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Mastraでチャットに紐づくメタデータを保存する方法

#AI

senpai.nvimというNeovimのAIプラグインをMastraを使って開発しています。その際に調べた「Mastraでのチャット（スレッド）に紐づくメタデータの保存・取得方法」について、備忘録を残しておきます。

senpai.nvimの紹介については別の記事Neovimの履歴管理ができるAIプラグインsenpai.nvimの使い方に書いています。

※ 今回の記事ではMastraのClient SDKについては触れていません。

メタデータってどんな時に必要？

ユーザーにモデルを選ばせるタイプのアプリであれば「プロバイダー名・モデルID」を保存しておけば、スレッドを復元する時に同じモデルをセットできます。同様にシステムプロンプトの記録・復元にも便利です。つまるところ、後から使う予定があるデータをメタデータに入れておきます。

ちなみに、Mastraでは各スレッドの初回のメッセージ送信時にタイトルが自動的に生成されます。つまりタイトルの管理は自力でやる必要は無いです。変に苦労しないようにしましょうね（戒め）。

Mastraのメタデータ管理のしくみ

メタデータの保存にはMemoryを使います。

次のコードはUsing Agent Memoryより引用です。

import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { Memory } from "@mastra/memory";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";


// Basic memory setup
const memory = new Memory();


const agent = new Agent({
  name: "MyMemoryAgent",
  instructions: "You are a helpful assistant with memory.",
  model: openai("gpt-4o"),
  memory: memory, // Attach the memory instance
});

Memoryの実体はSQLの操作です。デフォルトだと、libSQLを使ってローカルにmemory.dbのようなファイルに保存されます。もちろん外部のDBにも保存できるようですが今回は割愛します。

メタデータの保存のタイミング

メッセージのやりとりが終わった後にチャットのタイトルなどが生成され、メモリへ保存されます。メタデータの保存はその後に発火されるonFinishというフックで処理するとよいでしょう。

streamのオプションにonFinishを渡します（generateでも同じオプションがあります）。

const agentStream = await agent.stream([userMessage], {
  threadId: command.thread_id,
  resourceId: "senpai",
  onFinish: async () => {
    // ここでメタデータを保存
  },
});

updateThreadを使う

メモリに対してupdateThreadを実行します。次のコードは筆者が実際に使った例です。

// 初回メッセージのみメタデータを保存する場合の分岐
const thread = await memory.getThreadById({ threadId: command.thread_id });
let isFirstMessage = false;
if (thread == null) {
  isFirstMessage = true;
}


const agentStream = await agent.stream([userMessage], {
  threadId: command.thread_id,
  resourceId: "senpai",
  onFinish: async () => {
    if (isFirstMessage) {
      // タイトルを取得して渡さないと初期化される
      const thread = await memory.getThreadById({
        threadId: command.thread_id,
      });
      await memory.updateThread({
        id: command.thread_id,
        title: thread.title,
        metadata: {
          provider: command.provider,
          system_prompt: command.system_prompt ?? "",
        },
      });
    }
  },
});

最初にgetThreadByIdを呼んでいるのはメタデータの保存を「スレッドの初回メッセージのみ」に限定しているためです。そういう縛りが必要ではない場合、分岐不要です。
updateThreadの呼び出しにはタイトルも必須のため、onFinishの中でもgetThreadByIdを呼んで取得しています。

このupdateThreadはドキュメントには載っていなかったため、どこかのバージョンで変更や削除されるかもしれません。バージョンアップの際は要注意です。

保存したメタデータを取得する

保存したメタデータはgetThreadByIdで取得できます。

const result = await memory.getThreadById({
  threadId: thread_id,
});

戻り値の型はStorageThreadType | nullです。次が実際に筆者が使った時の例です。

{
  "id": "test-2025-04-14-1741",
  "resourceId": "senpai",
  "title": "I'll analyze the content of the src/presentation/hello.ts file in Japanese.",
  "metadata": {
    "provider": {
      "name": "openrouter",
      "model_id": "anthropic/claude-3.7-sonnet"
    },
    "system_prompt": ""
  },
  "createdAt": "2025-04-14T08:41:36.325Z",
  "updatedAt": "2025-04-14T08:41:36.325Z"
}

保存できる情報

実装を見ると、JSON.stringifyで変換されています。つまり、JSONで使えない値は入れられません（たとえばfunctionなど）。KVSみたいな感じですね。

型はRecord<string, unknown>です。メタデータを取得したらバリデーションしておくとよいでしょう。

以上、Mastraにおけるメタデータの扱い方でした。

アップデートで変わったりするものなので最新の情報はMastraのドキュメントや実装をご覧ください。
というのが今までの定石でしたが、MastraがドキュメントのMCP@mastra/mcp-docs-serverを提供しているため、そちらを利用するのもアリです。

#AI
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