Getting Started

MAESTRO を起動して最初のタスクを動かすまでのガイド。設定項目の詳細は configuration.md、全体構造は architecture.md を参照。

1. 前提

Node.js 22 以上
OpenAI 互換の LLM エンドポイント — 例: Ollama（http://localhost:11434/v1）、vLLM など。MAESTRO 自体のビルド/テストには不要だが、タスク実行には必要。
任意（Bash サンドボックス用）: bwrap（bubblewrap, 非特権 user namespace が有効なこと）と python3/pip。マルチユーザー運用では有効化を推奨（operations/bash-sandbox-provisioning.md）。

2. インストール（ソースから）

git clone https://gitea.example.com/your-org/maestro.git
cd maestro
npm ci                 # バックエンド依存
npm --prefix ui ci     # UI 依存

3. 最小設定（対話ウィザード）

npm run setup で LLM 接続先を対話的に設定し、最小の config.yaml を生成する。

npm run setup

接続タイプ（direct = Ollama/vLLM 等 / aao_gateway = 別 MAESTRO Gateway 経由）を選ぶ。
LLM endpoint URL（例 http://localhost:11434/v1）を入力。接続を確認し、見つかったモデルから選択できる（接続できなくてもモデル名を手入力して続行可能）。
aao_gateway の場合は API キー（sk-aao-...）も入力する（config.yaml に保存され、権限は 0600）。
最後に MAESTRO サーバーの listen port（既定 9876）を設定する。

非対話（Docker / CI）:

SETUP_LLM_ENDPOINT=http://localhost:11434/v1 SETUP_MODEL=qwen3:14b npm run setup -- --yes

# 別 MAESTRO Gateway 経由の場合
SETUP_CONNECTION_TYPE=aao_gateway \
  SETUP_LLM_ENDPOINT=http://gateway-host:9876/v1 \
  SETUP_LLM_API_KEY=sk-aao-... \
  SETUP_MODEL=qwen3:14b \
  npm run setup -- --yes

詳細設定（複数ワーカー・tools・auth など）は生成後に config.yaml を直接編集するか、起動後の Settings UI で行う。config.yaml.example に全項目の説明がある。

4. ビルドと起動

scripts/build-all.sh          # バックエンド(dist/) と UI(ui/dist/) をビルド
scripts/server.sh start       # ビルド + 起動（PID 管理付き）

ブラウザで http://localhost:9876 を開く。

サーバー管理:

scripts/server.sh status      # 状態確認
scripts/server.sh logs        # ログを tail -f
scripts/server.sh restart
scripts/server.sh stop

scripts/build-all.sh は最後に Bash サンドボックス用 Python パッケージ（runtime/python-requirements.txt）を自動でプリベイクする。スキップするには --skip-python。システム Python への書き込みに権限が要る環境では sudo bash scripts/prebake-python.sh を別途実行する。

5. Docker で起動

cp .env.example .env          # OLLAMA_BASE_URL / OLLAMA_MODEL を設定
docker compose up -d
# http://localhost:9876

DB とワークスペースは named volume（maestro-data / maestro-workspaces）に永続化される。Compose は既定で 127.0.0.1:9876 のみに公開する。config.yaml をホストからマウントする場合は docker-compose.yml のコメントを参照。

6. 最初のタスク

UI を開き、新規タスクを作成（タイトル + 依頼内容を入力）。
LLM がタスクを分類し、適切な Piece（ワークフロー）へ自動ルーティングする。
進捗タブで Movement の進行とツール呼び出しを確認、成果物は Output/Files タブでプレビューできる。

7. 認証を有効にする（任意）

既定では認証なしで動作する。Google / Gitea の OAuth を使う場合は config.yaml の auth セクションを設定する（クライアント ID/シークレット/コールバック URL）。詳細は configuration.md の auth セクションを参照。

認証を有効にするまでは信頼できないネットワークへ公開しないこと。外部公開時は TLS 対応のリバースプロキシも使用する。運用上の注意は ../SECURITY.md を参照。

8. Bash サンドボックスを有効にする（任意・マルチユーザー推奨）

エージェントの Bash 実行をタスク単位で隔離する。本番では:

ホストに Python パッケージをプリベイク: sudo bash scripts/prebake-python.sh
config.yaml で safety.bash_sandbox: always
サーバー再起動

手順とトラブルシュートは operations/bash-sandbox-provisioning.md を参照。

4.8 KiB Raw Blame History Unescape Escape