カーソルMCP（モデルコンテキストプロトコル）

Cursor MCPは、ClaudeのデスクトップアプリケーションとCursorエディタをつなぐ橋渡しとなり、AIを活用したシームレスな自動化とマルチインスタンス管理を実現します。より広範なModel Context Protocol（MCP）エコシステムの一部であり、標準化されたインターフェースを通じてCursorが様々なAIモデルやサービスと連携することを可能にします。

概要

🤖 AI統合

• Claudeのデスクトップアプリケーションとの直接統合

• 他のMCP互換AIサービスを活用する能力

• AIとエディター間のリアルタイムコンテキスト共有

• AIを活用した自動化とコード生成

🔌 MCP プロトコルのサポート

• AIモデルとの標準化された通信

• 追加のMCP用の拡張可能なプラグインシステム

• コンテキスト認識コマンド実行

• 安全なトークンベースの認証

🖥️ クロスプラットフォームのウィンドウ管理

• 複数のオペレーティングシステム間でカーソルエディタウィンドウをシームレスに管理します

• プログラムでウィンドウをフォーカス、最小化、復元、整列する

• ウィンドウの状態の変化と位置を追跡する

• 複数のカーソルインスタンスを同時に処理する

⌨️ 入力自動化

• 以下をサポートする AI 駆動型キーボード入力:

  • コード生成と挿入

  • リファクタリング操作

  • コンテキスト認識補完

  • マルチカーソル編集

• 以下を含むインテリジェントなマウス自動化:

  • スマートな選択

  • コンテキストメニュー操作

  • AIガイドナビゲーション

🔄プロセス管理

• AIオーケストレーションによるインスタンス管理

• スマートなワークスペースの整理

• 自動コンテキスト保存

• インテリジェントなセッション回復

Related MCP server: Portkey MCP Server

MCP統合

クロードデスクトップ統合

複数のMCPの使用

カスタムMCP統合

構成

このツールは、環境変数または次の設定ファイルを通じて設定できます。

• Windows: %LOCALAPPDATA%\cursor-mcp\config\config.json

• macOS: ~/Library/Application Support/cursor-mcp/config/config.json

• Linux: ~/.config/cursor-mcp/config.json

構成例:

インストール

ウィンドウズ

macOS

リナックス

使用法

基本的な使い方

ウィンドウ管理

入力自動化

仕組み

橋梁建築

このツールは、カーソルと MCP サーバー間のミドルウェア層として機能します。

1. カーソル統合:

   • カーソルのファイルシステムイベントを監視します

   • エディターの状態とコンテキストをキャプチャします

   • 応答をエディターに挿入します

   • ウィンドウとプロセスの自動化を管理します

2. MCPプロトコル翻訳:

   • カーソルの内部イベントをMCPプロトコルメッセージに変換します

   • MCP応答をカーソル互換のアクションに変換します

   • セッション状態とコンテキストを維持する

   • 認証とセキュリティを処理する

3. サーバー通信:

   • クロードのデスクトップアプリMCPサーバーに接続します

   • 適切なAIプロバイダーにリクエストをルーティングします

   • 複数のMCPへの同時接続を管理します

   • フォールバックとエラー回復を処理する

ワークフローの例

1. コード補完リクエスト:

   // 1. Cursor Event (File Change) // When user types in Cursor: function calculateTotal(items) { // Calculate the total price of items| <-- cursor position // 2. Bridge Translation const event = { type: 'completion_request', context: { file: 'shopping-cart.ts', line: 2, prefix: '// Calculate the total price of items', language: 'typescript', cursor_position: 43 } } // 3. MCP Protocol Message await mcpServer.call('generate_completion', { prompt: event.context, max_tokens: 150, temperature: 0.7 }) // 4. Response Translation // Bridge converts MCP response: const response = `return items.reduce((total, item) => { return total + (item.price * item.quantity); }, 0);` // 5. Cursor Integration // Bridge injects the code at cursor position

2. コードリファクタリング:

   // 1. Cursor Event (Command) // User selects code and triggers refactor command const oldCode = ` if (user.age >= 18) { if (user.hasLicense) { if (car.isAvailable) { rentCar(user, car); } } } ` // 2. Bridge Translation const event = { type: 'refactor_request', context: { selection: oldCode, command: 'simplify_nesting' } } // 3. MCP Protocol Message await mcpServer.call('refactor_code', { code: event.context.selection, style: 'simplified', maintain_logic: true }) // 4. Response Translation const response = ` const canRentCar = user.age >= 18 && user.hasLicense && car.isAvailable; if (canRentCar) { rentCar(user, car); } ` // 5. Cursor Integration // Bridge replaces selected code

3. 複数ファイルのコンテキスト:

   // 1. Cursor Event (File Dependencies) // When user requests help with a component // 2. Bridge Translation const event = { type: 'context_request', files: { 'UserProfile.tsx': '...', 'types.ts': '...', 'api.ts': '...' }, focus_file: 'UserProfile.tsx' } // 3. MCP Protocol Message await mcpServer.call('analyze_context', { files: event.files, primary_file: event.focus_file, analysis_type: 'component_dependencies' }) // 4. Response Processing // Bridge maintains context across requests

統合方法

1. ファイルシステム監視:

   import { FileSystemWatcher } from 'cursor-mcp/watcher' const watcher = new FileSystemWatcher({ paths: ['/path/to/cursor/workspace'], events: ['change', 'create', 'delete'] }) watcher.on('change', async (event) => { const mcpMessage = await bridge.translateEvent(event) await mcpServer.send(mcpMessage) })

2. ウィンドウ統合:

   import { CursorWindow } from 'cursor-mcp/window' const window = new CursorWindow() // Inject AI responses await window.injectCode({ position: cursorPosition, code: mcpResponse.code, animate: true // Smooth typing animation }) // Handle user interactions window.onCommand('refactor', async (selection) => { const mcpMessage = await bridge.createRefactorRequest(selection) const response = await mcpServer.send(mcpMessage) await window.applyRefactoring(response) })

3. コンテキスト管理:

   import { ContextManager } from 'cursor-mcp/context' const context = new ContextManager() // Track file dependencies await context.addFile('component.tsx') await context.trackDependencies() // Maintain conversation history context.addMessage({ role: 'user', content: 'Refactor this component' }) // Send to MCP server const response = await mcpServer.send({ type: 'refactor', context: context.getFullContext() })

安全

• AIサービス向けの安全なトークンベースの認証

• 暗号化された通信チャネル

• サンドボックス化された実行環境

• きめ細かな権限制御

要件

ウィンドウズ

• Windows 10以降

• Node.js 18以降

• インストールのための管理者権限

macOS

• macOS 10.15 (Catalina) 以降

• Node.js 18以降

• Xcode コマンドラインツール

• ターミナルのアクセシビリティ権限

リナックス

• X11ディスプレイサーバー

• Node.js 18以降

• xdotool

• libxtst-dev

• libpng++-dev

• ビルド必須

発達

設定

テストの実行

貢献

貢献を歓迎します！詳細については貢献ガイドをご覧ください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

サポート

• 📚ドキュメント

• 🐛問題トラッカー

• 💬ディスカッション

• 🔒セキュリティ

謝辞

• カーソルエディター- AIファーストのコードエディター

• Claude AI - 高度な AI アシスタント

• @nut-tree/nut-js - クロスプラットフォーム自動化

• active-win - ウィンドウ検出