Cursor CLIでターミナルからAIエージェントを操作する方法
こんにちは、せーのです。今日はCursor CLIを使ってターミナルからAIエージェントを動かしてみましたので、共有します。
やりたかったこと
私は普段のコーディングにCursorを使っています。最近、Cursor CLIというコマンドラインツールがあることを知り、ターミナルからAIエージェントを操作できるということで、これは便利そうだと思い試してみることにしました。
特に気になっていたのは以下の点です：
- ターミナルからAIエージェントを起動できるか
- スクリプトやCI/CDでの自動化に使えそうか
- Claude CodeのようなCLIツールとどう違うのか
Cursor CLIとは
Cursor CLIは、ターミナルからCursorエディタやAIエージェントと対話するためのコマンドラインツールです。
主な機能は以下の通りです：
| カテゴリ | 機能 |
|---|---|
| ファイル操作 | ファイルやフォルダを開く、特定の行に移動、ファイル比較 |
| AIエージェント | cursor agentでターミナルからAIエージェントを起動 |
| リモートアクセス | tunnelでリモートアクセス、serve-webでWeb版実行 |
| 拡張機能管理 | コマンドラインから拡張機能をインストール/管理 |
| MCP統合 | Model Context Protocolサーバーの管理 |
やってみた
ここからは実際に試した結果を記録していきます。
基本情報の確認
バージョン確認
まずはCursor CLIがインストールされているか確認します。
which cursor
/usr/local/bin/cursor
パスが通っていることを確認できました。次にバージョンを確認します。
cursor --version
2.4.21
dc8361355d709f306d5159635a677a571b277bc0
arm64
バージョン2.4.21がインストールされています。コミットハッシュとアーキテクチャ（arm64 = Apple Silicon）も表示されます。
ステータス確認
--statusオプションでCursorの診断情報を確認できます。
cursor --status
Version: Cursor 2.4.21 (dc8361355d709f306d5159635a677a571b277bc0, 2026-01-22T16:57:59.675Z)
OS Version: Darwin arm64 25.2.0
CPUs: Apple M4 Max (14 x 2400)
Memory (System): 36.00GB (0.15GB free)
Load (avg): 4, 5, 5
VM: 0%
Screen Reader: yes
Process Argv:
GPU Status: 2d_canvas: enabled
gpu_compositing: enabled
video_decode: enabled
webgl: enabled
webgpu: enabled
...
システム情報（OS、CPU、メモリ）、GPU状態、そして現在実行中のCursorプロセスの詳細が表示されます。トラブルシューティングの際に役立ちそうです。
特に面白いのは、起動中のMCPサーバーのプロセスも一覧で確認できる点です。
0 0 28909 npm exec @modelcontextprotocol/server-filesystem ...
0 0 28913 npm exec @cocal/google-calendar-mcp
0 0 28917 npm exec @modelcontextprotocol/server-slack
0 0 28918 uv tool uvx awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest
...
MCPサーバーがどのように起動されているかが一目でわかります。
認証とモデル確認
認証（ログイン）
cursor agentコマンドを使う前に、認証が必要です。
cursor agent login
Tip: You can start the Cursor CLI with `agent` (same as `cursor-agent`).
✓ Logged in as seino.tsuyoshi@classmethod.jp
Authentication tokens stored securely.
ブラウザが開いてCursorアカウントでログインすると、認証トークンが保存されます。一度認証すれば、以降は自動的にログイン状態が維持されます。
利用可能なモデル一覧
認証が完了したら、利用可能なモデルを確認してみましょう。
cursor agent --list-models
Available models
auto - Auto
composer-1 - Composer 1
gpt-5.2-codex - GPT-5.2 Codex
gpt-5.2-codex-high - GPT-5.2 Codex High
gpt-5.2-codex-low - GPT-5.2 Codex Low
gpt-5.2-codex-xhigh - GPT-5.2 Codex Extra High
gpt-5.2-codex-fast - GPT-5.2 Codex Fast
gpt-5.2-codex-high-fast - GPT-5.2 Codex High Fast
gpt-5.2-codex-low-fast - GPT-5.2 Codex Low Fast
gpt-5.2-codex-xhigh-fast - GPT-5.2 Codex Extra High Fast
gpt-5.1-codex-max - GPT-5.1 Codex Max
gpt-5.1-codex-max-high - GPT-5.1 Codex Max High
gpt-5.2 - GPT-5.2
opus-4.5-thinking - Claude 4.5 Opus (Thinking) (default)
gpt-5.2-high - GPT-5.2 High
gemini-3-pro - Gemini 3 Pro
opus-4.5 - Claude 4.5 Opus
sonnet-4.5 - Claude 4.5 Sonnet
sonnet-4.5-thinking - Claude 4.5 Sonnet (Thinking)
gpt-5.1-high - GPT-5.1 High
gemini-3-flash - Gemini 3 Flash
grok - Grok
Tip: use --model <id> (or /model <id> in interactive mode) to switch.
