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ドキュメントエージェントツールとMCP

エージェントでツールを使用する

ツールは、エージェントやワークフローによって実行できる型付き関数です。各ツールには、その入力を定義するスキーマ、ロジックを実装する実行関数、およびオプションで設定された統合へのアクセスがあります。

ツールの作成

以下はツールを作成する基本的な例です：

src/mastra/tools/weatherInfo.ts
import { createTool } from "@mastra/core/tools";
import { z } from "zod";
 
export const weatherInfo = createTool({
  id: "Get Weather Information",
  inputSchema: z.object({
    city: z.string(),
  }),
  description: `Fetches the current weather information for a given city`,
  execute: async ({ context: { city } }) => {
    // Tool logic here (e.g., API call)
    console.log("Using tool to fetch weather information for", city);
    return { temperature: 20, conditions: "Sunny" }; // Example return
  },
});

ツールの作成と設計の詳細については、ツールの概要をご覧ください。

エージェントにツールを追加する

ツールをエージェントで利用可能にするには、エージェントの設定の tools プロパティに追加します。

src/mastra/agents/weatherAgent.ts
import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { weatherInfo } from "../tools/weatherInfo";
 
export const weatherAgent = new Agent({
  name: "Weather Agent",
  instructions:
    "You are a helpful assistant that provides current weather information. When asked about the weather, use the weather information tool to fetch the data.",
  model: openai("gpt-4o-mini"),
  tools: {
    weatherInfo,
  },
});

エージェントを呼び出すと、設定されたツールを指示内容とユーザーのプロンプトに基づいて使用するかどうかを判断できるようになります。

エージェントにMCPツールを追加する

Model Context Protocol (MCP) は、AIモデルが外部ツールやリソースを発見し、相互作用するための標準化された方法を提供します。Mastraエージェントをサードパーティが提供するツールを使用するためにMCPサーバーに接続することができます。

MCPの概念やMCPクライアントとサーバーの設定方法の詳細については、MCP概要をご覧ください。

インストール

まず、Mastra MCPパッケージをインストールします：

npm install @mastra/mcp@latest

MCPツールの使用

選択肢が多すぎるMCPサーバーレジストリから選ぶのを助けるために、MCP Registry Registry を作成しました。

エージェントで使用したいサーバーが見つかったら、MastraのMCPClientをインポートしてサーバー設定を追加します。

src/mastra/mcp.ts
import { MCPClient } from "@mastra/mcp";
import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
 
// Configure MCPClient to connect to your server(s)
export const mcp = new MCPClient({
  servers: {
    filesystem: {
      command: "npx",
      args: [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/username/Downloads",
      ],
    },
  },
});

次に、エージェントをサーバーツールに接続します：

src/mastra/agents/mcpAgent.ts
import { mcp } from "../mcp";
// Create an agent and add tools from the MCP client
const agent = new Agent({
  name: "Agent with MCP Tools",
  instructions: "You can use tools from connected MCP servers.",
  model: openai("gpt-4o-mini"),
  tools: await mcp.getTools(),
});

MCPClientの設定や静的および動的MCPサーバー設定の違いについての詳細は、MCP概要をご覧ください。

MCPリソースへのアクセス

ツールに加えて、MCPサーバーはリソース（アプリケーションで取得して使用できるデータやコンテンツ）も公開できます。

src/mastra/resources.ts
import { mcp } from "./mcp";
 
// Get resources from all connected MCP servers
const resources = await mcp.getResources();
 
// Access resources from a specific server
if (resources.filesystem) {
  const resource = resources.filesystem.find(
    (r) => r.uri === "filesystem://Downloads",
  );
  console.log(`Resource: ${resource?.name}`);
}

各リソースにはURI、名前、説明、MIMEタイプがあります。getResources()メソッドはエラーを適切に処理します - サーバーが失敗したり、リソースをサポートしていない場合、結果から除外されます。

エージェントメモリ音声の追加