Cursor MCPサーバー

問題: CursorはMCPで外部ツールやデータと連携できますが、実際に一度やってみるまで設定の全体像がわかりにくいです。どのファイル？どのフォーマット？Claude Codeと同じ？

すぐに試せること: プロジェクトルートに .cursor/mcp.json を作成し、最初のサーバー設定を貼り付けてください。

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
      "env": { "BRAVE_API_KEY": "your-api-key" }
    }
  }
}

Cursorを再起動すれば、IDE内でウェブ検索が使えるようになります。

どのサーバーが価値あるか選定中であれば、Cursorに接続する前にまず MCPサーチツール を参照してください。サーバーカテゴリが決まっていて、Cursorの具体的な設定フォーマット、ファイルの場所、展開パターンが必要な場合はこのページを読んでください。既存のサーバーではなく独自のインテグレーションを設計する場合は カスタムMCPインテグレーション を参照してください。

Cursor MCPサーバーとは何か

外部ツール、データベース、APIはModel Context Protocolを通じてCursorのAIに接続されます。Cursor、Claude Code、Claude Desktopは同じワイヤーフォーマットを使用しているため、動作はすべて同じです。

サーバーが読み込まれると、Cursorは以下のことができるようになります。

• ウェブコンテンツとドキュメントの取得
• 自然言語でのデータベース問い合わせ
• GitHub、Slack、その他インテグレーションがあるサービスの操作
• テスト用のブラウザ操作
• MCPサーバーを公開しているあらゆるサービスへのアクセス

エコシステムは共有されています。Claude Desktop向けに作られたMCPサーバーはそのままCursorでも動作します。

CursorでMCPサーバーを設定する

設定ファイルの場所

有効な設定場所は2つあります。

プロジェクト設定は、構築中のアプリのデータベースサーバーなど、特定のコードベースに紐づくツールに適しています。グローバル設定は、ウェブ検索やGitHubインテグレーションなど、あらゆる場所で必要なツールに向いています。

ステップバイステップの設定手順

方法1: 手動設定

1. .cursor/mcp.json（プロジェクト）または ~/.cursor/mcp.json（グローバル）に設定ファイルを作成
2. サーバーの設定を貼り付ける
3. 新しいサーバーが認識されるようにCursorを再起動
4. サーバーのツールを実行するようAIに依頼してテスト

方法2: コマンドパレット

1. コマンドパレットを開く（MacはCmd+Shift+P、WindowsはCtrl+Shift+P）
2. 「MCP」で検索し、「View: Open MCP Settings」を選択
3. MCPツールの下にある「New MCP Server」をクリック
4. CursorがmcpのJSONファイルを作成し、編集用に開く

設定フォーマット

JSONの形式はClaude Desktopと同じです。

{
  "mcpServers": {
    "server-name": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-name"],
      "env": {
        "API_KEY": "your-key-here"
      }
    }
  }
}

PythonベースのMCPサーバーもほぼ同じ形式です。

{
  "mcpServers": {
    "python-server": {
      "command": "python",
      "args": ["path/to/server.py"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgresql://db-host/example_db"
      }
    }
  }
}

リモートサーバーの設定

HTTPベースのサーバーにも対応しています。

{
  "mcpServers": {
    "remote-server": {
      "url": "http://localhost:3000/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer your-token"
      }
    }
  }
}

別のマシンでサーバーが動作している場合や、共有サービスの背後にある場合に便利です。

Cursorに最適なMCPサーバー

設定の手間に対して最も価値が高いサーバーを紹介します。すべて .cursor/mcp.json に直接追加できます。

ウェブ検索とリサーチ

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
      "env": { "BRAVE_API_KEY": "your-key" }
    }
  }
}

ドキュメント検索やクイックリサーチのためのCursor内ウェブ検索。

GitHub連携

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": { "GITHUB_TOKEN": "your-token" }
    }
  }
}

リポジトリ、Issue、PR、レビューをすべてエディタから離れずに操作できます。

データベースアクセス

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],
      "env": { "DATABASE_URL": "postgresql://db-host/app_db" }
    }
  }
}

コーディング中に自然言語で問い合わせて、スキーマと結果を取得できます。

ブラウザ自動化

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@executeautomation/playwright-mcp-server"]
    }
  }
}

ブラウザテスト、スクレイピング、ビジュアル確認に対応。詳しいパターンはブラウザ自動化ガイドを参照してください。

ファイル操作

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/path/to/allowed/directory"
      ]
    }
  }
}

