Cursor MCP セットアップ: mcp.json、ワンクリックインストールリンク、OAuth

要点: Cursor は MCP サーバーを mcp.json から読み込みます。グローバルなら ~/.cursor/mcp.json、プロジェクトごとなら .cursor/mcp.json です。リモートサーバーは url のエントリ、ローカルサーバーは command と args です。ファイルを保存し、Cursor Settings → Tools & MCP を開き、サーバーに Needs login と表示されたらサインインすれば、ツールが Agent から使えるようになります。サーバーはワンクリックインストールリンクとしても共有でき、UnifAPI 用のリンクは下にあります。

Cursor の MCP 対応はファイルベースで、これは朗報です。OAuth のサインイン以外にクリックして進める操作はなく、設定はコミットでき、同じ JSON の形がすべてのサーバーで使えます。このガイドでは UnifAPI MCP サーバー（https://mcp.unifapi.com、X、Instagram、TikTok、YouTube、Reddit、LinkedIn、Threads、SEO スタックのライブな公開データ）を実例として使います。

mcp.json の場所

どちらのファイルも同じ形で、Cursor は両方をマージします。同じ名前が両方にある場合は、プロジェクトのエントリが優先されます。

リモートサーバー: url の形

ファイルを作成または編集し、mcpServers の下にサーバーを追加します。

{
  "mcpServers": {
    "unifapi": {
      "url": "https://mcp.unifapi.com"
    }
  }
}

保存します。Cursor Settings → Tools & MCP（古いビルドでは MCP & Integrations）を開きます。サーバーがステータスのドットとともに表示されます。UnifAPI のような OAuth で保護されたサーバーには Needs login と表示されます。クリックして、ブラウザのウィンドウで UnifAPI アカウントにサインインするか新規作成し、読み取り専用スコープを承認します。ドットが緑になり、サーバーの下にツール一覧が展開されます。list_operations、get_operation、call_api です。

Cursor は OAuth 2.0 のダイナミッククライアント登録に対応しており、UnifAPI はこれを使うので、クライアント ID は不要です。固定のクライアント ID を配布するプロバイダーや、ホワイトリストに登録したリダイレクト URL を必要とするプロバイダー向けに、Cursor は url の隣に CLIENT_ID、省略可能な CLIENT_SECRET、scopes を持つ auth ブロックを受け付けます。UnifAPI には必要ありません。

OAuth の代わりに静的トークンを使うリモートサーバーは headers を取り、値は環境変数から読み込めます。

{
  "mcpServers": {
    "example": {
      "url": "https://mcp.example.com",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${env:EXAMPLE_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

UnifAPI はこの方法でワークスペースの API キーも受け付けますが、推奨は OAuth です。ファイルに秘密情報がなく、トークンは読み取り専用です。

ローカルサーバー: command の形

お使いのマシン上で動くサーバーは、Cursor が起動するコマンドです。

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "${workspaceFolder}"],
      "env": {
        "NODE_OPTIONS": "--max-old-space-size=512"
      }
    }
  }
}

${workspaceFolder}、${userHome}、${env:NAME} は展開されるので、コミットした .cursor/mcp.json をマシンに依存しない状態に保てます。command と url は排他的で、両方を持つエントリは無視されます。

ワンクリックインストールリンク

Cursor はディープリンクからサーバーをインストールできます。ベンダーがドキュメントに「Add to Cursor」ボタンを置けるのはこの仕組みによるものです。リンクにはサーバー名と、手で書くのと同じ JSON を base64 エンコードしたものが含まれます。

cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=$NAME&config=$BASE64_CONFIG

UnifAPI の場合、config は {"url":"https://mcp.unifapi.com"} の base64 です。

cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=unifapi&config=eyJ1cmwiOiJodHRwczovL21jcC51bmlmYXBpLmNvbSJ9

ブラウザで開くとサーバーが Cursor に渡され、Cursor はグローバルの mcp.json に書き込む前に確認を求めます。自分用のリンクは echo -n '{"url":"https://…"}' | base64 で生成し、2 つのパラメータを置き換えます。リンクはオンボーディングには便利ですが、チームにはコミットした .cursor/mcp.json が引き続き正しい選択です。

ツールを使う

MCP ツールを使うのは Agent（デフォルトのチャットモード）で、インライン編集や Tab は使いません。サーバーが答えられることを頼み、ツール呼び出しが出るかを見ます。

unifapi MCP サーバーを使って、TikTok で利用できるオペレーションを一覧し、クリエイターの最近の動画を返すのはどれか教えてください。

MCP 設定でそのサーバーの自動実行を有効にしていない限り、Cursor はツールを実行する前に確認を求めます。UnifAPI のような読み取り専用サーバーなら、自動実行は妥当です。呼び出しで消費されうるのはワークスペースのクレジットだけで、get_operation が call_api の実行前にレコードあたりの価格を示します。

Cursor がモデルに一度に送るツールの数には上限があり（有効なすべてのサーバーを合わせて 40 個前後）、残りは無効化されます。そのため、ツールのサーフェスが小さいサーバーを選んでください。UnifAPI のカタログが 3 つのツールの裏に置かれているのは意図的なものです。大きなカタログをエンドポイントごとに 1 ツールとして公開すれば、大半が無効化されてしまいます。

UnifAPI での最初のタスク

ループ全体を一通り試せる、範囲を絞ったプロンプトです。

unifapi MCP ツールを使って、過去 7 日間に「Cursor MCP」に言及した Reddit のスレッドを見つけ、スコア上位 20 件を取得し、繰り返し出てくるセットアップの問題をそれぞれスレッドの例 1 つとともにまとめてください。call_api の前に list_operations と get_operation を呼び出してください。

課金は公開データのレコード 1 件ごとに、ワークスペースのクレジットで行われます（1 クレジット $0.001。ほとんどのレコードは 1 クレジットで、より高い最低クレジットはカタログに公開されています）。モデルトークンは Cursor のプランで消費されます。新しい UnifAPI ワークスペースには初回チャージまでクレジットがなく、初回チャージには一回限りのボーナスが付くので、最初の call_api の前に一度チャージしてください。

エンドポイントからではなく仕事から始めたい場合は、プラットフォーム Agent（Reddit、X、LinkedIn、TikTok、YouTube、Instagram、Threads）と SEO Agent に、それぞれすぐ使えるプロンプトと必要なオペレーションが用意されています。

トラブルシューティング

確認したソース

2026 年 10 月 14 日に、Cursor の MCP ドキュメント（設定の形、OAuth、変数の展開）とインストールリンクのリファレンスに照らして執筆しました。設定のラベルは Cursor のリリースごとに変わりますが、ファイル形式は安定しています。

次に読むべきもの

MCP セットアップ - すべてのクライアント向けのホスト型コネクタの手順。

Claude に MCP サーバーを追加する方法 - コネクタ、claude_desktop_config.json、claude mcp add。

Codex MCP セットアップ - codex mcp add と config.toml。

AI エージェントのコンテキスト管理: ルール、Skills、MCP - ルールファイルや Skills の隣で MCP がどこに位置するか。