Mastraに入門してみた ~AWS CDKを添えて~

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1. Mastraに⼊⾨してみた ~AWS CDKを添えて~ 2025/4/23 Mita.ts
2. 2 ⾃⼰紹介 • 部署 ◦ AWS事業本部コンサルティング部 • ニックネーム ◦ つくぼし • 最近推しているAWSサービス ◦ AWS Infrastructure Composer • SNS/ブログ ◦ X(@tsukuboshi0755) ◦ DevelopersIO(つくぼし)
3. 3 これからAIエージェント作るなら Mastraを推したい
4. Mastraとは 4 ⚫ TypeScript製のAIエージェントフレームワーク ⚫ OpenAI、Anthropic、Gemini等の様々なAIプロバイダーとシームレスに連携可能 ⚫ エージェント、メモリ、ワークフロー、RAG、可観測性、評価、⾳声といったLLMアプ リに必要な機能がオールインワンで揃う
5. LangGraphの⼈気を約半年で抜かしたMastra 5
6. Mastraのアクセス画⾯ 6 ⚫ ビルド時にHonoベースのHTTPサーバが⽣成され、Mastra単独でも以下の画⾯ですぐ試せる ⚫ Next.jsと直接統合できるので、フロントエンドをカスタマイズする事も容易
7. Mastraの実態はVercel AI SDKのスーパーセット 7 参照：https://mastra.ai/ja/docs/frameworks/ai-sdk
8. ⚫ LangChainとMastraという単語が有名なので直接⽐較されるのを⾒かけるが、そもそもフ レームワークのレイヤーが異なるため、この2つを⽐較してもあまり意味がない事が多い ⚫ もし⼤雑把で良いから⽐較したい場合、LangChain vs Vercel AI SDK、LangGraph vs Mastraの構造の⽅がまだ良いのでは？と考えている LangChainとMastraは同軸で⽐較するものではない 8 ファミリー系列 LLM処理汎用化フレームワーク AIエージェントフレームワーク LangChain系 LangChain LangGraph Vercel AI SDK系 Vercel AI SDK Mastra
9. Mastraエージェントの定義 9 ⚫ name(エージェント名)、instructions(システムプロンプト)、model(AIモデル)を定義 ⚫ toolsにはエージェントで呼び出したいツール群を定義する ⚫ MCPサーバをツールで呼び出す場合はawait mcp.getTools()を指定
10. MastraにおけるMCPサーバの定義 10 ⚫ @mastra/mcpモジュールのMCPConfigurationで定義可能 ⚫ servers内に使⽤したいMCPサーバの設定を記載する
11. Mastraエージェントの便利機能 11 ⚫ エージェントはステップ単位でタスクを実⾏する ⚫ maxStepsを使うと、LLM連続呼び出しの最⼤数を増減し、ステップ回数を制御できる ⚫ onStepFinishを使うと、各ステップ終了時の結果を出⼒し、タスクの進捗状況を表⽰で きる
12. Mastraのライセンス(ELv2)をどの程度気にする必要があるか？ 12 ⚫ Elastic Licenseは、OSS公開されていたElasticSearchがクラウドプロバイダー社のマ ネージドサービスとして有料提供された事に対して、提供元のElastic社が反発した事が きっかけで⽣まれたライセンス ⚫ MastraにはELv2(Elastic License v2)が付くので、使⽤の許可基準は以下のようになる ◯ Mastraを元に作ったAIエージェントアプリケーションを顧客に提供する→⭕ ◯ クラウドにおけるマネージドサービスとして、MastraのAPI各種とUIにそのままアク セスできる形で顧客に提供する→❌ ⚫ 結論：MastraでSaaSアプリを開発/提供するレベルであればほぼ気にしなくて良い認識
13. 13 MastraをAWSにデプロイしたい どうせならTypeScriptで組みたい...
14. 14 IaCにはAWS CDKを使おう！
15. AWS CDKとは 15 ⚫ AWSリソースをプログラミング⾔語で記載できるTypeScript製のフレームワーク ⚫ 裏側ではCDKコードがCloudFormationテンプレートに変換されデプロイされる仕組み ⚫ CDKのライブラリはコンストラクトレベルという単位で分けられている ◯ L1はAWSリソースがCloudFormationとほぼ同⼀の項⽬で、細かいパラメータを制御 できる ◯ L2はAWSリソースのベストプラクティスがデフォルト値として事前に設定されてお り、より少ないパラメータでリソースを構築できる ◯ L3は複数のAWSリソースがパターン化され、特定のユースケースにおけるアーキテク チャ全体を⼀括で展開できる
16. コンテナイメージのビルド/ECRへのプッシュ⾃動化 16 ⚫ cdk-docker-image-deploymentのDockerImageDeploymentを使⽤する事で、コンテナ イメージのビルドとECRへのプッシュをCDKデプロイ時に丸っと⾃動化可能 ⚫ ContainerImage.fromAssetが同⼀のECRリポジトリしか使えないのに対して、 cdk-docker-image-deploymentはイメージ毎にECRリポジトリを指定する事が可能
17. ALB + ECS Fargateの構成パターンを1つのモジュールで構築 17 ⚫ ecs_patternsのApplicationLoadBalancedFargateServiceを使⽤する事で、ALB + ECS Fargateの構成を簡単に構築できる ⚫ ネットワーク/ロードバランサー/各種ECSリソース等の設定がベストプラクティスで抽象 化され、少ない⾏数でデプロイ可能
18. npm run cdk:deployコマンドを実⾏するだけでAWSにデプロイできます 18
19. サンプルコードを知りたい⽅向け 19 https://zenn.dev/tsukuboshi/articles/mastra-mcp-with-ecs-bedrock
20. 次回予告 20 Mastraに競⾺予想させて⼀攫千⾦狙ってみた