Cursorのインストール

CursorはVS Codeをベースに開発されたAI搭載のコードエディタです。コード補完、リファクタリング、コード生成などをAIがサポートします。

インストール

brew install --cask cursor

初期設定

VS Codeからの移行

CursorはVS Codeの設定を引き継ぐことができます：

Cursorを起動
初回起動時に「Import from VS Code」を選択
設定、拡張機能、キーバインディングがインポートされる

AI機能の設定

Cursorアカウントを作成またはログイン
APIキーの設定（必要に応じて）
AI機能の有効化

主な機能

AI搭載機能

コード補完: コンテキストを理解した高度な補完
チャット: コードについてAIと対話
コード生成: 自然言語からコード生成
リファクタリング: AIによるコード改善提案
エラー修正: エラーの自動修正提案

ショートカット

Cmd+K: AIチャットを開く
Cmd+L: 現在の選択範囲でAIに質問
Tab: AI補完を受け入れる
Esc: AI補完をキャンセル

設定のカスタマイズ

settings.json

{
  // AI補完の設定
  "cursor.aiEnabled": true,
  "cursor.aiModel": "gpt-4",
  "cursor.aiTemperature": 0.7,

  // 補完の動作
  "cursor.autoTriggerCompletion": true,
  "cursor.completionDelay": 200,

  // プライバシー設定
  "cursor.telemetryEnabled": false
}

キーバインディングのカスタマイズ

keybindings.json:

[
  {
    "key": "cmd+shift+a",
    "command": "cursor.aiChat"
  },
  {
    "key": "cmd+shift+r",
    "command": "cursor.refactor"
  }
]

拡張機能

VS Codeの拡張機能がそのまま使用できます：

インストール方法

# コマンドラインから
cursor --install-extension ms-python.python

# またはCursor内から
Cmd+Shift+X で拡張機能パネルを開く

プライバシーとセキュリティ

コードの送信設定

{
  // コードをAIに送信しない
  "cursor.disableCodeSending": true,

  // 特定のファイルパターンを除外
  "cursor.excludePatterns": [
    "**/.env",
    "**/*.key",
    "**/secrets/**"
  ]
}

ローカルモデルの使用

プライバシーを重視する場合、ローカルLLMも使用可能：

設定でLocal Modelを選択
必要なモデルをダウンロード
オフラインでAI機能を使用

トラブルシューティング

VS Code拡張機能が動作しない

# 拡張機能の再インストール
cursor --list-extensions
cursor --uninstall-extension <extension-id>
cursor --install-extension <extension-id>

AI機能が応答しない

インターネット接続を確認
APIキーが正しく設定されているか確認
Cursorを再起動

パフォーマンスの問題

{
  // AI機能の負荷を軽減
  "cursor.aiCompletionOnType": false,
  "cursor.maxConcurrentRequests": 1
}

VS Codeとの併用

CursorとVS Codeは独立してインストールされるため、併用可能です：

# VS Code用
code .

# Cursor用
cursor .

アップデート

# Homebrewでアップデート
brew upgrade cursor

# または自動アップデートを有効化
"cursor.autoUpdate": true

ベストプラクティス

プロジェクトごとの設定
- .vscode/settings.jsonでプロジェクト固有の設定
- センシティブなコードではAI機能を制限
効率的な使い方
- 自然言語でコメントを書いてからコード生成
- AIチャットでコードレビューを依頼
- リファクタリング提案を活用
プライバシーの保護
- 機密情報を含むファイルは除外設定
- 必要に応じてローカルモデルを使用