Настройка Cursor для взаимодействия с MCP-сервером

Курс: MCP: Создание ИИ-агентов на практике (Python & TypeScript)12+

Теперь, когда мы разобрались с архитектурой MCP и уже умеем запускать сервер локально, настало время подключить его к мощному инструменту разработки — редактору Cursor. Это не просто редактор кода, а полноценная среда, встроенная с ИИ, которая может использовать наш MCP-сервер как источник интеллектуальных возможностей.

Cursor позволяет расширять свои ИИ-возможности за счёт внешних MCP-серверов. Это значит, что вместо стандартных встроенных функций вы можете подключить собственных агентов, которые умеют, например, генерировать персональные курсы, анализировать метрики роста или даже помогать в продвижении стартапа — как раз то, что важно в вашем текущем проекте.

Что такое Cursor и зачем он нужен?

Cursor — это ИИ-нативный редактор кода, основанный на VS Code, но с глубокой интеграцией с LLM. Он умеет писать код, рефакторить, объяснять и даже выполнять команды — при этом поддерживает MCP (Model Context Protocol), что открывает путь к подключению собственных серверов с инструментами.

💡 MCP в Cursor — это как «розетка» для умных функций. Вы подключаете свой сервер — и редактор сразу получает доступ к вашим инструментам: от анализа данных до автоматизации маркетинга.

Мы уже настраивали локальный MCP-сервер и знаем, как он обменивается данными с LLM. Теперь задача — научить Cursor находить и использовать этот сервер.

Подготовка: что уже готово

Перед настройкой убедимся, что у нас есть:

Работающий MCP-сервер (например, на FastAPI или Express.js), запущенный локально
Сервер принимает запросы по http://localhost:8080 (или другому порту)
Эндпоинт /mcp отвечает на GET /spec и POST /call

Если вы прошли тему «Базовая конфигурация и тестирование локального сервера», у вас уже есть такой сервер. Если нет — вернитесь к ней: без работающего сервера подключение не сработает.

Шаг 1: Запуск MCP-сервера

Убедитесь, что ваш сервер запущен. Например, если вы используете Python + FastAPI:

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8080

✅ Хорошо: сервер доступен по http://localhost:8080, отвечает на GET /mcp/spec и возвращает спецификацию MCP.
❌ Плохо: сервер не запущен, порт занят, CORS блокирует запросы.

Проверить можно в браузере или через curl:

curl http://localhost:8080/mcp/spec

Если видите JSON с информацией о сервере — всё в порядке.

Шаг 2: Настройка Cursor

Откройте Cursor (скачайте с cursor.sh, если ещё не установили).
Перейдите в Settings → AI Settings → MCP Servers.
Нажмите Add Server.
Введите:
- Name: My Course Generator Agent
- URL: http://localhost:8080/mcp
Нажмите Test Connection.

Если всё настроено верно, Cursor покажет: Connection successful и список доступных инструментов (tools), которые вы определили в сервере.

⚠️ Если соединение не удаётся:

Проверьте, запущен ли сервер

Убедитесь, что сервер разрешает CORS (добавьте CORSMiddleware в FastAPI или Express)

Убедитесь, что порт не блокируется фаерволом

Шаг 3: Использование MCP-агента в Cursor

Теперь можно использовать ваш сервер прямо в редакторе. Например, попробуйте написать:

"Создай структуру курса по продвижению стартапов на генеративном ИИ, учитывая, что аудитория — фронтенд-разработчики"

Если ваш MCP-сервер имеет инструмент generate_course_outline, Cursor передаст запрос туда, получит ответ и вставит его — как будто это сделал встроенный ИИ.

Пример: интеграция для вашего стартапа

Вы разрабатываете генератор персональных курсов. Представим, что у вас есть инструмент analyze_user_profile, который:

Принимает профиль пользователя
Возвращает рекомендации по структуре курса

После подключения к Cursor вы можете:

Вставить профиль пользователя в чат
Написать: «Проанализируй профиль и предложи 3 модуля курса»
Cursor вызовет ваш MCP-сервер → ваш инструмент → вернёт персонализированный ответ

Это уже не просто автодополнение — это ваш собственный ИИ-агент в IDE.

Что может пойти не так?

Проблема	Причина	Решение
Connection failed	Сервер не запущен	Запустите сервер через `uvicorn` или `node`
Tools not appearing	Неверный формат `/spec`	Проверьте, возвращает ли сервер валидный MCP-спек
Запросы не доходят	CORS блокирует	Добавьте `Access-Control-Allow-Origin: *`
Ошибки в логах Cursor	Неправильные типы в инструментах	Сверьтесь с MCP-спецификацией

Важный совет: безопасность при тестировании

Пока мы работаем локально — всё безопасно. Но если вы позже захотите подключить сервер по внешнему IP:

🔐 Никогда не оставляйте MCP-сервер открытым без аутентификации. Даже в тестовой среде используйте API-ключи или токены. Мы подробно разберём это в теме «Получение и безопасное хранение API-ключей».

Что дальше?

Теперь вы можете использовать Cursor как интерфейс к своим агентам — это мощный шаг к автоматизации разработки и тестирования.

Но Cursor — не единственный инструмент, с которым можно интегрировать MCP. В следующей теме мы покажем, как использовать MCP-агентов в реальных сценариях: например, автоматизировать публикацию контента, генерировать идеи для продвижения и собирать обратную связь — всё это без ручного вмешательства.

Готовы превратить вашего агента в помощника по раскрутке стартапа? Тогда переходите к следующей теме — там будет по-настоящему полезно. 🚀