Cursor向けMCPサーバーベスト10（そして実際にいくつ稼働させるべきか）

適切なCursor MCPサーバーを追加すれば、そのAIエージェントは単にコードを書くだけでなく、はるかに多くのことをやれるようになります。

ライブラリから最新のドキュメントを取得したり、リポジトリのコミット履歴を調べたり、ステージングサイトをクリックして動作しないフォームを見つけたりすることを想像してみてください。他のサーバーと連携することで、Cursorは同じチャットから本番環境のエラーを追跡したり、データベースにクエリを実行したり、プロジェクトワークスペースのタスクを更新したりできます。サーバーを追加するたびに、エージェントが操作できる範囲が広がります。

選択肢は急速に増えています。2025年12月時点で、Model Context Protocolプロジェクトは10,000台のアクティブなMCPサーバーを数え、Cursorはそれらをサポートする主要プラットフォームの一つとなっています。これほど多くの選択肢がある中、難しいのは候補を絞り込むことです。

サーバーに接続する前に、次の点を自問してください。「Cursorはそのサーバーで何をやれるのか？」「どのようなデータを読み取ったり変更したりできるのか？」「そのアクセス権限を与えるほど頻繁に利用する予定があるのか？」

Cursorに最適なMCPサーバー一覧

このテーブルに掲載されているMCPサーバーは、一般的に別途のインストール費用はかかりませんが、利用には費用が発生する場合があります。アクセス権は、製品プラン、ライセンスの種類、APIのリミット、または利用クレジットによって異なる場合があります。Context7、Figma、Atlassianは、標準的な価格設定に加えてMCP固有のリミットも確認すべき理由を示す良い例です。

また、AWSやAzureなど、特定のインフラタスク向けに最適化された広範なクラウドプラットフォームのツールキットについては、本リストから除外しました。Slackもインシデントの調査やチーム内の議論の履歴確認に役立ちますが、すでに使用しているツールと重複する可能性があります。いずれもCursorにとって有効な選択肢ではありますが、本リストでは、日常的な開発やプロジェクト実行において明確な役割を持つサーバーに焦点を当てています。

CursorにおけるMCPサーバーとは？

MCPサーバーは、CursorのAIエージェントに対し、接続されたアプリ、サービス、およびローカル環境においてデータを読み取ったりアクションを実行したりするためのツールを提供します。Model Context Protocol（MCP）は、エージェントがそれらのツールを要求し、結果を受け取る方法を定義しています。

例えば、CursorはMCPサーバーを利用して、Sentryのエラーレポートを取得したり、Figmaのコンポーネントを確認したり、ClickUpタスクを更新したりすることができます。各サーバーで利用可能なツールが定義されており、アカウントの許可によって、エージェントがアクセス・変更できる範囲が決まります。

Cursorは3つの接続方法をサポートしています：

HTTPベースのサーバーは、ローカルでもリモートでも実行可能です。一部のサービスではOAuthも採用されており、アカウントを通じてログインし、アクセスを承認することができます。ただし、MCP接続とエディター拡張機能を混同しないように注意してください。拡張機能は、コード内のエラーのハイライト表示、ファイルのフォーマット、エディターのテーマ変更など、Cursor自体に機能を追加するものです。

CursorにおすすめのMCPサーバー10選

以下の10の選択肢は、ソフトウェア開発のさまざまなフェーズを網羅しており、それぞれの機能、ツール予算、価格、およびリミットについて解説しています。

1. Context7（バージョン固有のライブラリドキュメントに最適）

Context7は、コードを記述している最中にCursorがライブラリのドキュメントを検索できるようにするMCPサーバーです。Upstashによって開発されたこのサーバーは、ドキュメントインデックスから関連するAPIの説明やコード例を取得し、CursorのAIエージェントが実装を生成する前にそれらを提供します。

Next.js 14を使用していて、認証ミドルウェアを作成する必要があるとしましょう。Cursorにミドルウェアの作成を依頼し、プロンプトに 「use Context7」 を追加してください。そうすれば、CursorはそのバージョンのNext.jsのドキュメントを取得し、そのバージョンで記載されているメソッドや構文を使用することができます。これにより、古いフレームワークのリリースに基づいたコードや、もはや存在しないメソッドが使用されるリスクを軽減できます。

