Manus APIの始め方と認証手順 最初のリクエストまで

この記事の結論
・Manus APIは、タスクの計画から実行までを自律的に行うAIエージェント機能をアプリに実装できるインターフェースである

・APIキーの取得からPythonを用いたリクエスト送信、非同期タスクの結果取得までの具体的な手順を解説する

・独自の認証ヘッダー仕様やポーリングによるステータス確認など、実装時に注意すべきポイントを網羅している

Manus APIは、自律型AIエージェント機能を外部アプリケーションやワークフローに組み込むためのインターフェースです。

本記事では、Manus APIの利用を開始するための具体的な手順を解説します。

アカウント設定からAPIキーの取得、認証ヘッダーの仕様、そしてPythonを用いた実装例まで、操作可能なステップに落とし込んで紹介します。

自律的にタスクを遂行するエージェント機能を実装したい開発者の方は、本記事の手順を参考に環境構築を進めてください。

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Manus APIとは？できることと仕組みの基本

Manus APIを利用する前に、その仕組みと何が可能になるのかを技術的な観点から確認します。

Manus APIの概要と自律型エージェント機能

Manus APIは、単にテキストを生成する従来のLLM（大規模言語モデル）APIとは異なり、自律型エージェント機能を提供します。

これは、タスクの計画立案、ツールの選定・操作、実行までを自律的に行う能力を指します。

開発者が「目標（ゴール）」をAPIに投げると、Manus側のエージェントが内部でブラウザ操作やデータ処理などのステップを分解し、実行に移します。

APIを利用することで、この自律処理能力を自社のシステムやスクリプトから直接呼び出すことが可能になります。

主なユースケースと自動化の可能性

Manus APIを組み込むことで、以下のような処理をプログラムから自動実行できます。

• 市場調査レポートの作成：特定のトピックに関する最新情報をWebから収集し、要約してレポート形式で出力する。
• データ収集：複数のWebサイトを巡回し、特定の条件に合致するデータを抽出してCSV化する。
• 複雑なワークフローの自動化：ファイルの解析結果に基づいて次のアクションを決定するなど、条件分岐を含むタスクを処理する。

従来のLLMとは異なり、エージェントが自律的にツールを操作してタスクを完遂できる点が最大の特徴です。

手順1：アカウント設定とAPIキーの取得

APIを利用するためには、認証に必要なAPIキーを取得する必要があります。

ここではアカウントの準備からキーの発行、管理方法までを解説します。

Manusアカウントの準備と設定画面へのアクセス

まず、Manusの公式サイトへアクセスし、アカウントにログインします。アカウントを持っていない場合は、新規登録を行ってください。

1. Manus公式サイトのログインページを開きます。
2. メールアドレスとパスワード、またはSSO（シングルサインオン）を使用してログインします。
3. ダッシュボード画面が表示されたら、画面右上にあるユーザーアイコン、または設定（Settings）メニューをクリックします。
4. メニュー内から「Settings」または「Developer」セクションを選択し、設定画面へ移動します。

「API Integration settings」でのAPIキー発行手順

APIキーの発行は、設定画面内の専用エリアで行います。

1. 設定メニューの中から「API Integration settings」または「API Keys」という項目を探してクリックします。
2. 画面内に表示されている「Create New Key」または「Generate API Key」ボタンをクリックします。
3. キーの名前（例: MyProject_Devなど）を入力するポップアップが表示された場合は、識別しやすい名前を入力して作成を実行します。
4. 画面にAPIキー文字列（例: manus_sk_...）が表示されます。

APIキーはセキュリティ保護のため一度しか表示されない場合があるため、必ずこの時点でコピーして控えてください。

APIキーの安全な管理と環境変数への設定

取得したAPIキーをソースコードに直接書き込むことは、セキュリティリスクとなるため避けてください。

環境変数を使用して管理する手順は以下の通りです。

1. プロジェクトのルートディレクトリに .env ファイルを作成します。
2. 以下の形式でAPIキーを記述します。

MANUS_API_KEY=your_api_key_here

3. .gitignore ファイルに .env を追加し、Gitなどのバージョン管理システムに含まれないように設定します。

手順2：基本的なAPIリクエストの送信方法

APIキーの準備ができたら、実際にAPIへリクエストを送信します。

ここでは curl コマンドを使用した最小構成での実行手順を解説します。

認証ヘッダーとベースURLの仕様確認

Manus APIのリクエストには、以下の仕様が適用されます。

• Base URL：https://api.manus.ai
• 認証ヘッダー：一般的な Authorization: Bearer <TOKEN> ではなく、独自のヘッダー API_KEY を使用するケースがあります。

仕様書に従い、以下のように設定します。

• Header名：API_KEY
• Value：取得したAPIキー文字列

タスク作成（POST /v1/tasks）の実行手順

新しいタスクをエージェントに依頼するには、/v1/tasks エンドポイントに対してPOSTリクエストを送信します。

ターミナルを開き、以下の curl コマンドを実行して接続テストを行います。<YOUR_API_KEY> の部分は取得したキーに置き換えてください。

curl -X POST https://api.manus.ai/v1/tasks 
  -H "Content-Type: application/json" 
  -H "API_KEY: <YOUR_API_KEY>" 
  -d '{
    "prompt": "最新のAIトレンドについて3行でまとめてください"
  }'