なんと22種類ものモデルが利用可能です。デフォルトはClaude 4.5 Opus (Thinking)になっています。これはIDEのAgent Chatで選択したモデルがそのまま使われているのですね。
特筆すべきは、OpenAI（GPT-5.2シリーズ）、Anthropic（Claude 4.5シリーズ）、Google（Gemini 3）、xAI（Grok）と、主要なAIプロバイダーのモデルが揃っている点です。さらにAutoモードでは、タスクに応じて最適なモデルを自動選択してくれます。
モデルを指定して実行する場合は--modelオプションを使います：
cursor agent --model gpt-5.2 "質問"
agentモードに入ってからも /modelコマンドでモデルを選択できます。
AIエージェントを試す
ワークスペースの信頼確認
初めてのディレクトリでcursor agentを実行すると、ワークスペースの信頼確認が表示されます。
cursor agent "こんにちは、簡単な自己紹介をしてください"
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ │
│ ⚠ Workspace Trust Required │
│ │
│ Cursor Agent can execute code and access files in your workspace. You │
│ will also trust the MCP servers this workspace has enabled. │
│ │
│ Do you want to mark this workspace as trusted? │
│ │
│ /Users/chao2suke │
│ │
│ [a] Trust this workspace │
│ [w] Trust this workspace, but don't enable all MCP servers │
│ ▶ [q] Quit │
│ │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
セキュリティのため、エージェントがコードを実行したりファイルにアクセスする前に、ワークスペースを「信頼」する必要があります。MCPサーバーを含めて信頼するか、MCPは無効にするか選べます。
ちなみにcursor agentだけ打ってもこの画面になります。これはClaude Codeで言うところの[claude]というコマンドを打ったときと同じですね。
対話モードでの実行
信頼したディレクトリで実行すると、対話モードが起動します。
cursor agent "こんにちは、簡単な自己紹介をしてください"
Cursor Agent v2026.01.23-916f423
~/Library/.../Documents/seino-obsidian · claude/task-L11Ig
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ こんにちは、簡単な自己紹介をしてください │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
こんにちは！私はClaude（クロード）です。Anthropic社が開発したAIアシスタント
で、ソフトウェアエンジニアリングのタスクをお手伝いするために設計されていま
す。
主にできることは：
• コードの読み書き・編集
• ファイル操作やプロジェクト管理
• Git操作
• 各種ツール（Slack、Google Calendar、Todoist、Backlog、n8nなど）との連携
• AWS関連のドキュメント検索
現在、Obsidianのノート管理用ワークスペースで作業しているようですね。何かお
手伝いできることがあればお知らせください。
「現在、Obsidianのノート管理用ワークスペースで作業しているようですね。」というセリフが既にプロジェクト内部をきちんと把握していて感動しました。
Claude Codeと似たUIですが、現在のディレクトリとGitブランチが表示されるのが便利です。また、設定されているMCPサーバーを自動で認識して、利用可能なツールとして紹介してくれます。
対話モードの起動画面
プロンプトなしでcursor agentを実行すると、対話モードの起動画面が表示されます。
cursor agent
Cursor Agent v2026.01.23-916f423
~/Library/.../Documents/seino-obsidian · claude/task-L11Ig
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ → Plan, search, build anything │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Auto
/ commands · @ files · ! shell
Autoモードがデフォルトで、/でコマンド、@でファイル参照、!でシェルコマンドを呼び出せます。
カスタムスラッシュコマンドの利用
IDEで使えるカスタムスラッシュコマンドも、CLIからそのまま使えます。対話モードで/を入力すると、利用可能なカスタムコマンドが候補として表示されます。
例えば、/create-daily-noteや/create-subagentなどのカスタムコマンドが、IDEで設定したものと同じようにCLIからも利用できます。これにより、IDEとCLIで同じワークフローを維持できる点が便利です。
プランモードでの実行
--planオプションを付けると、コードを変更せずに計画だけを立ててくれるモードになります。
cursor agent --plan "このプロジェクトのファイル構造を分析してください"
実行すると、エージェントは自動的にTo-Doリストを作成し、順次実行していきます。
⬢ To-do Working on 6 to-dos