Context7はドキュメントの取得のみを処理します。コードの実行やアプリケーションのテストは行いません。公開されているMCPツールは2つだけであるため、Cursorのツール予算への影響も比較的小さいです。また、Cursorのルールを設定して、これらのドキュメントチェックを自動的に実行させることも可能です。

特長

料金

Freeプランには、月間1,000回のAPI呼び出しが含まれています。

評価

あるG2ユーザーは次のように述べています：

Context7は、AIコーディングツールが抱える最大の問題の一つ、すなわち知識の古さやAPIの誤認識を解決します。多くのAIモデルはドキュメントに関するリアルタイムの知識を持たないため、誤ったコードや非推奨のコードが提案されてしまうことがよくあります。Context7は、チャット中にエージェントにリアルタイムかつバージョン固有のドキュメントを直接提供することで、この問題を解決します。

限界点： ドキュメントの網羅性はContext7のインデックスに依存します。新しくリリースされたパッケージのバージョンや、ドキュメントが不十分なライブラリの場合、結果が不完全になる可能性があります。バージョンに応じた検索を行っても、生成されるコードの正確性が保証されるわけではないため、取得したドキュメントについては、インストール済みの依存関係や実装要件と照らし合わせて確認する必要があります。

2. GitHub MCPサーバー（リポジトリをまたぐ開発ワークフローに最適）

別のリポジトリでのプルリクエストは、現在作業中のコードに影響を与える可能性があります。GitHub MCPサーバーを使用すると、Cursorはそれらの変更を確認し、問題の議論を読み取り、リポジトリを横断した開発アクティビティを取得できます。GitHubがこのサーバーを管理しており、ホスト型およびローカル接続の両方をサポートしています。

アプリケーションを変更する前に、別のサービスでCursorにプルリクエストのレビューを依頼できます。エージェントは提案されたコードを検証し、レビューアーのコメントを確認し、関連する問題を見つけ出します。そうすることで、ローカル実装におけるそれらの変更を反映するために必要なコンテキストを把握できるようになります。

GitHub MCPは、リポジトリ管理、レビュー、ワークフロー操作もサポートしています。その豊富なツールカタログにより、Cursorがアクセスできる機能を選択できます。複数のリポジトリをまたがって作業するチームの場合、これによりエージェントは、エディターで現在開いているファイル以外の開発記録にもアクセスできるようになります。

特長

料金

評価

あるG2ユーザーは次のように述べています：

2017年からウェブ開発者として活動していますが、GitHubのおかげでウェブ開発が格段に楽になりました。コード管理がはるかに整理され、友人やチームメンバーとのプロジェクト共有も手間いらずになりました。さらに、私が最も気に入っている機能は、AIコネクタのためのMCP連携機能です。今では、日々の仕事にも個人的な実験にも大いに役立つため、コードを書くたびにGitHubを利用しています。ただ一つ後悔しているのは、もっと早くGitHubを使い始めなかったことです。

限界点： GitHubの許可設定によっては、Cursorが接続されていてもアクションがブロックされる場合があります。また、ロックダウンモードでは、信頼できないリポジトリのコンテンツの一部のみがフィルタリングされます。エージェントが提案した変更を承認する前に、引き続きコンテンツを確認する必要があります。

3. Playwright MCP（ブラウザベースのテストやフロントエンドの検証に最適）

Cursorを使ってフロントエンドコードを記述する場合、Playwright MCPを使えば実際のブラウザで結果を確認できます。Microsoftが開発したこのサーバーは、エージェントにページを開いたり、フォームを完了したり、コントロールをクリックしたり、各アクション後の動作を検査したりするためのツールを提供します。

Cursorはサインアップフォームを生成し、Playwright MCPを通じてテストを行うことができます。エージェントに開発サイトを開かせ、無効な電子メールを入力させ、期待される検証メッセージが表示されるかどうかを確認します。フォームの検証に失敗した場合、Cursorはその動作を調査し、コードを変更して、テストを繰り返すことができます。

