CursorでAWS CDK MCP Serverを使う方法?

# はじめに

CursorはAI機能を統合した先進的なコードエディタであり、MCP (Model Customization Protocol) はそのAI機能をさらにカスタマイズ・拡張するための仕組みです。本記事では、CursorエディタでMCPサーバー、特にAWS CDK MCP Serverをセットアップする手順を説明します。
※私自身AIについてはまだ赤ちゃんなので言ってることが間違えていることがあれば、優しくご指摘いただけると嬉しいです:flushed:

# CursorでMCPを使う

Cursorを開いて歯車マーク（設定）をクリックし、左側のメニューから「MCP」を選択します。

![Cursor for MCP_01.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4077172/0dceed0a-bf4a-476a-bad3-b34867ddda84.png)

すでにいくつかMCPサーバーを導入済みの場合、このように視覚的にどのMCPが有効になっているかなどを確認できます。

赤枠で示された「Add new global MCP server」をクリックしてください。

![Cursor for MCP_02.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4077172/f4f33e57-05bb-4090-960a-468fc913dbf8.png)


今回は「AWS CDK MCP Server」を導入します。
このMCPサーバーは、AWS CDK (Cloud Development Kit) を使った開発において、より良い設計、セキュリティの確保、新しい技術（生成AIなど）の導入、各種ドキュメントへの容易なアクセスなどをサポートしてくれるものらしいです。

クリックすると、MCPサーバーの設定を記述するJSONファイルが開かれます。新しいMCPサーバーを追加したい場合は、このJSONファイルの末尾に設定を追記していくことになります。
![Cursor for MCP_03.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4077172/3125b3a2-7a6c-4e81-8c89-a9af595e3f95.png)


まず、導入したいMCPサーバーの情報を確認します。今回はAWS CDK MCP Serverなので、下記リンクのGitHubリポジトリで使用条件やJSONの記述方法を確認します。
https://github.com/awslabs/mcp/blob/main/src/cdk-mcp-server/README.md

## 前提条件

公式ドキュメントによると、以下の前提条件が挙げられています。

```
Prerequisites
- Install uv from Astral or the GitHub README
- Install Python using uv python install 3.10
- Install AWS CDK CLI using npm install -g aws-cdk (Note: The MCP server itself doesn't use the CDK CLI directly, but it guides users through CDK application development that requires the CLI)
```

この前提条件に従って、以下をインストールしてください：

- **uv**: Astralが開発している高速なPythonパッケージインストーラおよび仮想環境マネージャです。GitHubのREADMEに従ってインストールしてください。
    
- **Python**: `uv` を使ってPython 3.10をインストールします (`uv python install 3.10`)。
    
- **AWS CDK CLI**: npmを使って、AWS CDK CLIをグローバルにインストールします (`npm install -g aws-cdk`)。

せっかくCursorなのでAIにインストールしてくださいと頼んだら私の場合はすべてインストール済みでした。
pythonは3.13.1でしたが前提より上のバージョンなのでこのまま進みます。

![Cursor for MCP_04.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4077172/bb8da203-304b-4975-a1cd-b61d5b391965.png)

## MCP設定の追加

次に、公式ドキュメントに記載されている以下のJSON内容を、先ほど開いたMCP設定用のJSONファイルに追記します。

```json
{
  "mcpServers": {
    "awslabs.cdk-mcp-server": {
      "command": "uvx", 
      "args": ["awslabs.cdk-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
```

![Cursor for MCP_05.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4077172/d3752be9-fe59-40cc-878a-e308e016683e.png)

追記後、Cursorの設定画面（MCPの項目）を確認すると、追加したサーバーが赤色で表示され、エラーとなっているようでした。

![Cursor for MCP_06.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4077172/ff6843d8-6ee1-4496-bc9b-039a862662f0.png)

色々と試行錯誤した結果、JSONファイルの内容を以下のように修正することで正常に起動するようになりました。

```json
"awslabs.cdk-mcp-server": {
  "command": "uvx",
  "args": [
    "--from",               <追加>
    "awslabs.cdk-mcp-server@latest",
    "awslabs.cdk-mcp-server.exe" <追加>
  ],
  "env": {
    "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
  },
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}
```
![Cursor for MCP_9.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4077172/b959b4bd-fcc9-46c5-adc4-794bae313897.png)


理由は完全には特定できていませんが、Windows環境で `uvx` を介してPythonスクリプトベースのツールを実行する場合、このようにパッケージ名と実行可能ファイル（`.exe`やエントリスクリプト名）を明示的に指定する必要があるのかもしれません。Mac環境では検証できておらず、Cursor特有の事象である可能性も考えられます。もし同様の現象や解決策についてご存知の方がいらっしゃいましたら、コメントで情報共有いただけると幸いです！🙏



設定を修正した後、Cursorを再起動し、再度MCPの設定画面を開くと、今度は「AWS CDK MCP Server」が正常に起動している（緑色で表示されている）ことを確認できました！

![スクリーンショット 2025-05-25 203112.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4077172/5c511de1-6513-4495-99aa-3d3ba443bdc2.png)

実際にMCPが機能しているか簡単なチャットで確認してみたところ、CDKに関する応答に利用されているようでした。

![Cursor for MCP_10.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4077172/79e18a9a-62e5-4b5d-bfe1-61fbe9ada049.png)

## セキュリティに関する注意点

MCPサーバーは外部のプログラムを実行する可能性があるため、信頼できる提供元からのもののみを追加するようにしてください。不明なMCPサーバーや、安全性が確認できないものを安易に追加することは避けるべきです。

## まとめ

今回は、注目を集めているMCPをCursorで実際に触ってみました。公式に公開されているMCPサーバーを試すだけであれば、比較的簡単に行うことができました。
生成AI関連のトレンドは変化が非常に速く、キャッチアップも大変ですが、皆さん一緒に頑張っていきましょう！