☐ ルートディレクトリの構造と主要ファイルを確認
☐ 各主要フォルダ（00_inbox, 10_Archive, 20_Projects, 30_Knowledge,
40_Skills）の詳細構造を分析
☐ 20_Projects配下の各プロジェクトフォルダの構造を確認
☐ ファイル命名規則とパターンを分析
☐ 設定ファイル（.cursorrules, .gitignore等）を確認
☐ 分析結果をまとめたレポートを作成
ファイルの読み取り、シェルコマンドの実行、Grepによる検索などを自動で行い、最終的にはMarkdownのレポートファイルを作成してくれました。
⬢ To-do All done
☒ ルートディレクトリの構造と主要ファイルを確認
☒ 各主要フォルダの詳細構造を分析
☒ 20_Projects配下の各プロジェクトフォルダの構造を確認
☒ ファイル命名規則とパターンを分析
☒ 設定ファイルを確認
☒ 分析結果をまとめたレポートを作成
分析結果サマリー
全体統計
• Markdownファイル総数: 401ファイル
• ルート直下のデイリーノート: 130ファイル（2025-07〜2026-01）
• 20_Projects配下: 164ファイル（Markdown）、118ディレクトリ
• 進捗管理ファイル: 29ファイル（00_進捗状況.md）
プランモードの良かった点
- ワークスペースを隅々まで見てくれる
- 前回までの別のタスクや作業結果を踏まえてくれる（コンテキストの継続性）
- タスクを自動で分解して進捗を可視化してくれる
プランモードの注意点
- Claude Codeよりも自律性が高いので、アウトプットの目的や重視する観点を最初に伝えるとより良い結果が得られそうです
- Shift + Tabで実装まで一気に進むところはClaude Codeに似ていますが、計画の内容を見落としがちなので、人間側が確認するタイミングを意識した方が良いです
非対話モード（スクリプト向け）
--printオプションを使うと、対話UIなしで結果を標準出力に出力できます。スクリプトやCI/CDでの自動化に便利です。
cursor agent --print "1+1は？"
ストリーミング出力をJSON形式で取得したい場合は、以下のようにオプションを組み合わせます：
cursor agent --print --stream-partial-output --output-format stream-json "長い説明をしてください"
注意: --stream-partial-outputを使う場合は--output-format stream-jsonが必須です。単独で使うとエラーになります。
Error: --stream-partial-output requires --output-format stream-json
MCP統合
Model Context Protocol（MCP）サーバーの管理もCLIから行えます。
MCPサーバー一覧の確認
cursor agent mcp list
file-system: ready
google-calendar: ready
slack: ready
awslabs.aws-documentation-mcp-server: ready
aws-knowledge-mcp-server: ready
backlog: ready
n8n-mcp: ready
todoist: ready
toggl-mcp: ready
Notion: requires_authentication
設定されているMCPサーバーとその状態（ready/requires_authentication）が確認できます。私の環境では10個のMCPサーバーが設定されており、Notion以外はすべて利用可能な状態です。
特定MCPサーバーのツール一覧
特定のMCPサーバーが提供するツールを確認することもできます。
cursor agent mcp list-tools file-system
Tools for file-system (11):
- create_directory (path)
- directory_tree (path)
- edit_file (path, edits, dryRun)
- get_file_info (path)
- list_allowed_directories ()
- list_directory (path)
- move_file (source, destination)
- read_file (path)
- read_multiple_files (paths)
- search_files (path, pattern, excludePatterns)
- write_file (path, content)
file-systemサーバーは11個のツールを提供していて、ファイルの読み書き、ディレクトリ操作、検索などが行えることがわかります。
Cursor IDE側で設定したMCPサーバーがそのままCLIでも使える点が便利です。設定を共有できるので、IDEとCLIで同じ外部ツール連携が可能になります。
拡張機能一覧
CLIから拡張機能の管理も可能です。
cursor --list-extensions --show-versions
alefragnani.project-manager@13.0.0
amazonwebservices.amazon-q-vscode@1.108.0
amazonwebservices.aws-toolkit-vscode@3.94.0
anthropic.claude-code@2.1.19
dbaeumer.vscode-eslint@3.0.20
eamodio.gitlens@17.9.0
google.geminicodeassist@2.68.0
ms-python.python@2025.6.1
ms-toolsai.jupyter@2025.4.1
saoudrizwan.claude-dev@3.53.1
...（省略）...