Playwrightは、ページ要素に関する構造化された情報も返します。Cursorはこの情報を活用し、ブラウザのアクセシビリティツリーを通じてボタン、フィールド、その他のコントロールを識別します。テストで目視確認が必要な場合でも、スクリーンショットは引き続き利用可能です。

特長

料金

評価

あるG2ユーザーは次のように述べています：

Playwrightで私が最も気に入っている点は、エンドツーエンドテストにおけるその信頼性の高さです。複数のブラウザ（Chromium、Firefox）をサポートしており、最新のWebアプリも非常にうまく処理してくれます。自動待機機能や組み込みのテストランナーにより、Seleniumのような旧来のツールに比べてテストの安定性が向上しています。Playwright MCPは、私がテストを行う際に必ず使うツールです。

限界点： Playwright MCPはブラウザのアクセシビリティツリーに依存していますが、これではキャンバスベースのインターフェースを完全に表現することはできません。キャンバスベースのコントロールをテストするには、Playwright MCPのオプション機能であるビジョンツールが必要になる場合があります。また、ブラウザのスナップショットはかなりのコンテキストを消費する可能性があるため、Microsoftは大量かつ反復的なテストにはPlaywright CLIの使用を推奨しています。

4. Figma MCPサーバー（デザインシステムをコードに変換するのに最適）

Figma MCPサーバーは、Cursorがデザインファイルからレイアウトの詳細、スタイル情報、コンポーネントの参照情報にアクセスできるようにします。エージェントは、フロントエンドコードを記述する際にこれらの詳細情報を利用できます。

Cursorにフレームリンクを渡して、既存のReactコンポーネントを使ってインターフェースを構築するよう依頼しましょう。Figma MCPがデザインのコンテキストを提供し、Cursorがプロジェクト内にコードを記述します。また、デザインに一致する既存のコンポーネントをエージェントに探してもらうことも可能です。

FigmaのリモートMCPサーバーでは、Figma内でデザインを作成・編集することも可能です。「generate_figma_design」ツールは、稼働中のウェブサイトを編集可能なデザインレイヤーに変換し、「use_figma」はフレーム、コンポーネント、変数、スタイルの作成や更新を行います。利用可否はMCPクライアントによって異なり、既存のファイルを編集するには編集許可が必要です。

特長

料金

評価

あるG2ユーザーは次のように述べています：

私はFigmaが本当に気に入っています。特に、新たにリリースされたMCP機能は素晴らしいと思います。AI全盛のこの時代、私はFigmaとコードを組み合わせてデザインを作成していますが、これはとても便利です。また、Figmaは特にAdobe XDと比較すると、非常に使いやすいと感じています。使い方を理解してからは、優れたユーザー体験を提供してくれる使いやすいツールだと実感しました。使うのが大好きで、素晴らしい製品だと思います。

制限点： Figmaでは、有料プランであっても、ViewおよびCollabの席ではMCPの読み取り呼び出しが月間20回にリミットされています。DevおよびFullの席では1日あたりの許容量は多くなりますが、それらにも1分あたりのリミットがあります。Cursorを使用して頻繁にデザインを参照するチームは、より上位のプランが必要になる可能性があります。

5. Sentry MCP（本番環境のエラーデバッグに最適）

本番環境でのエラーは、ローカルのコードだけでは調査が難しい場合があります。Sentry MCPは、エラーレポート、パフォーマンストレース、その他の診断データをCursorに取り込みます。エージェントは、実行中のアプリケーションで何が起きたかを調査し、その証拠を用いて障害の原因を究明することができます。

リリースによって予期せぬエラーが発生した場合、Cursorは報告された問題を取得し、そのスタックトレースを調査できます。その後、そのスタックトレースをローカルのコードと照合して、修正案を提案します。提案された変更内容と、その変更に至った診断情報を併せて確認することができます。

Sentryは、OAuth認証を備えたホスト型接続を提供します。調査内容に応じて、特定の組織やプロジェクトへのアクセスを制限することができます。これにより、レポートをエディターにコピーする必要なく、開発中も本番環境のエラーデータを利用し続けることができます。