このリクエストは、Manusに対して「最新のAIトレンドについて3行でまとめる」というタスクを依頼するものです。

レスポンスデータの確認と解釈

リクエストが成功すると、JSON形式のレスポンスが返ってきます。主な構造は以下の通りです。

{
  "task_id": "task_12345abcde",
  "status": "queued",
  "created_at": "2023-10-27T10:00:00Z"
}

• task_id：タスクを一意に識別するIDです。後で結果を取得する際に使用するため、必ず記録します。
• status：タスクの現在の状態を示します（例: queued, processing）。

認証ヘッダーは「Authorization」ではなく「API_KEY」を使用する場合がある点に注意してください。

手順3：応用操作とPythonによる実装例

実務での利用を想定し、Pythonスクリプトを使用してタスクの依頼から結果取得までを行うフローを実装します。

Pythonでタスクを依頼するコードサンプル

Pythonの requests ライブラリを使用し、環境変数からキーを読み込んでタスクを作成するスクリプトです。

import os
import requests
from dotenv import load_dotenv

# 環境変数の読み込み
load_dotenv()
api_key = os.getenv("MANUS_API_KEY")

url = "https://api.manus.ai/v1/tasks"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "API_KEY": api_key
}
payload = {
    "prompt": "Pythonのrequestsライブラリの使い方を調べてコード例を作成してください"
}

# タスク作成リクエスト
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    task_id = data.get("task_id")
    print(f"タスク作成成功: ID {task_id}")
else:
    print(f"エラー発生: {response.status_code}, {response.text}")

ファイルのアップロードと連携（/v1/files）

ローカルにあるファイルを分析させたい場合は、/v1/files エンドポイントを使用してファイルをアップロードし、そのファイルIDをタスク作成時に指定します。

1. ファイルアップロード：multipart/form-data 形式でファイルをPOSTします。
2. ファイルIDの取得：レスポンスに含まれる file_id を取得します。
3. タスクでの利用：/v1/tasks のペイロードに file_ids パラメータを含めてリクエストします。

タスクの進捗確認と結果の取得

Manusのタスクは非同期で実行されるため、タスクIDを使ってステータスをポーリング（定期確認）する必要があります。

import time

# task_idは作成時に取得したものを使用
task_status_url = f"https://api.manus.ai/v1/tasks/{task_id}"

while True:
    res = requests.get(task_status_url, headers=headers)
    status_data = res.json()
    status = status_data.get("status")
    
    print(f"現在のステータス: {status}")
    
    if status == "completed":
        print("結果:", status_data.get("result"))
        break
    elif status == "failed":
        print("タスク失敗")
        break
    
    # 数秒待機してから再確認
    time.sleep(5)

タスクは即座に完了しないため、完了ステータスになるまでループ処理で確認を行う必要があります。

よくあるエラーと開発時の注意点

開発中に遭遇しやすいエラーや、APIを利用する上での制限事項について解説します。

認証エラー（401）とリクエスト不正（400）の対処

• 401 Unauthorized：APIキーが間違っているか、ヘッダー名が API_KEY ではなく Authorization になっている可能性があります。仕様に合わせてヘッダー名を確認してください。また、環境変数が正しく読み込まれていないケースも確認が必要です。
• 400 Bad Request：JSONのフォーマットが不正であるか、必須パラメータ（promptなど）が欠落しています。リクエストボディの構造を見直してください。

料金プランとAPI利用制限（レートリミット）

APIの利用には、プランごとのレートリミット（一定時間内のリクエスト回数制限）が設けられている場合があります。

短時間に大量のタスクを作成すると、429 Too Many Requests エラーが返されることがあります。

ループ処理でタスクを作成する際は、適切なウェイト（待機時間）を設けてください。

プロンプト設計のコツとベストプラクティス

自律型エージェントに意図通りの動作をさせるためには、プロンプトの明確さが重要です。

• ゴールを具体的に：「調査して」ではなく「〇〇について調査し、結果を箇条書きで3点挙げて」と指示します。
• 制約条件の明示：「英語のソースのみを使用する」「2023年以降のデータに限る」など、範囲を限定することで精度が向上します。
• 出力形式の指定：JSON形式やMarkdown形式など、プログラムで扱いやすいフォーマットを指定すると後処理がスムーズになります。

短時間の大量リクエストはレートリミット制限にかかる可能性があるため、必ずウェイト処理を実装してください。

まとめ

Manus APIを導入することで、自律型AIエージェントの能力を自身のアプリケーションに統合できます。

• APIキーの取得：公式サイトの「API Integration settings」から発行し、環境変数で管理します。
• リクエストの実装：ヘッダーに API_KEY を設定し、/v1/tasks へプロンプトを送信します。
• 結果の取得：非同期処理のため、タスクIDを用いてステータスを確認し、完了後に成果物を取得します。

まずは本記事のPythonコード例を参考に、シンプルなタスク実行から試してみてください。

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