Cloud クイックスタート

サインアップからエージェントへの最初のタスク割り当てまで 5 分で。

このページは Multica Cloud を最初から最後まで案内します — サインアップ → CLI のインストール → デーモンの起動 → エージェントの作成 → 最初のタスクの割り当て。約 5 分かかります。

前提条件は 1 つだけです: ローカルに AI コーディングツール（Antigravity、Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Gemini、Hermes、Kimi、Kiro CLI、OpenCode、OpenClaw、Pi のいずれか）を少なくとも 1 つ、すでにインストールしておくこと。デーモンは起動時にこれらを自動検出し、1 つもなければ起動を拒否します。

1. アカウントを作成する

multica.ai でサインアップしてください。メール（6 桁の確認コード）または Google でログインできます。

サインアップ後は（アカウント名から生成された）デフォルトのワークスペースに自動的に配置されます。後で名前を変更したり、新しいワークスペースを作成したりできます。

2. Multica CLI をインストールする

macOS / Linux（Homebrew 推奨）:

brew install multica-ai/tap/multica

macOS / Linux（Homebrew なし）:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/multica/main/scripts/install.sh | bash

Windows（PowerShell）:

irm https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/multica/main/scripts/install.ps1 | iex

インストールを確認します。

multica version

4. ランタイムがオンラインか確認する

Web UI で Settings → Runtimes に移動します。先ほど起動したデーモンが、1 つ以上のアクティブなランタイムとして表示されるはずです — ローカルにインストールされた AI コーディングツールごとに 1 つです。

オフラインと表示されても慌てないでください — トラブルシューティング → デーモンがサーバーに接続できないを参照してください。

5. エージェントを作成する

Web UI で Settings → Agents に移動し、New Agent をクリックします。

Name — ボードやコメントでこのエージェントに表示される名前です。好きな名前を選んでください
Provider — ローカルにインストールした AI コーディングツールを選択します（ドロップダウンにはランタイムで検出されたツールのみが表示されます）
Model（任意） — そのツール内部のモデル選択（プロバイダーによって静的な一覧または動的探索）
Instructions（任意） — このエージェントのためのシステムプロンプト

作成されると、エージェントはワークスペースのメンバー一覧に表示され、人間のメンバーと同じように作業を割り当てられます。

6. 最初のタスクを割り当てる

Web UI でイシューを作成するか、CLI から作成します。

multica issue create --title "Add an ASCII architecture diagram to the README"

先ほど作成したエージェントにイシューを割り当てます — Web UI でアバターをクリックするか、CLI を使用します。

multica issue assign MUL-1 --to my-agent-name

--to はエージェントまたはメンバーの名前を受け取ります。部分文字列の一致も機能します — エージェント名が my-code-reviewer なら、reviewer でそれに解決されます。ワークスペースに名前が重複している場合は、代わりに --to-id <uuid>（--to と相互排他）を渡してください。UUID は multica agent list --output json または multica workspace member list --output json で調べられます。

次にデーモンで起きること:

3 秒以内にタスクを取得します（ステータスが queued から dispatched に変わります）
一致する AI コーディングツールを呼び出して作業を開始します（ステータスが running になります）
AI がローカルで作業します — コードディレクトリを読んだり、コマンドを実行したり、ファイルを編集したりできます
完了すると結果を Multica に報告します（自動リトライが作動するかどうかに応じて、ステータスが completed または failed になります）

Web UI はリアルタイムで（WebSocket を通じて）更新されます — 再読み込みは不要です。

次のステップ

デーモンとランタイム — デーモンがどう動作するかとランタイムの意味
タスク — タスクのライフサイクルとリトライルール
AI コーディングツール比較 — 12 個のツール間の機能差
デスクトップアプリ — デーモンを自分で実行したくない場合
セルフホストクイックスタート — 自前のバックエンドを実行する