Mastraとは？AIアプリ構築フレームワークの使い方・ライセンス・導入ガイド
オープンソースラボ編集部 ・ 2026年10月1日
Mastraの概要
Mastraは、TypeScriptで構築されたAI駆動アプリケーションとエージェントを開発するためのオープンソースフレームワークです。Gatsbyチームが開発しており、2025年にY Combinatorの冬期バッチに採択されています。
プロトタイプから本番環境対応アプリケーションまで、AIアプリ開発に必要な機能をワンストップで提供することを目的としています。React、Next.js、Node.jsなどのフロントエンド・バックエンドフレームワークとの統合、またはスタンドアロンサーバーとしてのデプロイに対応しています。
GitHub: https://github.com/mastra-ai/mastra↗
累計Star数: 28,467（2026年10月1日時点）
ライセンス: Apache License 2.0およびMastra Enterprise License（デュアルライセンス）
Mastraの主な特徴・できること
モデルルーティング
OpenAI、Anthropic、Gemini、X（旧Twitter）のGrok など、40以上のプロバイダーを統一インターフェース経由で接続できます。複数のLLMプロバイダーを同一のコードベースで扱えるため、プロバイダーの乗り換えやハイブリッド利用が容易です。
詳細は公式ドキュメントのModel routing↗を参照してください。
エージェント構築
LLMとツールを活用する自律型エージェントを構築できます。エージェントは目標に基づいて推論し、使用するツールを判断し、最終的な回答を得るまで内部的に反復実行します。ユーザー入力を待たずに自動で判断・実行するため、複雑なタスク自動化に活用できます。
詳細は公式ドキュメントのAgents↗を参照してください。
ワークフロー編成
明示的な実行制御が必要な場合向けのグラフベースワークフローエンジンを備えています。.then()、.branch()、.parallel()などの直感的な構文で複数ステップの処理を組み立てられます。エージェントとは異なり、各ステップの処理順序や条件分岐を明確に定義できます。
詳細は公式ドキュメントのWorkflows↗を参照してください。
人間ループ機能
エージェントやワークフローを一時停止し、ユーザーの入力や承認を待つ「Human-in-the-loop」機能を備えています。Mastraのストレージ機能↗を利用して実行状態を保持するため、無期限の一時停止後も中断地点から再開できます。意思決定が必要なタスクに活用できます。
詳細は公式ドキュメントのSuspend and Resume↗を参照してください。
コンテキスト管理
会話履歴の提供、API・データベース・ファイルからのデータ取得、観察記憶（Observational Memory）によるエージェントの一貫性維持など、適切なタイミングで適切な文脈をエージェントに提供するための機能を備えています。これにより、より自然で一貫性のあるエージェント動作が実現します。
###統合・デプロイメント
React、Next.js、Node.js などの既存アプリケーションへの埋め込み、またはスタンドアロンエンドポイントとしてのデプロイが可能です。WebUI構築時はVercelの AI SDK UIやCopilotKitなどのエージェント統合ライブラリと連携できます。
Model Context Protocol (MCP) サーバー
MCP サーバーの作成に対応しており、エージェントやツール、その他の構造化リソースをMCP インターフェース経由で公開できます。MCP対応の任意のシステムやエージェントからアクセス可能になります。
詳細は公式ドキュメントのMCP Overview↗を参照してください。
本番環境機能
信頼性の高いエージェント運用に向けて、組み込みの評価（Evals）機能と可観測性（Observability）機能を提供します。継続的な観察、計測、改善のためのツールが組み込まれています。
詳細は公式ドキュメントのEvals↗およびObservability↗を参照してください。
導入方法
推奨されるセットアップ方法
公式が推奨する最もシンプルなセットアップコマンドは以下です：
npm create mastra@latest
このコマンドでプロジェクトが自動生成され、必要なDependencyがインストールされ、Git初期化が行われます。
より詳細なセットアップ手順は公式ドキュメント↗を参照してください。
Mastra Studio の利用
開発環境内で npx bgproc start -n <project-name> -w -- npm run dev コマンドを実行することで、ローカルマシンの http://localhost:4111 でMastra Studioにアクセスできます。Studio上ではエージェント、ワークフロー、ツールの構築・テスト・管理が可能です。
LLM プロバイダーの設定
セットアップ時にOpenAI、Anthropic、Google、X（Grok）などのプロバイダーから1つを選択します。その後、API キーを環境変数として設定します。セットアップ後の乗り換えも可能です。
Mastra Model Router↗により、数千のモデルにアクセスできます。
ライセンスと利用条件
Mastraはデュアルライセンス模型を採用しています：
- Apache License 2.0：コアフレームワークおよびコードベースの大部分がApache-2.0の下でオープンソース公開されています。
- Mastra Enterprise License：
ee/ディレクトリ配下のコードはMastra Enterprise Licenseの下で利用可能です。これらの機能は本番環境での利用に有効なエンタープライズライセンスが必要ですが、開発・テスト用途では無料で利用できます。
