Mirascope/mirascope
PythonとTypeScriptから、プロンプトや構造化出力、ツール利用向けのデコレーターを使って、あらゆる最先端LLMを統一インターフェースで呼び出せるツールキット。
- スター
- 1,535
- フォーク
- 153
- 未解決の Issue
- 24
- 最終コミット
- 昨日
これは何?
Mirascopeは、PythonとTypeScriptから大規模言語モデルを利用するためのライブラリです。独自の抽象化を備えた大規模なフレームワークとは異なり、あらゆる最先端LLMを呼び出せる単一のインターフェースを提供するため、プロバイダーを切り替える際も、ほとんどの場合モデル文字列を変更するだけで済みます。
主なエントリーポイントはデコレーターです。プロンプトを返す関数を、anthropic/claude-sonnet-4-5のようなモデル識別子でラップすると、その関数を呼び出したときにレスポンスオブジェクトが返されます。format引数を渡せば出力をPydanticモデルにパースでき、デコレーターで定義したツールを実行して会話に戻すことで、シンプルなエージェントループを構築できます。
このリポジトリはモノレポで、Pythonパッケージ、TypeScript実装、両言語のサンプル、ドキュメントサイト、共有ドキュメントコンテンツが含まれています。
主な機能
- 01統一されたモデル識別子の形式で、複数のLLMプロバイダーを呼び出せます。
- 02デコレーターを使って、プロンプトをPython関数として定義できます。
- 03format引数を指定して、モデルの出力をPydanticモデルにパースできます。
- 04デコレーターを使って関数をツールにし、ループ内でツール呼び出しを実行できます。
- 05Pythonパッケージに加えて、TypeScript実装も提供しています。
ユースケース
- 構造化されたJSON出力が必要なPythonのLLM機能を構築する。
- 大規模なフレームワークを導入せずに、小規模なツール利用エージェントを作成する。
- 呼び出し箇所を書き換えずに、モデルプロバイダーを切り替える。
- PythonまたはTypeScriptのプロジェクトでLLM呼び出しを試作する。
クイックスタート
- 1
uvでMirascopeをインストールする
uv add "mirascope[all]" - 2
@llm.callデコレーターを使ってLLMを呼び出し、レスポンスを出力する
使う前に知っておきたいこと
- モデルを呼び出すには、モデルプロバイダーのAPIキーが必要です。
収録されている特集
トピック
よくある質問
- mirascope とは?
- PythonとTypeScriptから、プロンプトや構造化出力、ツール利用向けのデコレーターを使って、あらゆる最先端LLMを統一インターフェースで呼び出せるツールキット。 Mirascopeは、PythonとTypeScriptから大規模言語モデルを利用するためのライブラリです。独自の抽象化を備えた大規模なフレームワークとは異なり、あらゆる最先端LLMを呼び出せる単一のインターフェースを提供するため、プロバイダーを切り替える際も、ほとんどの場合モデル文字列を変更するだけで済みます。
- mirascope は無料で使えますか?ライセンスは?
- mirascope は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- mirascope は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。mirascope の最終コミットは 2026年11月5日 です。
- mirascope は何に使えますか?
- 構造化されたJSON出力が必要なPythonのLLM機能を構築する。 大規模なフレームワークを導入せずに、小規模なツール利用エージェントを作成する。 呼び出し箇所を書き換えずに、モデルプロバイダーを切り替える。 PythonまたはTypeScriptのプロジェクトでLLM呼び出しを試作する。
- mirascope のインストール方法は?
- uvでMirascopeをインストールする: uv add "mirascope[all]" @llm.callデコレーターを使ってLLMを呼び出し、レスポンスを出力する
- mirascope はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/Mirascope/mirascope
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
関連プロジェクト
型付きLLM呼び出しを、構造化・テスト可能・自己検証型のAIワークフローに変える生成プログラムを記述するPythonライブラリ。
エージェント、フロー、オプティマイザーを備えた、型付きの構造化LLMプログラムを構築するTypeScriptファーストのDSPy風フレームワーク。Python、Java、C++、Go、Rustにもコンパイル可能。
Web上のトピックを調査し、結果をユーザー定義のJSONスキーマに沿って埋めるLLMエージェント向けのLangGraph Studioテンプレート。
複数のAIプロバイダーでチャット、ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力を共通のインターフェースで扱えるPythonライブラリ。
BAMLは、型付き関数とRust製コンパイラを備え、TypeScript、Python、Goなどから呼び出せる、AIエージェント構築向けのプログラミング言語です。