特長

料金

イベントのボリューム、利用許容量、およびオプションのサービスによって、最終的な費用が変動する場合があります。

評価

あるG2ユーザーは次のように述べています：

Sentryで私が最も気に入っている点は、リアルタイムのエラー監視と詳細なスタックトレースです。これらのおかげで、根本原因を特定し、問題を迅速に修正することが容易になります。ダッシュボードはすっきりとしていて操作しやすく、パフォーマンス監視や問題のグループ化といった機能により、トラブルシューティングの時間を短縮できます。全体として、開発者が問題を早期に発見し、より迅速に解決できるよう支援することで、アプリケーションの信頼性を向上させてくれます。

限界点： Sentry MCPはSeerがなくてもエラーを取得できますが、AIによる根本原因の分析や自動修正には、有料のSeerアクセスが必要です。また、MCPサーバーがセルフホスト型のSentryインスタンスに接続している場合、Seerのツールは利用できません。Cursorは、Seerがなくても、MCPを通じて取得したエラーレポートやスタックトレースを使用して、問題の調査やコード変更の提案を行うことができます。

6. Supabase MCP（スキーマを意識したバックエンド開発に最適）

データベースを基盤とする機能を利用するには、プロジェクトのテーブル、列、および関係性に関する正確な情報が必要です。Supabase MCPにより、Cursor からプロジェクトのデータベーススキーマに直接アクセスできるようになります。また、データベースクエリ、プロジェクトログ、および承認された開発操作もサポートしています。

APIエンドポイントを記述する前に、Cursorはデータベーススキーマを検査し、関連するテーブルを特定することができます。その後、既存の構造に基づいてクエリを生成します。機能の実装にスキーマの変更が必要な場合、エージェントは確認用のマイグレーションを準備することができます。

Supabaseには、個々のプロジェクトへのアクセスを制限したり、書き込み操作にリミットを設けたりするための制御機能が備わっています。確認目的で読み取り専用の接続を使用したり、開発タスクのために追加の許可を付与したりすることができます。一部のMCP操作ではデータベースのレコードやスキーマが変更される可能性があるため、この選択は重要です。

特長

料金

評価

あるG2ユーザーは次のように述べています：

使い方は非常にシンプルで、ドキュメントも充実しています。主要なAIエージェントはすべて、MCPを通じてすでに接続されているため、すぐに使い始めることができます。DB、認証、エッジ機能に関するすべての処理が効率化されているため、設定作業に時間を取られることなく、開発そのものに集中できます。

注意点：Supabaseによる破壊的なSQLに対する追加の確認機能は、MCPクライアントがその確認をサポートしているかどうかに依存しており、すべての有害なクエリを捕捉できるとは限りません。この安全策だけに頼るのではなく、制限付きの開発用接続を使用してください。データベースのブランチング機能は依然として実験段階であり、有料プランに限定されています。

7. Linear MCP（問題主導型のエンジニアリングチームに最適）

Linearで開発を管理しているチームの場合、Linear MCPにより、問題の記録がCursorに直接取り込まれます。この接続により、エージェントは認証された接続を通じて、問題の説明、プロジェクトの詳細、チームのコメントにアクセスできるようになります。

Cursorは、コードの変更を開始する前にLinearの問題を取得できます。受け入れ基準の確認、関連する問題の確認、ディスカッションに記録された決定事項の閲覧が可能です。実装を確認した後、エージェントは書き込み権限を持っている限り、完了した仕事内容を問題に更新することができます。

LinearはMCPサーバーをリモートでホストしており、OAuth認証に対応しています。情報の取得のみを必要とする開発者は、別の読み取り専用エンドポイントを利用できます。これにより、チームは開発に関連するプロジェクト記録を維持しつつ、すべてのコーディングセッションに変更許可を付与することなく済みます。

特長

料金

評価

あるG2ユーザーは次のように述べています：

そのスピードと応答性の良さが大好きです。必要なフィールドがすぐに見つかり、チームとリンクされている点も気に入っています。GitHubとの連携機能も大ファンです。また、接続して自動でトリアージを行ってくれるMCPサーバーも気に入っています。