ライセンスの詳細はLICENSE.md↗およびee/LICENSE↗を参照してください。
活用シーン
カスタマーサポートチャットボット
エージェント機能と Human-in-the-loop により、ナレッジベースやAPIから情報を取得して回答する自動チャットボットを構築できます。対応困難なケースはオペレーターに処理を引き継げます。Difyと異なり、より細かいカスタマイズと複雑なロジック実装が可能です。
データ処理ワークフロー
ワークフロー機能で多段階の自動処理を構築できます。複数のAPIやデータベースから情報取得、変換、検証、保存を一連の処理として定義できます。
Webスクレイピングと分析
Firecrawlなどのツールと組み合わせることで、Webから自動でコンテンツを収集し、AIエージェントで分析・要約する仕組みが構築できます。
ノーコード・ローコードLLMアプリ開発
TypeScript基盤のフレームワークのため、基本的なプログラミング知識が必要です。一方、Difyのようなノーコードプラットフォームよりも高度なカスタマイズが可能で、複雑なビジネスロジックを直接実装できます。
デメリット・注意点
TypeScript/JavaScriptが必須
Mastraは TypeScript に最適化されたフレームワークです。JavaScript以外の言語で開発する場合は、Python（FastAPI等）やGoなど別の選択肢を検討する必要があります。
Enterprise 機能の利用条件
ee/ ディレクトリの機能を本番環境で利用する場合、有効なエンタープライズライセンスが必要です。開発・テスト段階ではこの制限を受けませんが、本番環境への移行時に ライセンス取得が必須となる点に注意が必要です。ライセンス取得方法・料金の詳細は公式に問い合わせてください。
比較的新しいプロジェクト
Y Combinatorの冬期バッチ採択は2025年であり、プロジェクト自体が比較的新しい段階です。本番環境での大規模利用の実績をまだ積んでいないため、導入前に小規模なパイロットプロジェクトでの検証をお勧めします。
ドキュメントの充実度
GitHub README、公式ドキュメント、テンプレート、YouTube動画が公開されており、学習リソースは存在します。一方、複雑なカスタマイズや本番環境での課題への対応が必要な場合、コミュニティドキュメントだけでは不足する可能性があります。公式Discord コミュニティへの相談も選択肢です。
よくある質問
Q: 既存の Node.js/Next.js プロジェクトに Mastra を組み込めますか？
A: はい。Mastraは React、Next.js、Node.jsなどの既存フレームワークへの組み込みに対応しています。Vercelの AI SDK UIやCopilotKitなどとの統合も可能です。
Q: 複数の LLM プロバイダーを同時に使い分けられますか？
A: はい。モデルルーティング機能により、OpenAI、Anthropic、Gemini など複数プロバイダーを統一インターフェースで管理できます。プロバイダーごとに異なるモデルを選択し、用途に応じて使い分けられます。
Q: 自社のプライベートAPIやデータベースと連携できますか？
A: はい。エージェントやワークフローから任意のAPI呼び出し、データベースクエリが可能です。ツール定義により、カスタム関数をエージェントの利用可能なツールとして登録できます。
Q: 開発費用はいくらですか？
A: Apache-2.0ライセンス部分は無料です。Enterprise 機能（ee/ディレクトリ）の本番環境利用にはエンタープライズライセンスが必要ですが、料金詳細は公式への問い合わせが必要です。開発・テスト環境では無料で利用できます。
Q: Python や Go での利用は可能ですか？
A: Mastra は TypeScript/JavaScript向けです。他言語での開発を検討する場合、Hermes Agent（Python対応）やLangChain、LlamaIndexなど別のフレームワークをご検討ください。
Q: Dify との違いは何ですか？
A: Difyはノーコード型のLLMOpsプラットフォームで、UI操作でエージェント・ワークフローを構築できます。Mastraは TypeScript コードベースのフレームワークで、より詳細なカスタマイズと複雑なロジック実装が可能です。開発者向けと非開発者向けという位置付けの違いがあります。
まとめ
Mastraは、TypeScript環境でAI駆動アプリケーションを高速に開発・デプロイするためのオープンソースフレームワークです。エージェント構築、ワークフロー編成、40+プロバイダー対応、人間ループ機能など、本番環境に向けた機能をワンストップで提供します。
向いている用途：
- TypeScriptベースのAIアプリ開発
- 複雑なエージェント・ワークフローの実装
- 既存 Node.js/Next.js プロジェクトへの AI 機能統合
- カスタムロジックとハイレベルな制御が必要なケース
向いていない用途：
- ノーコード開発を求める非エンジニア
- Python/Go など JavaScript 以外の言語での開発
- 本番環境での大規模実績が必要な慎重な組織
セットアップは簡潔で、Mastra Studio を通じたビジュアル開発も可能です。公式ドキュメント↗、テンプレート、YouTube動画などの学習リソースが用意されており、AI 開発の初心者から経験者まで段階的に活用できます。
まずは npm create mastra@latest でお手持ちのマシンで試してみることをお勧めします。
公式資料
関連リンク・公式情報
ここで紹介したツールの一次情報（公式サイト・ソースコード）と、オープンソースラボ内の関連ページをまとめました。導入検討の際にご活用ください。
公式サイト・ソースコード（外部リンク）
オープンソースラボの関連ページ（内部リンク）
