Как настроить Cursor AI и что такое MCP-серверы

В последние годы инструменты с искусственным интеллектом всё активнее входят в повседневную жизнь разработчиков. Одним из таких решений стал Cursor AI — интеллектуальная среда разработки, которая сочетает в себе возможности VS Code и встроенного AI-помощника. Помимо базовой генерации кода, Cursor AI предлагает продвинутые возможности интеграции с внешними системами через MCP-серверы, а также гибкие механизмы управления правилами и контекстом проекта.

А узнать больше про Cursor AI можно в нашем видео:

Что такое Cursor AI

Cursor AI — это среда разработки (IDE), построенная на основе Visual Studio Code. Она сочетает знакомый интерфейс и функционал VS Code с интеллектуальной поддержкой, позволяющей программисту взаимодействовать с искусственным интеллектом прямо в процессе написания кода.

Главное преимущество Cursor AI заключается в том, что весь проект, открытый в IDE, индексируется и передаётся в контексте каждого запроса к модели. Это позволяет AI учитывать структуру файлов, зависимости и контекст, создавая более точные и релевантные ответы.

Коротко про работу

В Cursor AI можно работать с AI несколькими способами:

• через встроенный чат,

• выделяя конкретные участки кода и отправляя запросы,

• или напрямую исправляя ошибки в коде с помощью контекстных подсказок.

Cursor AI не просто предлагает решения — он анализирует структуру проекта, зависимые файлы и архитектуру, стараясь не нарушить целостность системы при генерации кода или фиксе ошибок.

Что такое MCP-сервер

MCP (Model Context Protocol) — это протокол, позволяющий Cursor AI взаимодействовать с внешними инструментами, базами данных и сервисами. Проще говоря, MCP выступает в роли посредника между искусственным интеллектом и внешними системами, обеспечивая доступ к данным и функциональности других платформ.

Как работают MCP-серверы в Cursor AI

MCP-серверы собирают и передают в Cursor AI контекстную информацию: зависимости проекта, конфигурационные файлы, библиотеки и документацию. Это помогает AI глубже понимать структуру кода и работать точнее.

Примером является Context-7 — MCP-сервер, который отслеживает, какую документацию разработчик использует, и автоматически подгружает её последнюю версию при генерации кода. Это исключает ошибки, вызванные устаревшей информацией.

Практическая настройка

Настройка MCP-серверов происходит через меню Settings → Tools and MCP. Здесь можно подключать различные серверы, такие как:

• Browser Automation — анализирует ошибки в браузере во время выполнения кода;

• Context-7 — работает с документацией;

• SQLite — подключает локальную базу данных.

После добавления серверов их нужно перезапустить, чтобы они начали работу. Активный сервер отображается зелёным индикатором, неработающий — красным.

Что такое правила в Cursor AI

Rules — это мастер-промпты, которые задают определённые ограничения и стиль поведения AI. Они помогают избежать галлюцинаций, повышают точность генерации кода и стандартизируют процесс разработки.

Разработчик может создавать собственные правила или использовать готовые, доступные в библиотеке Cursor. Например, можно задать правило, которое заставит AI писать код строго на TypeScript и использовать библиотеку Fluent UI.

Project Rules

Project Rules устанавливаются на уровне всего проекта и действуют для всех файлов и модулей. Они обеспечивают согласованность архитектуры и кодстайла.

Cursor AI анализирует существующие файлы, библиотеки и архитектуру проекта, чтобы выдавать релевантные результаты. Также возможна интеграция с Git — AI может выполнять коммиты, решать конфликты и проверять слияния.

Индексации

Cursor AI позволяет индексировать документацию и подключать внешние библиотеки. Например, можно добавить ссылки на OctoTools, LangChain, Fluent UI или XRM WebAPI. Вся эта информация используется при генерации кода, но важно помнить, что слишком большой контекст может снижать производительность, поэтому добавлять стоит только действительно нужные материалы.

MCP-серверы для популярных инструментов

Существуют готовые MCP-серверы для популярных инструментов:

• Linear — позволяет создавать и обновлять задачи прямо из Cursor AI;

• Figma — даёт доступ к дизайн-макетам и компонентам;

• VS Code — обеспечивает расширенную поддержку редактора и синхронизацию инструментов.

Советы по эффективной работе с MCP

1. Настраивайте автозапуск серверов — это избавит от необходимости вручную подключать их при каждом запуске.

2. Создавайте отдельные чаты под каждую задачу — это помогает избежать накопления контекста и уменьшает риск галлюцинаций.

3. Следите за обновлениями MCP-серверов — новые версии часто включают улучшения производительности и новые функции.

Преимущества MCP серверов

• Более точное понимание контекста проекта;

• Автоматизация задач (например, работа с Git);

• Возможность подключения баз данных и API;

• Бесплатное использование для личных проектов;

• Расширенная интеграция и гибкость настройки.

Custom rules для Cursor AI

Пользователь может создавать собственные правила, адаптированные под конкретный проект. Например:

• Использовать Fluent UI и MakeStyles для оформления;

• Оборачивать приложение в FluentProvider;

• Работать с XRM WebAPI и Form Context без ручного исправления кода.

Эти правила можно хранить в Git, чтобы вся команда использовала единый набор инструкций, обеспечивая одинаковый стиль и качество кода.

Разница в генерации кода с правилами и без

При генерации без правил AI создаёт стандартные HTML-компоненты, не применяя библиотеку Fluent UI.

После подключения правил — тот же запрос приводит к созданию компонентов на Fluent UI, с корректными стилями, токенами и архитектурой. Это делает интерфейс более современным и единообразным.

В чем заключается интеграция с разными серверами?

MCP-серверы позволяют AI напрямую обращаться к внешним сервисам, не требуя дополнительных действий от пользователя. Некоторые компании уже адаптируют свои API под MCP-формат, чтобы AI мог автоматически взаимодействовать с их системами — будь то базы данных, таск-трекеры или API корпоративных платформ.

Работа с Figma

При подключении Figma к Cursor AI можно указать ссылку на проект и кратко описать задачу в промпте. AI способен построить UI, максимально приближенный к оригиналу, используя те же компоненты и структуру. Это особенно удобно для фронтенд-разработчиков, сокращая время верстки и повышая точность реализации дизайна.

Microsoft Learn

Cursor AI также поддерживает MCP-сервер для Microsoft Learn, который предоставляет доступ к внутренней базе обучающих материалов. Это позволяет AI использовать справочные данные Microsoft прямо во время разработки, ускоряя обучение и решение задач.

Заключение

Cursor AI — это мощный инструмент, объединяющий удобство традиционного код-редактора и возможности искусственного интеллекта. Благодаря MCP-серверам, правилам и индексации, разработчики получают гибкую и контекстно-осведомлённую среду, которая помогает писать код быстрее, качественнее и с минимальными ошибками.

Cursor AI — это не просто IDE, а новый этап в эволюции инструментов разработки, где искусственный интеллект становится полноценным участником команды.