限界点： Linear MCPの認証セッションは、1回につき1つのワークスペースにのみ接続されます。別のワークスペースに切り替えるには、別途認証コンテキストが必要となるため、複数のワークスペースを管理するチームにとっては、セットアップの負担が増加します。

8. Atlassian Rovo MCPサーバー（JiraおよびConfluenceベースの開発に最適）

Atlassian Rovo MCPサーバーを使用することで、Cursorは単一の接続を通じて、Jiraの問題、Confluenceのコンテンツ、およびサポートされているソースリポジトリを操作できます。

CursorにJiraの問題を取得させたり、関連するConfluenceページの2つのバージョンを比較させたりすることができます。比較結果にはドキュメントの変更点が表示されるため、コードを編集する前に最新の要件を確認する必要がある場合に役立ちます。ソースリポジトリが接続されている場合、Cursorは影響を受ける機能を検索し、それらが他にどこで使用されているかを見つけることもできます。

Atlassian MCP v2は、ドキュメントおよびコードの検索操作に加え、Jiraの更新やその他のプロジェクト操作をサポートしています。接続にはデフォルトでOAuth 2.1が使用され、アカウントの許可に従います。組織の管理者は、エージェントが実行できる読み取り、書き込み、検索操作を制御することもできます。

特長

料金

Jira クラウド:

Confluence クラウド:

価格は月額課金ビューの表示であり、チームのサイズによって異なる場合があります。

評価

以下の評価はJiraに関するものです。引用されたレビューでは、アトラシアンのより広範なソフトウェアスイートについて論じています。

あるG2ユーザーは次のように述べています：

最大のメリットは、技術チーム間のコラボレーションをツールがどれほど効果的にサポートしているかという点です。課題管理、スプリント計画、ドキュメント作成はすべて、プロジェクトを円滑に進め、全員が取り組んでいる作業の可視性を高めやすくする仕組みになっています。また、開発ワークフローとの統合性も高く、エンジニアが過度な負担を感じることなく、業務に集中し続けることができます。

限界点： Atlassian MCPではJiraのワークフローを検査し、変更内容を準備することはできますが、実際に適用するにはJiraのワークフローエディターを使用する必要があります。また、APIトークンによる接続では、OAuth 2.1を必要とするコード検索ツールにはアクセスできません。

9. ClickUp MCP（コーディング作業とプロジェクト実行の接続に最適）

ClickUp MCPは、https://mcp.clickup.com/mcpにあるホスト型サーバーを介して、CursorをClickUpワークスペースに接続します。これにより、外部のAIアシスタントが、認証済みのMCPツールを通じて、対応しているClickUpタスク、ドキュメント、コメント、およびワークスペースのデータにアクセスできるようになります。

機能がQA段階に入った際、Cursorは実装の詳細をClickUpタスクに更新し、関連するチャットチャンネルに引き継ぎメッセージを投稿できます。プロダクトチームとQAチームは同じワークスペースで変更状況を追跡でき、エンジニアリングチームは引き続きCursorで作業を継続できます。そこから、Brain²はタスク、ドキュメント、チャットにまたがるコンテキストを活用して、進捗を要約し、障害要因を特定し、フォローアップの質問に回答することができます。 また、Teamsはこの機能を利用してステータス更新を作成したり、リリース前にまだ対応が必要な事項を特定したりすることもできます。

ClickUpはエンジニアリング以外の業務もサポートしているため、ソフトウェアの変更が製品、運用、その他のチームに関わる場合にも、その接続が有効になります。このサーバーはすべてのClickUpプランで利用可能ですが、利用制限はワークスペースのサブスクリプションおよびAIアドオンによって異なります。

