---
title: Cloud クイックスタート
description: 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。
---

import { Callout } from "fumadocs-ui/components/callout";

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](/cli) のインストール → [デーモン](/daemon-runtimes)の起動 → [エージェント](/agents)の作成 → 最初の[タスク](/tasks)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](/providers)（[Antigravity](/providers#antigravity)、[Claude Code](/providers#claude-code)、[Codex](/providers#codex)、[Cursor](/providers#cursor)、[Copilot](/providers#copilot)、[Gemini](/providers#gemini)、[Hermes](/providers#hermes)、[Kimi](/providers#kimi)、[Kiro CLI](/providers#kiro-cli)、[OpenCode](/providers#opencode)、[OpenClaw](/providers#openclaw)、[Pi](/providers#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](https://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）**:

```bash
brew install multica-ai/tap/multica
```

**macOS / Linux（Homebrew なし）**:

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

**Windows（PowerShell）**:

```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。

```bash
multica version
```

## 3. ログイン + デーモンの起動

コマンド 1 つでログインとデーモンの起動を処理します。

```bash
multica setup
```

`multica setup` は次を実行します。

1. CLI が Multica Cloud に接続するよう構成します
2. ログインのためにブラウザを開きます（Web と同じメール確認コード / Google OAuth）
3. 生成された PAT を `~/.multica/config.json` に保存します
4. **デーモンを自動的に起動します** — 3 秒ごとにタスクをポーリングし、15 秒ごとにハートビートを送信し始めます

<Callout type="info">
**デスクトップアプリを使用していますか？** デスクトップアプリは起動時に**デーモンを自動的に起動します** — `multica setup` を手動で実行する必要はありません。[デスクトップアプリ](/desktop-app)を参照してください。
</Callout>

デーモンが実行中かどうかを確認します。

```bash
multica daemon status
```

`online` はサーバーに登録されたことを意味します。

## 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](/troubleshooting#daemon-cant-connect-to-the-server)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。

```bash
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。

```bash
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**:

1. 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）
2. 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）
3. 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
4. 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](/daemon-runtimes) — デーモンがどう動作するかとランタイムの意味
- [タスク](/tasks) — 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](/providers) — 12 個のツール間の機能差
- [デスクトップアプリ](/desktop-app) — 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](/self-host-quickstart) — 自前のバックエンドを実行する
