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[English](getting-started.md) | 日本語
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# Getting Started
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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
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[configuration.md](configuration.md)、全体構造は [architecture.md](architecture.md) を参照。
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## 1. 前提
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- **Node.js 22 以上**
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- **OpenAI 互換の LLM エンドポイント** — 例: [Ollama](https://ollama.com/)（`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。
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- **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](operations/bash-sandbox-provisioning.md)）。
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## 2. インストール（ソースから）
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```bash
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git clone https://gitea.example.com/your-org/maestro.git
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cd maestro
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npm ci # バックエンド依存
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npm --prefix ui ci # UI 依存
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```
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## 3. 最小設定（対話ウィザード）
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`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。
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```bash
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npm run setup
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```
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- 接続タイプ（`direct` = Ollama/vLLM 等 / `aao_gateway` = 別 MAESTRO Gateway 経由）を選ぶ。
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- 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）。
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- `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）。
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- 最後に MAESTRO サーバーの listen port（既定 9876）を設定する。
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非対話（Docker / CI）:
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```bash
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SETUP_LLM_ENDPOINT=http://localhost:11434/v1 SETUP_MODEL=qwen3:14b npm run setup -- --yes
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```
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```bash
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# 別 MAESTRO Gateway 経由の場合
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SETUP_CONNECTION_TYPE=aao_gateway \
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SETUP_LLM_ENDPOINT=http://gateway-host:9876/v1 \
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SETUP_LLM_API_KEY=sk-aao-... \
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SETUP_MODEL=qwen3:14b \
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npm run setup -- --yes
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```
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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。
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## 4. ビルドと起動
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```bash
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scripts/build-all.sh # バックエンド(dist/) と UI(ui/dist/) をビルド
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scripts/server.sh start # ビルド + 起動（PID 管理付き）
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```
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ブラウザで **http://localhost:9876** を開く。
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サーバー管理:
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```bash
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scripts/server.sh status # 状態確認
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scripts/server.sh logs # ログを tail -f
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scripts/server.sh restart
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scripts/server.sh stop
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```
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> `scripts/build-all.sh` は最後に Bash サンドボックス用 Python パッケージ
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> （`runtime/python-requirements.txt`）を自動でプリベイクする。スキップするには
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> `--skip-python`。システム Python への書き込みに権限が要る環境では
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> `sudo bash scripts/prebake-python.sh` を別途実行する。
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## 5. Docker で起動
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```bash
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cp .env.example .env # OLLAMA_BASE_URL / OLLAMA_MODEL を設定
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docker compose up -d
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# http://localhost:9876
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```
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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。
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## 6. 最初のタスク
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1. UI を開き、新規タスクを作成（タイトル + 依頼内容を入力）。
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2. 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。
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3. 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。
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## 7. 認証を有効にする（任意）
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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
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`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
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[configuration.md の auth セクション](configuration.md#auth) を参照。
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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
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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](../SECURITY.md) を参照。
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## 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）
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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:
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1. ホストに Python パッケージをプリベイク: `sudo bash scripts/prebake-python.sh`
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2. `config.yaml` で `safety.bash_sandbox: always`
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3. サーバー再起動
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手順とトラブルシュートは [operations/bash-sandbox-provisioning.md](operations/bash-sandbox-provisioning.md) を参照。
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