MCPサーバーとは？Cursor連携でAI開発を効率化

「MCPサーバー」という言葉、最近よく耳にしませんか？

特にAIエディタ「Cursor」や「Claude」を使っている方にとっては、無視できない重要なキーワードです。

MCP（Model Context Protocol）サーバーとは、一言で言えば「AIと外部ツールをつなぐ共通の窓口」です。

これを使うことで、Cursorからローカルファイル、YouTube、Slack、天気予報APIなど、あらゆる外部機能へシームレスにアクセスできるようになります。

この記事では、MCPサーバーの仕組みをわかりやすく解説し、実際にCursorと連携させて開発効率を劇的に向上させる方法を紹介します。

MCPサーバーの仕組み：3つの要素

MCPは以下の3つの要素で構成されています。これらが連携することで、AIは外部ツールを自在に操れるようになります。

MCPホスト (Host)： ユーザーが操作するAIアプリ（例：Cursor, Claude Desktop）。指示を受け付け、MCPサーバーに処理を依頼します。
MCPサーバー (Server)： 外部ツールへのアクセスを提供するプログラム。ホストからの依頼を受け、ツールを実行して結果を返します。
ツール (Tools)： 実際に機能する個々のコマンド（例：YouTube検索、SQL実行、Slack通知）。

「APIを直接叩けばいいのでは？」と思うかもしれません。しかし、MCPには開発者にとって嬉しい大きなメリットがあります。

ここからは、実際にCursorでMCPサーバーを利用するための設定手順を解説します。

例として、Slack連携用のMCPサーバーを導入してみましょう。

多くのMCPサーバーはnpmパッケージとして公開されています。まずはローカルでサーバーを起動できるか確認します。

npx -y @modelcontextprotocol/server-slack

Cursorの設定画面を開き、「MCP」セクションに移動します。

「Add new MCP server」をクリックし、以下のように入力します。

設定を保存すると、Cursorが自動的にMCPサーバーに接続し、利用可能なツール（Slack通知など）を認識します。接続ステータスが緑色になれば成功です。

現在は「Composer」機能（Ctrl+I / Cmd+I）やエージェントモードでMCPツールが活躍します。

例えば、チャットで以下のように指示します。

「このコードのレビュー結果をSlackの #dev チャンネルに投稿して」

Cursorは自動的にSlack用MCPツールを呼び出し、指定されたチャンネルにメッセージを送信します。

これまでブラウザを開いてコピペしていた作業が、エディタ内だけで完結するようになります。

MCPサーバーを導入することで、Cursorは単なる「コードを書くエディタ」から、「外部ツールと連携してタスクをこなすAIアシスタント」へと進化します。

Slackだけでなく、Git、データベース、ファイルシステムなど、アイデア次第で連携先は無限大です。

ぜひMCPを活用して、あなただけの最強の開発環境を構築してみてください。

よかったらシェアしてね！