特長

料金

評価

あるG2ユーザーは次のように述べています：

オーダーメイドのシステムを構築できる点はClickUpの大きな強みですが、AIの導入や業務に完全に最適化できる機能により、ClickUpは単なるツールというよりも、まるでスタッフの一員が増えたかのような存在になっています！ClickUp内の仕事だけでなく、拡大し続ける接続機能やAI MCPコネクタを通じて外部の仕事とも接続できることで、称賛に値する、まさに素晴らしいワークhub体験が実現しています。 このプラットフォームの速度、信頼性、そして全体的なパフォーマンスは他を圧倒しており、その価値とROIは率直に言って比類のないものです。この1つのツールのおかげで、私たちは数ヶ月分の時間を節約できました。これ以上の言葉が見つかりません。試してみるなら、思い切ってAIを接続し、その力を最大限に活用してください。どれほど多くのことを成し遂げられるか、きっと驚くはずです。

注意点： MCPの利用にはローリングレートリミットが適用されるため、自動化された呼び出しを頻繁に行うチームは、大容量のワークフローを設計する前に、ワークスペースの許容範囲を確認する必要があります。

10. Notion MCP（技術仕様や知識の検索に最適）

Notion MCPを通じて、Cursorはコードを記述している間に、ドキュメントの取得、ワークスペース内のコンテンツの検索、およびサポートされているデータベースレコードの操作を行うことができます。

アプリケーションの認証フローを変更する前に、エージェントにアーキテクチャ文書を指定することができます。Cursorは仕様を取得し、実装時にその要件を反映します。文書が変更された場合でも、チャットにコンテンツを貼り付ける必要なく、エージェントが最新バージョンを取得できます。

Notionは独自のMCPサーバーをホストしており、認証にはOAuthを採用しています。接続機能では、構造化されたデータベースクエリや特定のドキュメントの編集をサポートしており、対象となるプランではAI検索も利用可能です。

特長

料金

評価

あるG2ユーザーは次のように述べています：

企業のwikiを非常に簡単に管理できる、充実したワークブックです。サブページ機能は非常に強力で、新しいAI機能により、プロジェクトのドキュメントを最新の状態に保つことが容易になります。独自に作成することも、テンプレートを使用することもできる柔軟性は非常に強力です。主要なLLM AIツールとのMCP接続により、洞察に富んだ運用ノウハウを文書化し、組織内のサイロ化を解消するのに大いに役立ちます。

制限事項： Notion MCPは、ワークスペースでAI検索が利用できない場合、キーワード検索に切り替わります。最終編集日やコンテンツのステータスなどの高度なフィルター機能も、BusinessまたはEnterpriseプランでのみ利用可能です。指定されたフィルターが利用できない場合、Notionはそのフィルターを除外し、注意書きを添えてより広範囲な検索結果を返します。

Cursorでは実際に何台のMCPサーバーを稼働させるべきか？

一般的な開発においては、2～3つのMCPサーバーが現実的なスタート地点です。これにより、Cursorは頻繁に利用するサービスにアクセスできる一方で、めったに必要としないツールを追加する必要がなくなります。例えば、Context7でライブラリのドキュメントを管理し、GitHubでプルリクエストやリポジトリのアクティビティをカバーできます。プロジェクトで必要になった場合は、Playwright、Figma、またはSupabaseを追加してください。

サーバーの数だけでは、そのサーバーが公開しているツールの数についてはほとんど判断できません。Context7は2つのツールを公開しているのに対し、GitHubは数十ものツールを公開できる場合があります。2026年1月、Cursorは動的なコンテキスト検出機能を導入し、必要に応じてMCPツールの説明を読み込むようになりました。内部テストでは、Cursorはエージェントトークンの使用量が46.9%減少したと報告しています。これは大規模なセットアップの構築に役立ちますが、アクセス権限、レートリミット、およびコストは依然として各サーバーに依存します。

検討に値するセットアップをいくつかご紹介します：

Cursorは、グローバルおよびプロジェクトレベルのMCP設定もサポートしています。複数のプロジェクトで共通して使用するサーバーは、グローバル設定にまとめておきましょう。必要に応じて、単一のコードベース専用の接続を追加し、仕事が完了したら無効にすることができます。GitHubでは、公開するツールセットを選択することもできるため、カタログ全体を有効にする必要はありません。

アクセス許可についても同様に慎重に検討する必要があります。ドキュメントの参照、問題の確認、エラーレポートの点検などには、多くの場合、読み取り専用許可で十分です。書き込み許可は、タスクで必要とされる場合にのみ付与し、アクションが実行される前にその内容を必ず確認してください。

