Cursor Agent入門 - AIアシスタントとの対話の始め方

はじめに

Cursor Agentは、複雑なコーディングタスクを自律的に実行するAIアシスタントです。自然言語で指示を出すだけで、ファイルの読み書き、コードベース検索、ターミナル実行といった一連の作業を自動で行います。

本記事では、Cursor Agentとの基本的な対話方法を解説します。この記事を読むことで、以下のことができるようになります。

• Agentパネルへのアクセスと起動方法の理解
• 自然言語による効果的な指示の出し方
• @メンションを活用したコンテキストの提供
• タスクに応じた最適なAIモデルの選択

実行環境と前提条件

実行環境

前提条件

• Cursorのインストールが完了していること
• 基本的なプログラミング知識があること
• プロジェクトフォルダを開いた状態であること

Agentパネルへのアクセス

Cursor Agentは、エディタ内のサイドパネルから利用できます。アクセス方法は複数用意されており、作業スタイルに合わせて選択できます。

キーボードショートカットによる起動

最も素早くAgentを起動する方法は、キーボードショートカットの使用です。

このショートカットは、エディタのどの位置にいても機能します。コードを書いている途中でも、すぐにAgentに質問や指示を出せます。

サイドバーからのアクセス

Cursor 2.0以降では、新しいエディタサイドバーからAgentとプランを管理できます。サイドバーのAgentアイコンをクリックすることで、以下の操作が可能です。

• 新しいAgentセッションの開始
• 過去の会話履歴へのアクセス
• 複数のAgentセッションの管理
• チャットのピン留め

レイアウトの切り替え

Cursor 2.3では、ワークスペースごとにデフォルトのレイアウトをカスタマイズできます。用意されているレイアウトは以下の4種類です。

• agent: Agentパネルを中心としたレイアウト
• editor: コードエディタを中心としたレイアウト
• zen: 集中モード
• browser: ブラウザ連携を重視したレイアウト

レイアウトの切り替えは Cmd+Option+Tab（macOS）または Ctrl+Alt+Tab（Windows/Linux）で行えます。

自然言語による指示の出し方

Cursor Agentは、自然言語で指示を受け取り、タスクを実行します。効果的な指示の出し方を理解することで、Agentの能力を最大限に引き出せます。

基本的な指示の構造

良い指示には、以下の要素が含まれています。

1. 目的: 何を達成したいか
2. 対象: どのファイルやコードに対して
3. 制約: 守るべきルールや条件

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例1: 基本的な質問
このプロジェクトで使用されているフレームワークを教えてください

例2: コード生成の指示
ユーザー認証機能を実装してください。JWTを使用し、
ログイン、ログアウト、トークンリフレッシュのエンドポイントを作成してください

例3: リファクタリングの指示
このファイルのエラーハンドリングを改善してください。
try-catchブロックを追加し、適切なエラーメッセージを返すようにしてください

効果的な指示のパターン

Agentから高品質な出力を得るために、以下のパターンを活用してください。

段階的な指示

複雑なタスクは、段階的に指示を出すことで精度が向上します。

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まず、現在のプロジェクト構造を確認してください。
次に、APIルートの一覧を教えてください。
その後、認証ミドルウェアの実装状況を調べてください。

具体的な技術要件の指定

使用する技術やライブラリを明示することで、期待通りの実装が得られます。

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TypeScriptでユーザーサービスを実装してください。
以下の要件を満たしてください：
- Zodでバリデーションを行う
- Prismaでデータベースアクセスを行う
- エラーはカスタム例外クラスでハンドリングする

期待する出力形式の指定

出力形式を指定することで、後続の作業がスムーズになります。

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このAPIのドキュメントを作成してください。
以下の形式で出力してください：
- エンドポイント
- HTTPメソッド
- リクエストパラメータ
- レスポンス例
- エラーコード一覧

会話の継続と修正

Agentとの対話は継続的に行えます。最初の回答が期待と異なる場合は、追加の指示で修正できます。

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初回指示: ログイン機能を実装してください

追加指示: パスワードのハッシュ化にbcryptを使用するよう修正してください

さらに追加: ログイン失敗時のレートリミットも追加してください

コンテキスト（@メンション）の活用

Cursor Agentは、@メンションによって明示的にコンテキストを受け取ることで、より正確な回答を生成します。適切なコンテキストの提供は、Agent活用の要です。

基本的な@メンション

プロンプト入力欄で @ を入力すると、利用可能なコンテキストの一覧が表示されます。

ファイル・フォルダの参照

特定のファイルやフォルダをAgentに参照させる場合は、@メンションでパスを指定します。

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@src/auth/login.ts このファイルのセキュリティ上の問題点を指摘してください

@src/services/ このフォルダ内のサービスクラスの依存関係を整理してください

Cursor 2.0以降では、ファイルとディレクトリがピル状のチップとしてインライン表示されます。タグ付きコンテキストを含むプロンプトのコピー＆ペーストも容易になりました。

自動コンテキスト収集

Cursor 2.0で導入された改良により、Agentはプロンプト入力でコンテキストを手動で添付しなくても、自動的にコンテキストを収集できるようになりました。以下のコンテキストは自動で収集されます。