私の環境では67個の拡張機能がインストールされていました。VS Code互換の拡張機能がそのまま使えるのがCursorの強みですね。
AI関連の拡張機能だけでも、Amazon Q、Claude Code、Gemini Code Assistなど複数インストールされています。Cursor自体のAI機能に加えて、これらの拡張機能も併用できる点が興味深いです。
Web版実行（トラブルシューティング）
cursor serve-webコマンドでローカルでWeb版Cursorを起動できるはずですが、実際に試してみたところ、サーバーのダウンロードがループする問題に遭遇しました。
発生した問題
cursor serve-web --port 8080
実行すると、以下のようにサーバーのダウンロードが繰り返し行われ、30分以上続きました：
Web UI available at http://127.0.0.1:8080?tkn=ebaa1e03-5113-4baa-86b6-f2d5d29639f8
[2026-01-28 15:57:23] info Downloading server 618c607a249dd7fd2ffc662c6531143833bebd44
[2026-01-28 15:57:25] info Downloading server 618c607a249dd7fd2ffc662c6531143833bebd44
[2026-01-28 15:57:27] info Downloading server 618c607a249dd7fd2ffc662c6531143833bebd44
...
ブラウザでは「The latest version of the Cursor Server is downloading, please wait a moment...」というメッセージが2秒ごとに表示され続けました。
原因の特定
詳細に調査した結果、以下の問題が判明しました：
-
不完全なダウンロード状態
~/.cursor/cli/serve-web/配下に.stagingディレクトリが空のまま残っています。これは、ダウンロードが失敗したか、検証に失敗した状態を示しています。ls -laR ~/.cursor/cli/serve-web # 618c607a249dd7fd2ffc662c6531143833bebd44.staging/ が空のまま -
サーバーバージョンの不一致
キャッシュには618c607a249dd7fd2ffc662c6531143833bebd40（d40）が存在しますが、serve-webは618c607a249dd7fd2ffc662c6531143833bebd44（d44）を要求しています。 -
ダウンロードURLの問題（根本原因）
デバッグログを確認したところ、Cursor CLIはapi2.cursor.shから最新リリース情報を取得し、サーバーバージョン618c607a249dd7fd2ffc662c6531143833bebd44を特定しています。しかし、このバージョンのサーバーがダウンロードサーバーで利用できない、またはダウンロードURLが正しくない可能性があります。[2026-01-28 16:10:18] debug Resolved quality Stable to 618c607a249dd7fd2ffc662c6531143833bebd44 [2026-01-28 16:10:18] debug refreshed latest release: 2.4.22 (commit 618c607a249dd7fd2ffc662c6531143833bebd44)ダウンロードが開始されても完了せず、
.stagingディレクトリが空のまま残り、結果としてダウンロードが繰り返し試行されるループに陥っています。
解決策
色々試しましたがエラーが解消しなかったので一旦この機能は保留することにしました。
同じ症状の報告や、進捗の共有はCursor Community Forumの該当スレッドが参考になりました。
参考情報
Claude Codeとの違い
Cursor CLIを試してみて、Claude Codeとの違いも感じました。
機能比較表
| 項目 | Cursor CLI | Claude Code |
|---|---|---|
| 基本設計 | Cursor IDEの拡張 | スタンドアロンのターミナルツール |
| エディタ統合 | Cursor IDEと密結合 | 任意のエディタと連携可能 |
| 利用可能モデル | GPT-5.2、Claude 4.5、Gemini 3、Grokなど22種類 | Claude専用 |
