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Augment Context Engine MCPのインストールと使い方

BlogsAugmentMCPCursorClaude約3分

Augment Context Engine MCPのインストールと使い方

AugmentのContext Engine MCPは、企業レベルのコード検索を最新のAIエージェントに組み込みます。Model Context Protocol (MCP)サーバーをローカルで起動すると、Cursor、Claude Code、Zed、GitHub CopilotなどのツールがAugmentに正確なコード検索を依頼でき、アシスタントを実際のプロジェクトに根ざした状態に保てます。このガイドではインストール、設定、日常的な使い方を説明し、より速く機能をリリースできるようサポートします。

なぜAugment Context Engine MCPを選ぶのか？

  • 深いプロジェクト認識 – Augmentは複数リポジトリの検索インデックスを構築するため、「Stripeの初期化はどこ？」のようなクエリに対して即座に正しいファイルを返します。
  • MCP互換性 – MCP対応クライアント（Cursor、Claude Desktop、Gemini CLIなど）なら同じサーバーを呼び出せます。新しいプラグインは不要です。
  • 安全な認証フロー – Auggie CLIのログインセッションを利用できるほか、AUGMENT_SESSION_AUTHでスコープ付きアクセストークンを注入できます。
  • クロスプラットフォームツール – macOS、Windows、Linuxで動作。サーバーはstdio経由で通信し、エディタに依存しません。

前提条件

  1. Node.js 18以上: Auggie CLIをインストールするために（npmまたはnpxを使用）。
  2. AugmentアカウントおよびContext Engineへのアクセス。 Augmentでサインアップし、ワークスペースを確認してください。
  3. 対応MCPクライアント: Cursor、Claude Code/Desktop、Zed、GitHub Copilotなど。

ステップ1: Auggie CLIのインストール

AugmentはMCPサーバーをAuggie CLIの一部として提供しています。プレリリースパッケージをグローバルにインストールしましょう：

npm install -g @augmentcode/auggie@prerelease

インストールを確認：

auggie --version

CLIを最新に保つことで、プロトコルの改善や新しい検索ツールが利用可能になります。

ステップ2: Augmentへの認証

ブラウザでログインしてCLIに署名付きリクエスト発行を許可します：

auggie login

このコマンドでAugmentのOAuthウィンドウが開き、認証完了後CLIがローカルセッションを保存し、MCPサーバーが再利用します。CI向けにはトークンをエクスポートしてください：

auggie token print
export AUGMENT_SESSION_AUTH='{"accessToken":"...","tenantURL":"https://tenant.augmentcode.com","scopes":["read","write"]}'

ヒント: トークンは決してGitにコミットしないでください。端末の環境変数設定、.gitignoreに入れた.envファイル、シークレットマネージャーを利用しましょう。

ステップ3: MCPサーバーの起動

Auggie CLIはコンテキストエンジンモードを提供します：

auggie --mcp -m default -w "${WORKSPACE_FOLDER_PATHS%%,*}"
  • -m default はAugmentモデルプロファイルの選択。
  • -wは最初のワークスペースフォルダを指し、サーバーがプロジェクトツリーをミラーリングします。

クライアントがMCPで接続すると、Auggieはファイルをインクリメンタルにインデックスし、codebase-retrievalやquery_codebaseなどのツールを提供します。

ステップ4: MCPクライアントの設定

Cursor IDE

  1. Settings › Tools & MCP → New MCP Serverを開く。
  2. OSに合ったJSONスニペットをペースト：

macOS / Linux (bash):

{
  "mcpServers": {
    "augment-context-engine": {
      "type": "local",
      "command": "bash",
      "args": ["-c", "auggie --mcp -m default -w \"${WORKSPACE_FOLDER_PATHS%%,*}\""] ,
      "enabled": true
    }
  }
}

Windows (PowerShell):

{
  "mcpServers": {
    "augment-context-engine": {
      "type": "local",
      "command": "powershell",
      "args": ["-Command", "auggie --mcp -m default -w \"($env:WORKSPACE_FOLDER_PATHS -split ',')[0]\""],
      "enabled": true
    }
  }
}
  1. Cursorを再起動。MCPツールパレットにcodebase-retrievalが表示されるはずです。