目標は、Cursorに不要なアクセス権限を与えずに、必要なツールをいつでも利用できるようにすることです。

CursorにMCPサーバーを追加するには？

MCPサーバーは、Cursorマーケットプレイスからインストールするか、自分で設定することができます。マーケットプレイスを利用するには、[カスタム] > [MCP] を開き、サーバーを検索して [Cursorに追加] をクリックしてください。サービスで認証が必要な場合は、サインインのステップに従ってください。

カスタム接続を行うには、「新しいMCPサーバーを追加」を選択するか、mcp.jsonファイルを直接編集してください。Cursorでは、2つの設定場所がサポートされています：

Cursorは両方のファイルを統合します。各ファイルに同じサーバー名が存在する場合、プロジェクトレベルの設定の優先度が高まります。プロジェクトをまたいで使用するツールはグローバルファイルに保存し、特定のサーバーは個々のプロジェクトに追加してください。

ここでは、ClickUpのホスト型MCPサーバーとMicrosoftのPlaywright MCPを使用した例をご紹介します：

ClickUpとの接続ではOAuthが使用されるため、Cursorからアクセス許可を求めるプロンプトが表示されます。Playwrightはnpxを介してローカルで実行されます。パッケージのバージョンは公開済みのリリース版である0.0.83に固定されており、これによりコマンドが自動的に新しいバージョンに切り替わるのを防ぎます。ただし、更新情報を確認し、信頼できるソースからパッケージをインストールするようにしてください。

APIキーを必要とするサーバーの場合、Cursorは設定ファイル内で「API_KEY」:「${env:SOME_API_KEY}」のような環境変数の参照をサポートしています。Cursorがアクセス可能な環境で変数を設定し、mcp.json内でそれを参照してください。これにより、機密情報をファイル内に記載せずに済みます。

変更を保存した後、Cursorを再起動し、[カスタマイズ] > [MCP] を開いて接続を確認してください。利用可能なツールを確認したり、不要なサーバーを無効にしたりできます。接続に失敗した場合は、Cursorの[出力]パネルを開き、[MCPログ]を選択してエラーを確認してください。

注意すべきMCPのセキュリティリスク

MCPサーバーに接続するということは、そのサーバーに実際のアクセス権を委ねることを意味します。ローカルサーバーは、お使いのマシン上のファイルを読み取ったり、コマンドを実行したりできます。リモートサーバーは、GitHubやSlackなどのサービス上のお使いのアカウントを通じて動作します。また、Cursorのエージェントは、ツールの説明からデータに至るまで、各サーバーから返される情報を読み取り、それに基づいて動作する場合があります。

2025年、研究者たちは、攻撃者がツールの説明文、設定ファイル、および漏洩した鍵を通じて、その信頼関係を悪用する方法を明らかにしました。最初の発見は2025年4月、Invariant Labsがツールポイズニング攻撃を実証した際でした。攻撃者は、各ツールの機能をエージェントに伝えるテキストであるMCPツールの説明文の中に、指示を隠していました。Cursorの承認プロンプトにその指示が完全に表示されていなくても、エージェントはそれらの指示を読み取り、実行することができました。

2025年7月、Check Point Researchは、Cursorが承認済みのMCP設定を処理する方法に存在する脆弱性「MCPoison」をプライベートで報告しました。 サーバーを承認した後、プロジェクトの mcp.json ファイルへの書き込み権限を持つ者なら誰でも、そのサーバーが実行するコマンドを変更できていました。Cursor は再度承認を求めることはなかったため、次回プロジェクトを開いた際に新しいコマンドが実行されてしまう可能性がありました。Cursorはその後のアップデートでこの脆弱性を修正しました。現在では、承認済みの MCP 設定に変更が加えられると、たとえ些細な編集であっても、新たな承認プロンプトがトリガーされるようになっています。