| 非対話モード | --printフラグ |
-pフラグ |
| モデル自動選択 | Autoモード | なし |
| サブエージェント | サブエージェント機能あり | Task機能（最大7エージェント並列） |
| MCP統合 | Cursor IDE設定を共有 | 独自設定 |
| プランモード | --planオプション |
なし（会話内でPlanを提案） |
実際に使ってみての所感
レスポンス速度
Cursor CLIのAutoモードは、タスクに応じてモデルを自動選択してくれるため、応答が速いと感じました。単純な質問には軽量なモデル、複雑なタスクには高性能なモデルを使い分けてくれます。
使い分けの考え方
実際に両方を使ってみて、以下のような使い分けが良さそうだと感じました。
| シーン | おすすめツール | 理由 |
|---|---|---|
| 日常作業のタスク化・優先順位付け | Cursor CLI | Autoモードで素早く応答、ワークスペース全体を把握 |
| 定型タスクの自動化 | Cursor CLI | MCPとの統合、スクリプト連携が便利 |
| 未知の領域・新しい仕事の分析 | Cursor CLI | 複数モデルを使い分けて分析できる |
| 決まったタスクの実装 | Claude Code | Claude専用で最適化された体験 |
| 専門的なコーディング作業 | Claude Code / Codex | タスクの性質に合わせて選択 |
Cursor CLIは「指揮者」のような役割で、日常の仕事管理やプロジェクト分析を担当し、その分析結果に応じてClaude Code、Codex、Geminiなどの専門ツールに実作業を任せる、という使い方がしっくり来ました。
例えば、Obsidianのデイリーノート作成や仕事の管理はCursor CLIで行い、具体的なコード実装は専門性に合わせて他のAIに任せる、といった運用です。
まとめ
ターミナルからAIを操作する新しい選択肢
Cursor CLIを実際に試してみて、ターミナルからAIエージェントを操作する新しい選択肢が増えたと実感しました。
良かった点
- Autoモードによる高速応答: タスクに応じてモデルを自動選択してくれるため、レスポンスが速い
- 22種類のモデル選択: GPT、Claude、Gemini、Grokなど主要AIを1つのツールから使い分けられる
- プランモードの便利さ: ワークスペースを隅々まで分析し、タスクを自動分解してくれる
- MCP統合: Cursor IDEの設定をそのまま使えるので、外部ツール連携が容易
注意点
- 自律性が高いので、アウトプットの目的や重視する観点を最初に伝えた方が良い
- プランの内容を見落としがちなので、確認のタイミングを意識する必要がある
Cursor IDEユーザーには特に便利
普段からCursor IDEを使っている方には、CLI版は自然な拡張として使えます。
- 設定の共有: MCPサーバー、拡張機能などの設定がそのまま使える
- ワークスペースの継続性: 前回の作業結果やコンテキストを踏まえてくれる
- UIの一貫性: IDEとCLIで同じ体験が得られる
CLIツールの使い分け
今後は以下のような使い分けを考えています。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Cursor CLI（指揮者） │
│ • 日常のタスク管理・優先順位付け │
│ • プロジェクト分析・全体把握 │
│ • 未知の領域の調査 │
│ • Obsidianデイリーノート管理 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────┼─────────────────┐
↓ ↓ ↓
┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐
│ Claude Code │ │ Codex │ │ Gemini │
│ コード実装 │ │ 専門的な作業 │ │ 調査・分析 │
└───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘
Cursor CLIは「仕事の管理」を担当し、具体的な作業は専門性に合わせて他のAIに任せる。このようなオーケストレーターとしての使い方が、私には一番しっくり来ました。
ターミナルからAIを操作するツールが増えてきましたが、それぞれの特性を理解して使い分けることで、より効率的な開発体験が得られそうです。
