
```

這會建立名為 `mastra-nuxt` 的專案，但你可以替換成任何想要的名稱。

## 初始化 Mastra

進入 Nuxt 專案：

```bash
cd mastra-nuxt
```

執行 [`mastra init`](https://mastra.zisheng.pro/zh-TW/reference/cli/mastra)。出現提示時，選擇 Provider（例如 OpenAI）並輸入金鑰：

**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
```

這會建立 `mastra` 資料夾，其中包含範例天氣 Agent 和下列檔案：

- `index.ts` - Mastra 設定，包含記憶功能
- `tools/weather-tool.ts` - 擷取指定位置天氣資訊的 Tool
- `agents/weather-agent.ts`- 使用該 Tool 的天氣 Agent，並包含提示詞

在接下來的步驟中，你會從 Nuxt 伺服器路由呼叫 `weather-agent.ts`。

## 安裝 AI SDK UI

安裝 AI SDK UI 與 Mastra adapter：

**npm**:

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

**pnpm**:

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

**Yarn**:

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

**Bun**:

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

## 建立聊天路由

建立 `server/api/chat.ts`：

```ts
import { handleChatStream } from '@mastra/ai-sdk'
import { toAISdkV5Messages } from '@mastra/ai-sdk/ui'
import { createUIMessageStreamResponse } from 'ai'
import { mastra } from '../../src/mastra'

const THREAD_ID = 'example-user-id'
const RESOURCE_ID = 'weather-chat'

export default defineEventHandler(async event => {
  const method = event.method

  if (method === 'POST') {
    const params = await readBody(event)
    const stream = await handleChatStream({
      mastra,
      agentId: 'weather-agent',
      params: {
        ...params,
        memory: {
          ...params.memory,
          thread: THREAD_ID,
          resource: RESOURCE_ID,
        },
      },
    })

    return createUIMessageStreamResponse({ stream })
  }

  if (method === 'GET') {
    const memory = await mastra.getAgentById('weather-agent').getMemory()
    let response = null

    try {
      response = await memory?.recall({
        threadId: THREAD_ID,
        resourceId: RESOURCE_ID,
      })
    } catch {
      console.log('No previous messages found.')
    }

    const uiMessages = toAISdkV5Messages(response?.messages || [])

    return uiMessages
  }
})
```

`POST` handler 會接收提示詞，並以 AI SDK 格式串流回傳 Agent 的回應；`GET` handler 則從記憶中擷取訊息記錄，讓使用者端重新載入時能還原 UI 狀態。

