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MCP × Cursorで実現する効率化と自動化

hayato
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AI
Model Context Protocol
Cursor
tech

こんにちは、株式会社ジャンボの築紫（@hayato_294）です！

本記事では、私たちが日々活用している MCP（Managed Control Plane） と Cursor を組み合わせた
「リアルな現場の開発体験」をご紹介します。

GitHub MCPやMongoDB MCPをどのように活用し、開発・運用を加速しているか。
その全体像をCursorでのプロンプト設計や具体的なユースケースとともにお届けします！

💡 そもそもMCPって何？

MCP（Managed Control Plane）は、LLMアプリケーションが外部ツールとやり取りするための共通プロトコルです。
GitHubやMongoDBなど、複数のサービスを自然言語で統一的に操作できるようにする、いわばAI時代のI/Oハブのような存在です。

🏢 JamboにおけるMCP × Cursorのリアルな使い方

✅ 1. GitHub MCP × Cursorでコードフローを自動化

  • API仕様の把握に活用

たとえば社内APIについて、GitHub MCPを使ってエンドポイントの有無・パラメータ・レスポンス形式を自動抽出します。
Cursorでプロンプトを工夫すれば、仕様調査が数秒で完了。

🔍 実例

github mcpを使用して以下APIの仕様を確認したい
====
リポジトリ: Jambo-Inc/Test-API
API: get_test_users
確認内容:
- APIの存在確認
- リクエストパラメータ（JSON形式）
- レスポンス形式（成功・失敗）
====

成功時のレスポンス例：

{
  "code": 0,
  "data": [
    { "id": 101, "name": "Taro Tester", "email": "taro@test.io" },
    { "id": 102, "name": "Hanako Example", "email": "hanako@example.com" }
  ]
}

失敗時のレスポンス例：

{
  "code": 404,
  "message": "API endpoint not found"
}
  • プルリク作成の自動化

git remote や git branch をCursor上で読み取り、差分内容やテンプレートを抽出。
GitHub MCP経由でPull Requestまで一気に作成可能です。

  • コミットメッセージ生成

変更点に対して文脈に沿ったコミットメッセージをCursorが提案。
エンジニアの負担を減らしつつ品質を担保。

✅ 2. MongoDB MCPでデータベース作業を省力化

  • ユーザー検索とインデックス確認
mongo mcpを使用して以下を実行してください
====
DB: testdb
コレクション: users
検索条件: { "email": "test.user@example.com" }
確認事項: 使用されたインデックス情報を含めて出力
====

出力例：

{
  "result": {
    "id": "user_001",
    "email": "test.user@example.com",
    "name": "Test User",
    "created_at": "2024-10-01"
  },
  "indexUsed": "email_1"
}
  • データ整合性の検証
    件数チェックやフィールド分布確認を自然言語で指示可能。

📊 プロンプト実例

mongo mcpを使用して以下を確認してください
====
DB: sampledb
コレクション: access_logs
確認内容:
- 総件数
- "status": "success" の件数
- "user_id" フィールドの出現数と最多ユーザー
====

出力例：

{
  "total_documents": 12500,
  "status_success_count": 10342,
  "user_id_distribution": {
    "unique_users": 890,
    "most_active_user": {
      "user_id": "testuser_42",
      "count": 431
    }
  }
}

✅ 3. Cursorとの合わせ技でプロンプト駆動型開発を実現

  • @mentionでリポジトリやコードを直接参照
    @code, @docs, @git などの指定により、コンテキスト精度が向上します。

  • Project Rulesを活用して文脈を共有
    チーム全体で再利用可能なルールを定義し、出力の一貫性と再現性を向上させています。

🧩 導入で直面した課題とその解決法

課題 解決方法
権限やセキュリティの管理が複雑 SAML連携＋MCPのロール制御で一元化。誤設定も激減
ツール間の連携不足 GitHubとMongoDBのMCPをWebhookやAPIで繋ぎ、連動性UP
メンバーの習熟度に差 CursorとMCPをテーマにした社内勉強会を継続開催中

✍️ Cursorプロンプト作成のコツ（社内で実践中）

  • 冒頭にタスクの目的を明記
  • プロジェクト固有の情報はProject Rulesに
  • 出力形式の例を必ず明示する
  • 構造化（==== や ##）で視認性と再利用性を向上

🌟 まとめ：MCP × Cursor“対話可能”にする

私たちはMCPとCursorの導入により、
**「コードを書く・データを探す」から「AIに聞く・AIに任せる」**という開発体験にシフトしつつあります。

今後もJamboではこの基盤をさらに進化させ、
スピーディでスケーラブルな開発体制をつくっていきます！

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