muapi-workflow

AI ワークフロービルダー

muapi.ai の生成ステップを自由に組み合わせ、自動化されたパイプラインにできます。AI アーキテクトが、自然言語による説明を実行可能なノードグラフに変換します。

前提条件

コマンドを実行する前に、必ず muapi CLI が最新であることを確認してください。各セッションの開始時に、ソースから再インストールしてください。

pip install --upgrade /path/to/muapi-cli

/path/to/muapi-cli は、ワークスペース内の muapi-cli ディレクトリ（pyproject.toml を含むディレクトリ）の実際のパスに置き換えてください。

主な操作

1. 生成（generate-workflow.sh）— AI アーキテクトが説明からワークフローを作成します
2. 検索（discover-workflow.sh）— 自然言語で関連する既存のワークフローを検索します
3. 編集（generate-workflow.sh --workflow-id）— プロンプトを使って既存のワークフローを変更します
4. 対話型実行（interactive-run.sh）— 入力を求めてからワークフローを実行します
5. 実行（run-workflow.sh）— ワークフローを実行し、ノードごとに状態を確認して出力を収集します
6. CLI（muapi workflow）— ターミナルから CRUD 操作と可視化をすべて行います

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エージェントによるガイド付き検索と選択

AI エージェントは、利用可能なワークフローの目的を読み取って理解し、ユーザーのタスクに最適なもの（例：「UGC 動画を作成する」）を選択できます。

1. 検索：利用可能なワークフローのカタログと説明を JSON 形式で取得します。

   muapi workflow discover --output-json
   

2. 照合（内部推論）：LLM の能力を使って、取得したワークフローの name、category、description フィールドを分析します。ユーザーの意図に最も合うものを見つけます。
3. 分析：有望な候補が見つかったら、その構造を調べ、必要なノードとパラメーターがあることを確認します。

   muapi workflow get <workflow_id>
   

   重要なルール：muapi workflow get の出力には「API Inputs」テーブルが含まれます。必要な入力を把握するため、このテーブルを必ず確認してください。
4. 選択・確認・ユーザーへの質問：
   • ワークフローが 1 つだけ完全に一致する場合は、実行前に必要な API 入力の正確な値をユーザーに尋ねる必要があります。プロンプトや URL などの入力値を、自分で決めたり推測したりしてはいけません。
   • 関連性の高いワークフローが複数ある場合は、説明とともに選択肢をユーザーに提示し、どれを使うか確認するとともに、必要な入力も尋ねてください。
   • ユーザーの複雑なリクエストに一致するワークフローがない場合は、muapi workflow create を使って新しいワークフローを設計することを提案してください。

エージェントの推論例

「ユーザーは商品のプロモーション動画を求めています。discover を使ってカタログを取得しました。候補となるワークフローが 2 つあります：

1. wf_123：「BGM 付きの商品プロモーション」
2. wf_456：「シンプルな動画生成」 get を使って wf_123 を分析します。必要なノードがあります。一致度が高ければ、wf_123 を提案するか、そのまま実行します。」

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プロトコル：ワークフローの構築

ステップ 1 — パイプラインを説明する

muapi workflow create "take a text prompt, generate an image with flux-dev, then upscale it to 4K"

アーキテクトは、一意の ID とノードグラフを含むワークフローを返します。ID を保存してください。

ステップ 2 — 確認と可視化

# Rich ASCII node graph in the terminal
muapi workflow get <workflow_id>

# Or raw JSON
muapi workflow get <workflow_id> --output-json

ステップ 3 — 実行する

# Run with specific inputs
muapi workflow execute <workflow_id> \
  --input "node1.prompt=a glowing crystal cave at midnight"

# Use --download to pull results locally
muapi workflow execute <workflow_id> \
  --input "node1.prompt=a sunset" \
  --download ./outputs

ステップ 4 — 検索（任意）

新しいワークフローを作成する代わりに既存のワークフローを再利用する場合：

# Search by keywords
muapi workflow discover "ugc video"

ステップ 5 — 対話型実行

ワークフローを実行し、必要な入力ごとに CLI から入力を求める場合：

muapi workflow run-interactive <workflow_id>

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ワークフローの例

画像パイプライン

# Text → Image → Upscale
muapi workflow create "take a text prompt, generate with flux-dev, upscale the result"

# Text → Image → Background removal → Product shot
muapi workflow create "generate a product image with hidream, remove background, create professional product shot"

動画パイプライン

# Text → Video
muapi workflow create "generate a 10-second cinematic video from a text prompt using kling-master"

# Image → Video → Lipsync
muapi workflow create "animate an input image with seedance, then apply lipsync from an audio file"

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既存のワークフローを編集する

# Add a step
muapi workflow edit <id> --prompt "add a face-swap step after the image generation"

# Swap a model
muapi workflow edit <id> --prompt "change the video model from kling to veo3"

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CLI リファレンス

# List all your workflows
muapi workflow list

# Browse templates
muapi workflow templates

# Generate new workflow
muapi workflow create "text → flux image → upscale → face swap"

# Visualize a workflow
muapi workflow get <id>

# Execute with inputs
muapi workflow execute <id> --input "node1.prompt=a sunset"

# Monitor a run
muapi workflow status <run_id>

# Get outputs
muapi workflow outputs <run_id> --download ./results

# Edit with AI
muapi workflow edit <id> --prompt "add lipsync at the end"

# Rename / delete
muapi workflow rename <id> --name "Product Pipeline v2"
muapi workflow delete <id>

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MCP ツール（AI エージェント向け）

ツール	説明
muapi_workflow_list	ユーザーのワークフローを一覧表示します
muapi_workflow_create	AI アーキテクト：プロンプト → ワークフロー
muapi_workflow_get	ワークフロー定義とノードグラフを取得します
muapi_workflow_execute	指定した入力で実行します
muapi_workflow_status	ノードごとの実行ステータス
muapi_workflow_outputs	最終出力 URL

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制約

• ワークフローには、muapi.ai ノード（画像、動画、音声、拡張、編集）を任意に組み合わせて含められます
• ノードの出力は、後続ノードの入力として自動的に接続されます
• --sync モードでは生成を最大 120s 待機します。複雑なワークフローでは --async を使用し、別途ポーリングしてください
• 実行タイムアウト：ワークフローの実行ごとに最大 10 分