# 最初のフローを実行 · Open Flow

Source: https://openflow.run/ja/quickstart/

[概要 / クイックスタート](https://openflow.run/ja/)

# 最初のフローを実行

Docker で Open Flow を起動し、Workbench を開いて AI エージェントを同じ環境に接続します。

## 01 · サーバーを起動

Docker と OpenSSL をインストールしてサーバーをビルド・起動。名前付きボリュームがコンテナー再起動後もプロジェクトと実行履歴を保持します。

シェル

```
git clone https://github.com/oomol-lab/open-flow.git
cd open-flow

export OPEN_FLOW_TOKEN="$(openssl rand -hex 32)"
docker build --file apps/server/Dockerfile --tag open-flow-server:dev .
docker run --rm \
  --publish 3000:3000 \
  --env OPEN_FLOW_TOKEN="$OPEN_FLOW_TOKEN" \
  --volume open-flow-data:/data/open-flow \
  open-flow-server:dev
```

[Docker / GHCR ↗](https://github.com/oomol-lab/open-flow/blob/main/docs/server/docker-ghcr/README.ja.md)

## 02 · Workbench を開く

http://127.0.0.1:3000 にアクセスし、OPEN\_FLOW\_TOKEN でログイン。プロジェクトを作成し、型付きノードの入出力を接続して、下書きを検証・実行します。

## 03 · エージェントを接続

公式ガイドに従って oo CLI をインストール。エージェントを実行するシェルで以下の変数を設定し、CLI と Workbench の接続先を揃えます。

[oo CLI をインストール ↗](https://github.com/oomol-lab/oo-cli)

シェル

```
export OO_OPEN_FLOW_URL=http://127.0.0.1:3000
export OO_OPEN_FLOW_TOKEN="$OPEN_FLOW_TOKEN"
```

[Open Flow + OpenConnector ↗](https://github.com/oomol-lab/open-flow/blob/main/docs/server/self-hosted-stack/README.ja.md)

本番環境では TLS、バックアップ、リソース制限、コネクター能力を設定してください。外部アクションと LLM タスクは対応するホスト能力が必要で、未設定の場合は実行されません。

Open Flow はベータ版です。契約はバージョン管理されていますが、最初の安定版は未公開です。