## 加入聊天 UI

將 `app/app.vue` 的內容替換為下列程式碼：

```html
<script setup lang="ts">
  import { ref, onMounted } from 'vue'
  import { Chat } from '@ai-sdk/vue'
  import { DefaultChatTransport, type ToolUIPart } from 'ai'

  const chat = new Chat({
    transport: new DefaultChatTransport({
      api: '/api/chat',
    }),
  })

  const STATE_TO_LABEL_MAP: Record<string, string> = {
    'input-streaming': 'Pending',
    'input-available': 'Running',
    'output-available': 'Completed',
    'output-error': 'Error',
    'output-denied': 'Denied',
  }

  const input = ref('')

  onMounted(async () => {
    const res = await fetch('/api/chat')
    const data = await res.json()
    chat.messages = [...data]
  })

  function handleSubmit() {
    if (!input.value.trim()) return

    chat.sendMessage({ text: input.value })
    input.value = ''
  }
</script>

<template>
  <div class="chat-container">
    <div class="messages">
      <div v-for="message in chat.messages" :key="message.id" class="message-wrapper">
        <div v-for="(part, i) in message.parts" :key="`${message.id}-${i}`">
          <div v-if="part.type === 'text'" :class="['message', message.role]">
            <div class="message-content">{{ part.text }}</div>
          </div>

          <details v-else-if="part.type?.startsWith('tool-')" class="tool">
            <summary class="tool-header">
              {{ (part as ToolUIPart).type?.split('-').slice(1).join('-') }} - {{
              STATE_TO_LABEL_MAP[(part as ToolUIPart).state ?? 'output-available'] }}
            </summary>
            <div class="tool-content">
              <div class="tool-section">
                <div class="tool-label">Parameters</div>
                <pre><code>{{ JSON.stringify((part as ToolUIPart).input, null, 2) }}</code></pre>
              </div>
              <div class="tool-section">
                <div class="tool-label">
                  {{ (part as ToolUIPart).errorText ? 'Error' : 'Result' }}
                </div>
                <pre><code>{{ JSON.stringify((part as ToolUIPart).output, null, 2) }}</code></pre>
                <div v-if="(part as ToolUIPart).errorText" class="tool-error">
                  {{ (part as ToolUIPart).errorText }}
                </div>
              </div>
            </div>
          </details>
        </div>
      </div>
    </div>

    <form class="input-form" @submit.prevent="handleSubmit">
      <input
        v-model="input"
        type="text"
        placeholder="Ask about the weather..."
        :disabled="chat.status !== 'ready'"
        class="chat-input"
      />
      <button type="submit" class="submit-button" :disabled="chat.status !== 'ready'">Send</button>
    </form>
  </div>
</template>

<style>
  *,
  *::before,
  *::after {
    box-sizing: border-box;
  }

  *:not(dialog) {
    margin: 0;
  }

  @media (prefers-reduced-motion: no-preference) {
    html {
      interpolate-size: allow-keywords;
    }
  }

  html {
    font-family:
      -apple-system,
      BlinkMacSystemFont,
      avenir next,
      avenir,
      segoe ui,
      helvetica neue,
      Adwaita Sans,
      Cantarell,
      Ubuntu,
      roboto,
      noto,
      helvetica,
      arial,
      sans-serif;
  }

  body {
    line-height: 1.5;
    -webkit-font-smoothing: antialiased;
  }

  img,
  picture,
  video,
  canvas,
  svg {
    display: block;
    max-width: 100%;
  }

  input,
  button,
  textarea,
  select {
    font: inherit;
  }

  p,
  h1,
  h2,
  h3,
  h4,
  h5,
  h6 {
    overflow-wrap: break-word;
  }

  p {
    text-wrap: pretty;
  }
  h1,
  h2,
  h3,
  h4,
  h5,
  h6 {
    text-wrap: balance;
  }

  .chat-container {
    max-width: 48rem;
    margin: 0 auto;
    padding: 1.5rem;
    height: 100vh;
    display: flex;
    flex-direction: column;
  }

  .messages {
    flex: 1;
    overflow-y: auto;
    display: flex;
    flex-direction: column;
    gap: 1rem;
  }

  .message-wrapper {
    display: flex;
    flex-direction: column;
    gap: 0.5rem;
  }

  .message {
    padding: 0.75rem 1rem;
    border-radius: 0.5rem;
  }

  .message.user {
    background-color: #3b82f6;
    color: white;
    margin-left: auto;
    max-width: 60%;
  }

  .message.assistant {
    background-color: #f3f4f6;
    color: #1f2937;
    max-width: 80%;
  }

  .tool {
    border: 1px solid #d1d5db;
    border-radius: 0.5rem;
    margin: 0.5rem 0;
    overflow: hidden;
  }

  .tool-header {
    padding: 0.75rem 1rem;
    background-color: #f9fafb;
    cursor: pointer;
    font-weight: 500;
    font-size: 0.875rem;
  }

  .tool-content {
    padding: 1rem;
    border-top: 1px solid #d1d5db;
  }

  .tool-section {
    margin-bottom: 1rem;
  }

  .tool-section:last-child {
    margin-bottom: 0;
  }

  .tool-label {
    font-size: 0.75rem;
    font-weight: 500;
    text-transform: uppercase;
    color: #6b7280;
    margin-bottom: 0.5rem;
  }

  .tool pre {
    background-color: #f3f4f6;
    padding: 0.75rem;
    border-radius: 0.375rem;
    overflow-x: auto;
    font-size: 0.875rem;
  }

  .tool-error {
    color: #dc2626;
    margin-top: 0.5rem;
  }

  .input-form {
    display: grid;
    grid-template-columns: 1fr auto;
    gap: 0.75rem;
    padding-top: 1rem;
    border-top: 1px solid #e5e7eb;
    margin-top: 1rem;
  }

  .chat-input {
    padding: 0.75rem 1rem;
    border: 1px solid #d1d5db;
    border-radius: 0.5rem;
    font-size: 1rem;
  }

  .chat-input:focus {
    outline: none;
    border-color: #3b82f6;
    box-shadow: 0 0 0 3px rgba(59, 130, 246, 0.1);
  }

  .chat-input:disabled {
    background-color: #f3f4f6;
    cursor: not-allowed;
  }

  .submit-button {
    padding: 0.75rem 1.5rem;
    background-color: #3b82f6;
    color: white;
    border: none;
    border-radius: 0.5rem;
    font-weight: 500;
    cursor: pointer;
    transition: background-color 0.2s;
  }

  .submit-button:hover:not(:disabled) {
    background-color: #2563eb;
  }

  .submit-button:disabled {
    background-color: #9ca3af;
    cursor: not-allowed;
  }
</style>
```

此元件會將 [`Chat()`](https://ai-sdk.dev/docs/reference/ai-sdk-ui/use-chat) 連接至 `/api/chat` 端點，將提示詞傳送至該端點，並以分段串流方式回傳回應。

它會使用自訂訊息樣式算繪回應文字，並在可收合的 details 元素中顯示所有 Tool 呼叫。

## 測試你的 Agent

1. 使用 `npm run dev` 執行 Nuxt 應用程式
2. 在 <http://localhost:3000> 開啟聊天介面
3. 試著詢問天氣。如果 API 金鑰設定正確，你會收到回應

## 後續步驟

恭喜你使用 Nuxt 建立了 Mastra Agent！🎉

接下來，你可以使用自己的 Tool 和邏輯擴充專案：

- 深入了解 [Agent](https://mastra.zisheng.pro/zh-TW/docs/agents/overview)
- 為 Agent 加入專屬的 [Tool](https://mastra.zisheng.pro/zh-TW/docs/agents/using-tools)
- 為 Agent 加入類似人類的[記憶](https://mastra.zisheng.pro/zh-TW/docs/memory/overview)

準備好後，進一步了解 Mastra 如何與 AI SDK UI 和 Nuxt 整合，以及如何將 Agent 部署至任何地方：

- 將 Mastra 與 [AI SDK UI](https://mastra.zisheng.pro/zh-TW/guides/build-your-ui/ai-sdk-ui) 整合
- 將 Agent [部署至任何地方](https://mastra.zisheng.pro/zh-TW/docs/deployment/overview)