Claude Code / Claude Desktop

  1. Claudeの設定ファイルを編集（macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json、Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json）。
  2. Augmentサーバーエントリを追加：
{
  "mcpServers": {
    "augment-context-engine": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "auggie-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "AUGMENT_SESSION_AUTH": "{\"accessToken\":\"your-token\",\"tenantURL\":\"https://...\"}"
      }
    }
  }
}
  1. Claude Desktopを再起動して新しいMCPツールセットを読み込みます。

ワークスペースルート: Claude Codeはリポジトリルートパスを必要とし、正しいファイルをインデックスします。IDE内のClaude Code Settings › Workspace Rootで設定してください。

ステップ5: 連携のテスト

MCP対応のIDEで簡単な検索プロンプトを実行：

"What does this project do? Please use the codebase retrieval tool."

エージェントがcodebase-retrievalを呼び出し、コンテキスト豊かなスニペットをストリームして引用付きで回答するのが見えるはずです。ツールがなければCLI出力のエラーメッセージを確認してください：

  • Auggie CLI not found → バイナリがPATHにあるか確認。
  • Authentication required → auggie loginを再実行かトークンを更新。
  • Query timed out → 巨大モノレポの初回インデックスビルドは時間がかかるため、完了後に再試行。

日常利用のヒント

  • 具体的な質問をする。 「認証はどこ？」より「JWTを検証するミドルウェアを見せて」の方がノイズ削減に効果的。
  • ツールを連携させる。 CursorやClaudeはcodebase-retrieval、codebase-searchなどのMCPツールを連続呼び出し、反復的な回答を得られます。
  • マルチリポジトリプロジェクト。 複数の-wフラグやワークスペースフォルダーを使い、マイクロサービス間参照をAugmentが横断的にマッピング。
  • オフライン時のフォールバック。 接続を失ってもCLIはキャッシュされたインデックスを提供し続けますが、最新の変更は反映されません。オンライン復帰時にgit pullとサーバー再起動をしてください。

Augment Context Engine MCPの優位点は？

  • 精度: デベロッパーワークフローに重点を置いており、呼び出しグラフ、テスト、関連ドキュメントを優先順位付けします。
  • 速度: MCPサーバーはほぼ即時にトークンをクライアントにストリームし、後続クエリはウォームキャッシュを再利用します。
  • セキュリティ: 認証トークンはローカルに留まり、stdio経由の通信で実行環境を制御可能。チーム向けにはAugment Enterpriseが組織ポリシーや監査ログをサポート。
  • 弱点: エンジンはAugmentの管理バックエンドに依存するため、アクティブなサブスクリプションとネットワークアクセスが必須。またローカルでインデックスを作成するため、巨大モノレポの初回実行に数分かかることがあります。

DIYの埋め込み手法やオープンソースのレトリーバーと比較し、Augmentはセットアップ時間を節約し、主要なIDEエージェントと即時統合できます。すでにCursorやClaudeを使っているなら、MCP経路は自然に感じられます。

トラブルシューティングチェックリスト

症状原因候補解決策
MCPサーバーが見えないJSON設定ミス句読点・引用の整合性を確認、クライアント再起動
Auggie CLI not foundPATH問題CLI再インストールかnpmグローバルbinをPATHに追加
認証エラーセッション期限切れauggie loginやAUGMENT_SESSION_AUTHの更新
IDE内でツールが無いワークスペース不一致-wがアクティブリポジトリを指しているか確認
クエリが遅い初回インデックス作成中インデックス完了までCLIを起動し続ける

まとめ

AugmentのContext Engine MCPはAIコーディングエージェントに実際のコードベースへの信頼できるアクセスを提供します。Auggieのインストール、ログイン、MCP設定を数コマンドで行うだけで、正確なコード検索、スピーディなレビュー、誤出力の少ないコード生成が可能に。IDEと並行してサーバーを稼働させ、他の開発サービス同様に定期的な更新・ログ監視・トークン管理を心がけましょう。

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