> ## Documentation Index
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# 導入
> Pythonで開発したAIワークフローやエージェントを、Webアプリケーションに変換
## Morphとは
Morphは、Pythonとマークダウンを用いてWebアプリケーションを構築するためのフレームワークです。
Morphを使用すると、 **Pythonで開発したデータ分析スクリプトやカスタムAIワークフローを、素早くWebアプリケーションに変換** できます。また、1コマンドでデプロイが可能なため、作ったアプリを簡単に共有できます。
そのため、**社内向けのアプリケーション構築やデータ分析用のダッシュボード構築**に適しています。
## Morphの特徴
* 🐍 **Pythonで開発** ... データ分析・AI開発のソースコードをそのまま使ってWebアプリを構築
* 🎨 **マークダウンでページ構築** ... Reactコンポーネントを埋め込んだMDXファイルでUIを構築
* ☁️ **無限の自由度** ... Pythonパッケージ、Reactパッケージ、OSレベルのパッケージを自由に追加可能
* 🔒 **セキュリティ付きホスティング** ... `morph deploy` でデプロイ、組み込みのユーザー認証でデータやAPIキーを保護。
## Morphのアーキテクチャ
### バックエンド開発
バックエンド開発にはPythonを使用します。Pythonパッケージを自由に追加して、データ処理やAIワークフローの構築を行います。
データ処理には、PandasやNumPy、Scikit-learnなどのライブラリを使用できます。また、AIワークフローには、OpenAIやAnthropicのSDKや、LangchainやCrewAIなどのフレームワークを利用することができます。
### UI構築
アプリのUIの構築は、マークダウン形式のMDXファイルを使用します。MDXファイルには、Reactコンポーネントを埋め込むことができます。
また、AIアプリやデータアプリでよく使うコンポーネントは、Morphに組み込まれているため、マークダウン内に置くだけに利用できます。
MDXファイルでは、Reactコンポーネントが使用できるため、もしあなたがReactマスターであれば、自分でコンポーネントを作ったり、人気のコンポーネントライブラリを使ったりすることもできます。
## デプロイ
AIアプリやデータアプリを真剣に運用するための最大の障壁は、デプロイです。
AIアプリ・データアプリをデプロイするためには、Pythonが実行できる環境で、セキュリティが確保され、コストが高すぎないWebサーバーが必要です。
特に、セキュリティが一番の問題です。AIアプリであれば、LLM APIのシークレットキーを使用していたり、データアプリであればSQLの接続情報を使用していたりするでしょう。むやみにインターネットに公開するわけにはいきません。
Morphは、これらの条件を満たすクラウドホスティング環境を用意しています。**ビルトインのユーザー認証があり、部外者はアプリにアクセスできません**。
しかも、**1コマンドでデプロイ**が可能です。
## ネクストステップ
まずは、Morphのインストールから始めましょう。
Morphを使って、Langchainをバックエンドにしたチャットアプリを2分で作ります！