• 現在開いているファイル
• カーソル位置周辺のコード
• 最近編集したファイル
• プロジェクトの構造情報

ただし、明示的に@メンションで指定することで、より正確なコンテキストを提供できます。

コンテキスト活用のベストプラクティス

効果的なコンテキスト提供のポイントを以下に示します。

1. 関連ファイルを明示する: 参照すべきファイルがある場合は明示的に指定
2. 過剰なコンテキストを避ける: 必要最小限のファイルに絞る
3. シンボル単位で指定: ファイル全体よりも特定の関数やクラスを指定

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良い例:
@src/auth/jwt.service.ts のverifyToken関数を使って、
認証ミドルウェアを実装してください

避けるべき例:
@src/ このフォルダのすべてのファイルを見て、
何か改善点があれば教えてください

利用可能なAIモデルの選択と特徴

Cursorでは、複数のAIプロバイダーから最先端のモデルを選択できます。タスクの性質に応じて最適なモデルを選ぶことで、効率と品質を両立できます。

利用可能なモデル一覧

2026年1月時点で利用可能な主要モデルは以下のとおりです。

モデル選択の指針

タスクの性質に応じて、以下の指針でモデルを選択してください。

速度重視のタスク

• Gemini 3 Flash: 簡単な質問、コード補完
• Claude 4.5 Sonnet: 中規模の実装タスク
• Composer 1: Cursorに最適化された高速処理

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使用シーン:
- 簡単なコード生成
- 構文エラーの修正
- 定型的なボイラープレートコード生成

品質重視のタスク

• Claude 4.5 Opus: 複雑な設計判断、大規模リファクタリング
• GPT-5.2: 難解なアルゴリズム実装
• Gemini 3 Pro: 大規模コードベースの分析

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使用シーン:
- アーキテクチャ設計の相談
- セキュリティレビュー
- パフォーマンス最適化

Auto設定の活用

モデル選択で「Auto」を選ぶと、Cursorがタスクに応じて最適なモデルを自動選択します。どのモデルを使うか迷った場合は、まずAutoで試すことをおすすめします。

モデルの切り替え方法

Agentパネルのモデルセレクタから、使用するモデルを切り替えられます。

1. Agentパネル上部のモデル名をクリック
2. ドロップダウンから希望のモデルを選択
3. 選択したモデルで会話が継続

会話の途中でモデルを切り替えることも可能です。たとえば、最初はSonnetで素早く方針を決め、実装段階でOpusに切り替えるといった使い方ができます。

料金プランとモデルの関係

利用可能なモデルと使用量は、料金プランによって異なります。

実践：Agentとの対話例

実際のAgentとの対話例を通じて、効果的な活用方法を確認しましょう。

例1：新規機能の実装

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プロンプト:
ユーザー登録APIを実装してください。
要件は以下のとおりです：
- POST /api/users/register
- メールアドレス、パスワード、名前を受け取る
- パスワードはbcryptでハッシュ化
- 重複メールアドレスはエラーを返す
- @src/services/user.service.ts を参考にしてください

この指示には、目的（API実装）、技術要件（bcrypt）、制約（重複チェック）、コンテキスト（参考ファイル）がすべて含まれています。

例2：バグの調査と修正

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プロンプト:
@src/auth/middleware.ts で認証エラーが発生しています。
エラーメッセージ: "jwt malformed"
原因を調査し、修正案を提示してください。

エラーメッセージと対象ファイルを明示することで、Agentは効率的に問題を特定できます。

例3：コードレビュー

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プロンプト:
@src/api/users/ このディレクトリのコードをレビューしてください。
以下の観点でチェックしてください：
- セキュリティ上の問題
- パフォーマンスのボトルネック
- エラーハンドリングの漏れ

観点を明示することで、焦点を絞ったレビューが得られます。

期待される結果

本記事の内容を実践することで、以下の状態を達成できます。

• Cursor Agentをスムーズに起動し、自然言語で指示を出せる
• @メンションを活用して、適切なコンテキストを提供できる
• タスクに応じて最適なAIモデルを選択できる
• 日常的な開発質問やコード生成をAgentに委任できる

次の記事では、Agentが使用するツール群（ファイル読み取り、コードベース検索、ターミナル実行など）の詳細と、Auto-run設定によるワークフロー自動化について解説します。

まとめ

Cursor Agentは、AI駆動開発における中核的な機能です。Ctrl+Iで素早く起動し、自然言語で指示を出すだけで、複雑なコーディングタスクを自律的に実行してくれます。

効果的な活用のポイントは以下の3点です。

1. 明確な指示: 目的、対象、制約を含む具体的な指示を出す
2. 適切なコンテキスト: @メンションで必要なファイルやシンボルを参照させる
3. モデル選択: タスクの性質に応じて速度重視か品質重視かを判断する

Agentとの対話を重ねることで、自分の開発スタイルに合った活用パターンが見つかります。まずは簡単な質問やコード生成から始めて、徐々にタスクの複雑さを上げていってください。

参考リンク

• Cursor公式ドキュメント
• Cursor Agent Overview
• Cursor Context - @Symbols
• Cursor Models
• Cursor Features
• Cursor Changelog
• Cursor Learn