また、これらの設定ファイルから認証情報が漏洩する可能性もあります。GitGuardianの「State of Secrets Sprawl 2026」調査によると、公開されているGitHub上のMCP関連の設定ファイルから24,008件の固有のシークレットが露出しており、そのうち2,117件は有効なものでした。 一部のセットアップガイドでは、APIキーが設定ファイルやコマンド引数に貼り付けられている例が見られます。こうした例を共有リポジトリにコピーしてしまうと、アクセス権を持つ者なら誰でも鍵をコピーし、それがまだ有効であれば悪用できてしまいます。

Cursorは、mcp.json内の${env:NAME}参照をサポートしています。これは、お使いのマシンの環境変数から鍵を取得する仕組みです。これにより、鍵がmcp.json内に記述されることを防ぎ、設定をコミットしたり共有したりする際に鍵が漏洩するリスクを低減できます。ただし、鍵を保存しているマシンのセキュリティを確保し、各鍵へのアクセス権限を必要な範囲に制限することは依然として必要です。

Cursor MCPのセキュリティチェックリスト

Cursorに、重要な仕事へのアクセス権を付与する

Cursorにやることに基づいてMCPサーバーを選び、各タスクに必要な範囲にのみアクセスを制限しましょう。これには、コードがレビュー可能な状態になった際に、エージェントが仕事内容をどこに記録するかも含まれます。

レビュー担当者やQA担当者は、何が変更されたか、その理由、そしてまだテストが必要な箇所を把握しておく必要があります。ClickUp MCPを使用すれば、Cursorはそれらの詳細を関連するタスクに追加し、ClickUpチャットに引き継ぎメモを投稿できるため、次の担当者はコーディングセッションの記録をくまなく探すことなく、スムーズに仕事を引き継ぐことができます。

Brain²は、これらのタスクの更新情報、ドキュメント、会話の内容を活用して、進捗状況を要約し、プロジェクトに関する質問に回答することができます。開発の詳細は、レビュー、QA、リリースを通じてチームが常に確認できるようになります。

Cursor向けMCPサーバーに関するよくある質問

CursorタブでMCPサーバーは使用できますか？

MCPツールは、プランモードを含め、Cursorのエージェントチャットで動作します。Cursorタブはインラインのコード提案を処理するものであり、MCPツールを直接呼び出すことはありません。CursorにMCPサーバーを介して情報を取得させたり、アクションを実行させたりするには、エージェントチャットを使用してください。

CursorですでにGitコマンドを実行できるなら、GitHub MCPは必要ですか？

必ずしもそうとは限りません。Cursorでは、Gitコマンドを使用してローカルの変更を確認したり、ブランチを作成したり、コミットを管理したりできます。GitHub MCPを追加すると、プルリクエストのレビュー、問題のディスカッション、Actionsワークフロー、リポジトリのセキュリティ検出結果など、ホストされているGitHubデータへのアクセスが可能になります。仕事がこれらの記録に依存関係がある場合や、複数のリポジトリにまたがる場合は、追加する価値があります。

MCPサーバーとCursorスキル、どちらを使うべきか？

Cursorスキルを使用して、コードのレビューやリリースの準備など、繰り返し可能なプロセスをエージェントに教えます。エージェントが外部サービスへの構造化された接続を必要とする場合は、MCPを使用します。スキルにはスクリプトを含めたり、既存のツールを呼び出したりすることもできます。ワークフローに指示とリアルタイムデータの両方が必要な場合は、これらを組み合わせて使用できます。

Cursorは使用するMCPツールを自動的に選択しますか？

はい。CursorのMCPドキュメントによると、エージェントはリクエストに関連する利用可能なMCPツールを選択します。また、ツールやサーバーを明示的に指定することも可能です。Cursorはチャットにツール呼び出しを表示するため、引数や応答を確認することで、エージェントが何を使用したかを確認できます。

CursorとClaude Codeで同じMCPサーバーを使用できますか？

はい。どちらもModel Context Protocolをサポートしているため、互換性のあるサーバーであればどちらのツールでも動作します。接続設定は個別に設定する必要があります。Cursorはmcp.jsonを使用するのに対し、Claude Codeは「claude mcp add」コマンドおよびプロジェクトレベルのmcp.jsonファイルに対応しています。