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。
AIと自動化の世界が進化し続ける中、**MCP（モデルコンテキストプロトコル）**のようなツールは、カーソルのようなプラットフォーム内で多様なサービスや機能を統合するためにますます重要になっています。最近、カーソルはMCPサーバーのサポートを追加し、開発者やユーザーにとって強力なツールとなりました。この記事では、設定プロセスを詳しく見て、カーソルでMCPを活用してワークフローを向上させる方法を探ります。
カーソルでMCPサーバーを始めるには、最新バージョンのソフトウェア—現在は0.4.5.9以上を推奨します—を使用していることを確認する必要があります。このガイドでは、stdio/local設定方法を使用してBrave Search、Puppeteer、およびSequential Thinkingを統合する手順を説明します。
Cherry StudioでAI体験を向上させたいですか？それなら、これ以上探す必要はありません！**モデルコンテキストプロトコル（MCP）**の統合により、ワークフローを強化するための可能性が広がりました。この記事では、Cherry StudioでMCPを設定し、AIツールとのインタラクションを変革するその潜在能力を活用する方法を探ります。
設定プロセスに入る前に、まずMCPが何であり、なぜ重要なのかを理解しましょう。MCPは、AIシステムと外部データソースをシームレスに接続するために設計されたオープンソースの標準です。これは、AIモデルと現実のアプリケーションとの間のギャップを埋め、コミュニケーションのためのユニバーサルインターフェースを提供します。このプロトコルは、多様なツールやサービスの統合を簡素化し、AIがより広範なデータと機能を活用できるようにします。