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https://github.com/multica-ai/multica.git
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* i18n: add japanese locale * fix: spacing issues * refactor * fix(desktop): set <html lang> before paint to avoid JA Kanji font flash Switch the documentElement.lang sync from useEffect to useLayoutEffect so lang is committed before the first paint. Otherwise Japanese desktop users saw one frame of Kanji rendered with the Chinese-first fallback stack before the html[lang|="ja"] CJK override applied. Also fix the stale selector in the HTML_LANG comment (html[lang^="ja"] -> html[lang|="ja"]). Addresses review nits on MUL-2893. Co-authored-by: multica-agent <github@multica.ai> * fix(docs): tokenize the ideographic iteration mark in JA search Add U+3005 (々) to the Japanese search tokenizer character class. It sits just below the kana blocks, so words like 様々 / 日々 / 個々 previously dropped the mark and split awkwardly, hurting recall. Addresses a review nit on MUL-2893. Co-authored-by: multica-agent <github@multica.ai> * fix(i18n): restore ja locale parity after merging main Merging main brought new EN strings into agents/chat/onboarding/settings/ squads that the ja bundle (authored against an older snapshot) lacked, breaking the locales parity test. Add the Japanese translations for the new keys (workspace logo upload, agents runtime filter, chat session-history stop dialog, onboarding social_github, squad archived status) and drop the two renamed chat window keys (active_group / archived_group) that EN removed in favour of history_group. Fixes the failing @multica/views parity.test.ts on the FE CI for MUL-2893. Co-authored-by: multica-agent <github@multica.ai> --------- Co-authored-by: J <j@multica.ai> Co-authored-by: multica-agent <github@multica.ai>
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title: Cloud クイックスタート
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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。
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import { Callout } from "fumadocs-ui/components/callout";
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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。
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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。
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## 1. アカウントを作成する
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[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。
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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。
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## 2. Multica CLI をインストールする
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**macOS / Linux（Homebrew 推奨）**:
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```bash
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brew install multica-ai/tap/multica
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```
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**macOS / Linux（Homebrew なし）**:
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```bash
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curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/multica/main/scripts/install.sh | bash
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```
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**Windows（PowerShell）**:
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```powershell
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irm https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/multica/main/scripts/install.ps1 | iex
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```
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インストールを確認します。
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```bash
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multica version
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```
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## 3. ログイン + デーモンの起動
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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。
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```bash
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multica setup
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```
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`multica setup` は次を実行します。
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1. CLI が Multica Cloud に接続するよう構成します
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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）
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3. 生成された PAT を `~/.multica/config.json` に保存します
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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
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<Callout type="info">
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**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。
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</Callout>
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デーモンが実行中かどうかを確認します。
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```bash
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multica daemon status
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```
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`online` はサーバーに登録されたことを意味します。
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## 4. ランタイムがオンラインか確認する
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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。
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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。
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## 5. エージェントを作成する
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Web UI で **Settings → Agents** に移動し、**New Agent** をクリックします。
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- **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
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- **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）
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- **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）
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- **Instructions**（任意） — このエージェントのためのシステムプロンプト
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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。
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## 6. 最初のタスクを割り当てる
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Web UI でイシューを作成するか、CLI から作成します。
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```bash
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multica issue create --title "Add an ASCII architecture diagram to the README"
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```
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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。
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```bash
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multica issue assign MUL-1 --to my-agent-name
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```
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`--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。
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**次にデーモンで起きること**:
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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）
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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）
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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
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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）
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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。
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## 次のステップ
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- [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
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- [タスク](/tasks) — タスクのライフサイクルとリトライルール
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- [AI コーディングツール比較](/providers) — 12 個のツール間の機能差
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- [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
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- [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
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