Cursorが監視していないディレクトリのファイルを読み書きします。

メモリとナレッジ

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
    }
  }
}

セッションをまたいで持続するナレッジグラフを維持します。

MCPサーバーの完全なカタログには50以上のオプションがあります。

CursorとClaude CodeのMCP比較

両ツールはModel Context Protocolを共通で使用しているため、サーバー設定はほぼそのまま移行できます。ただし、いくつかの違いがあります。

Claude CodeのMCPツール検索はツールを遅延読み込みし、コンテキスト使用量を95%削減します。Cursorはセッション開始時にすべての設定済みツールを読み込みます。

サーバーのパッケージはどちらでも同じです。Claude Desktop向けの設定はCursorでも動作し、その逆も成り立ちます。

Cursor MCPサーバーのトラブルシューティング

サーバーが読み込まれない

症状: MCPサーバーが利用可能なツールとして表示されない。

対処法:

1. JSONを再確認する（末尾のカンマが原因であることが多い）
2. ウィンドウのリロードではなく、Cursorを完全に終了して再起動する
3. OutputパネルでMCPのエラーを確認する

認証失敗

症状: サーバーは読み込まれるが、APIコールが認証エラーを返す。

対処法: 環境変数が正しく設定されているか確認する。

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "${env:GITHUB_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

${env:VAR_NAME} パターンはシステム環境変数から値を取得するため、シークレットをハードコードする必要がありません。

npxコマンドが見つからない

症状: サーバーが「command not found」エラーで停止する。

対処法: Node.jsがインストールされていてnpxがPATHに含まれているか確認する。一部のシステムでは絶対パスが必要な場合があります。

{
  "mcpServers": {
    "server-name": {
      "command": "/usr/local/bin/npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-name"]
    }
  }
}

リモートサーバーの接続問題

症状: HTTPベースのサーバーが接続を拒否する。

対処法:

1. サーバープロセスが動作していてアクセス可能か確認する
2. ポート周りのファイアウォールルールを確認する
3. URLのプロトコル（httpとhttps）が正しいか確認する

次のステップ

Cursorのメタ設定を育てるための短い道筋:

1. シンプルに始める: Brave Searchで即座のウェブアクセスを実現
2. 開発ツールを追加する: GitHubとデータベースサーバーで実際の作業が加速
3. 自動化を試す: テスト用にブラウザ自動化を起動
4. 独自サーバーを作る: 社内APIのカスタムサーバーを構築
5. すべてを探索する: 完全なMCPサーバーリストに残りがある

MCPサーバーはCursorを閉じた環境から、あらゆるものが繋がった開発環境へと変えます。まず1つのサーバーから始めて、価値を確認し、ワークフローが求めるに応じて追加していきましょう。

実際に役立つ3つのMCPスタック

多くのチームが陥りがちな失敗は、できるからといって10個のサーバーを追加してしまうことです。より良いアプローチは、1つの用途に対して1つのスタックを構築することです。

1. プロダクトエンジニアリングスタック

アプリの機能をエンドツーエンドで開発する場合に使用:

• リポジトリとPRのコンテキスト取得のためのGitHub MCP
• スキーマとデータ確認のためのPostgres MCP
• 最新リファレンスのためのBrave SearchまたはContext7スタイルのドキュメント検索
• ブラウザ確認のためのPlaywright MCP

これによりCursorは、ツールのスパムにならずに、コードの読み込み、データの検査、ドキュメントの確認、UIの動作検証を行うのに十分なサーフェスエリアを持つことができます。

2. コンテンツとSEOスタック

コンテンツ重視のページを公開する場合に使用:

• リポジトリのコンテンツと差分のためのGitHub MCP
• 競合や情報源のリサーチのための検索MCP
• 現在のワークスペース外のコンテンツフォルダを操作するためのFilesystem MCP

ランディングページ、ドキュメント、変更履歴、ブログ記事を書くチームに適しています。作業がただ「テキストを書く」だけでなく、重複を比較し、内部リンクを更新し、リポジトリを整理する必要がある場合に特に有効です。

3. デバッグスタック

コードだけでは再現が難しい問題に対して使用:

• 変更履歴のためのGitHub MCP
• UIの状態を再現するためのPlaywright MCP
• バグがデータ依存に見える場合のデータベースMCP

重要なのはサーバーの数ではありません。調査している障害のサーフェスにツールが合っているかどうかです。

やってはいけないこと

Cursorのメタ設定が失敗するパターンはいくつかあります。

正しい設定とは最大のものではありません。1つの実際のワークフローを劇的に改善する最小限のツールセットです。

出典:

• Cursor MCPドキュメント
• CursorへのMCPサーバーの追加方法