Mastra: TypeScript AI 에이전트 프레임워크 기능과 특징 안내

개요

Mastra는 현대적인 TypeScript 스택 위에서 AI 기반 애플리케이션과 에이전트를 구축하기 위한 프레임워크다.¹
프론트엔드와 백엔드 모두에 통합할 수 있고, 초기 프로토타입부터 프로덕션 수준의 서비스까지 확장하는 것을 목표로 한다.

Mastra는 React, Next.js, Node 등 기존 웹 프레임워크와 쉽게 통합되며, 독립 실행 서버 형태로도 배포가 가능하다.

핵심 특징

Mastra는 TypeScript에 특화되어 있으며, 이미 검증된 AI 패턴들을 중심으로 설계되어 있다.¹
아래는 Mastra가 제공하는 주요 기능들의 개념적 정리다.

모델 라우팅
40개 이상의 모델 제공자(OpenAI, Anthropic, Gemini 등)에 단일 표준 인터페이스로 연결할 수 있는 모델 라우팅 계층을 제공한다.
이를 통해 애플리케이션 코드 변경을 최소화하면서 다양한 LLM 제공자 간 전환 또는 혼합 사용이 가능하다.

에이전트
LLM과 도구(tool)를 사용해 개방형 태스크를 해결하는 자율 에이전트를 구성할 수 있다.
에이전트는 목표를 기반으로 추론하고, 어떤 도구를 언제 사용할지 결정하며, 최종 답변을 내거나 지정된 중단 조건에 도달할 때까지 내부적으로 반복 수행할 수 있다.

워크플로우
명시적인 실행 제어가 필요할 때는 그래프 기반 워크플로우 엔진을 사용해 복잡한 다단계 프로세스를 오케스트레이션할 수 있다.
.then(), .branch(), .parallel() 같은 직관적인 문법을 통해 순차, 분기, 병렬 실행 플로우를 구성한다.

Human-in-the-loop
에이전트나 워크플로우 실행을 중단(suspend)하고, 사용자 입력이나 승인(approval)을 기다린 뒤 다시 재개할 수 있다.
Mastra는 저장소를 활용해 실행 상태를 보존하므로, 무기한 중단 후에도 동일한 지점에서 재시작하는 것이 가능하다.

컨텍스트 관리
대화 내역, API·DB·파일 등 다양한 데이터 소스를 연결하고, 작업 메모리 및 시맨틱 메모리 같은 "인간 유사" 기억 구조를 부여해 에이전트가 일관된 행동을 하도록 지원한다.
이를 통해 필요 시점에 적절한 컨텍스트를 LLM에 제공할 수 있다.

통합 및 배포
기존 React, Next.js, Node.js 앱 내부에 에이전트와 워크플로우를 번들링하거나, 단독 API 엔드포인트 서버로 배포할 수 있다.
웹 UI 구축 시에는 Vercel AI SDK UI, CopilotKit 같은 에이전틱(Agentic) UI 라이브러리와 연계하여 브라우저 상의 AI 어시스턴트를 구현할 수 있다.

MCP 서버
Model Context Protocol(MCP) 서버를 작성하여 에이전트, 도구, 기타 구조화 리소스를 MCP 인터페이스로 노출할 수 있다.
MCP를 지원하는 IDE나 다른 에이전트 시스템이 이러한 리소스에 접근할 수 있게 된다.

프로덕션 필수 기능
빌드 이후의 운영·개선 단계까지 고려하여, 관측(Observability) 및 평가(Evals) 기능을 내장하고 있다.
이를 통해 에이전트 동작을 관찰·측정하고, 반복적으로 품질을 개선하는 사이클을 구축할 수 있다.

시작하기

Mastra를 시작하는 권장 방법은 공식 CLI를 사용하는 것이다.¹

npm create mastra@latest

이 명령으로 프로젝트 스캐폴딩을 생성한 뒤, 리포지토리의 Installation 가이드를 따라 CLI 기반 또는 수동 설치 과정을 진행할 수 있다.
AI 에이전트에 익숙하지 않다면, 제공되는 템플릿, 코스, YouTube 영상들을 참고하여 단계적으로 개념과 구현 방식을 익히는 것이 좋다.

문서와 가이드

공식 문서에서 Mastra의 전반적인 개념, API, 예제 코드를 확인할 수 있다.¹
특히 에이전트 설계, 워크플로우 구성, 모델 라우팅 전략, 프로덕션 운영 관련 베스트 프랙티스를 중심으로 살펴보면 효율적이다.

MCP 서버 관련해서는 @mastra/mcp-docs-server 가이드를 통해 IDE를 Mastra 전문가처럼 활용하는 방법을 안내한다.
이는 IDE 환경에서 Mastra 에이전트 및 도구를 직접 활용하거나, 개발 워크플로우와 긴밀하게 통합하고자 할 때 유용하다.

기여와 커뮤니티

Mastra는 오픈 소스 프로젝트로, 코드 기여뿐 아니라 테스트, 기능 제안 등 다양한 방식의 기여를 환영한다.¹
버그 수정이나 기능 추가를 위한 Pull Request를 열기 전에, 먼저 Issue를 통해 논의하는 것을 권장한다.
프로젝트 개발 환경과 관련된 자세한 설정·운영 정보는 development 문서를 참고한다.

커뮤니티 지원 채널로 Discord를 운영하고 있으며, 사용 중 궁금한 점이나 문제 상황을 공유하고 도움을 받을 수 있다.
GitHub 리포지토리에 Star를 남기는 것도 프로젝트에 도움이 되는 지원 방식으로 안내하고 있다.

보안 정책

Mastra 팀은 리포지토리와 프로젝트 전반의 보안을 중요하게 다룬다.¹
보안 취약점을 발견한 경우 공개 이슈로 제보하기보다는 security@mastra.ai 주소로 책임감 있는 형태의 비공개 신고를 요청하고 있다.
신고 접수 후 팀에서 후속 조치를 진행해 응답한다는 방침을 명시하고 있다.

참고

¹GitHub - mastra-ai/mastra