カーソルを接続

Unity Gatewayを通じてモデル、MCPツール、スキルにカーソルを使いましょう。 カーソルIDEの設定でモデルアクセスを設定してください。 Unity Gateway CLI(ug)を使ってMCPツールやスキルを追加するか、手動で設定してください。

Prerequisites

Azure DatabricksのワークスペースURLと、使いたいモデル、MCP、スキルへのアクセスが必要です。 Cursorをインストールしてください。 ugMCP統合を使用するには、cursor-agentコマンドを提供するCursor Agentもインストールしてください。

管理者がすでにデバイスを設定している場合は、組織の設定手順に従ってください。

カーソル IDE

1. 基本URLとAPIキーの設定

Cursor > 設定 > Cursor 設定 > モデル > API キーを開きます。

Override OpenAI Base URL を有効にして、次を入力してください:

https://<workspace-hostname>/ai-gateway/cursor/v1

<workspace-hostname>をAzure Databricksワークスペースのホスト名に置き換えてください。 Azure DatabricksのパーソナルアクセストークンをOpenAI API Keyに貼り付けます。

2. カスタムモデルの追加

[カーソル設定] で [ + カスタム モデルの追加] をクリックします。 ワークスペースで利用可能な基礎モデルのフルネームを入力し、そのトグルを有効にしてください。 使いたいモデルごとに同じことを繰り返します。

モデル名の例:

Provider モデル名
OpenAI system.ai.gpt-5-5
Gemini system.ai.gemini-3-5-flash
Claude system.ai.claude-opus-4-6

利用可能なモデルは、あなたの作業スペースや権限によって異なります。 この接続はAzure Databricksが提供するモデルを使用しています。

3. 接続のテスト

macOSではCmd+LでAskモードを開いたり、Windows/LinuxではCtrl+Lを開いたりします。 モデルを選択してメッセージを送ってください。 そのカスタムモデルを使うリクエストはUnity Gatewayを経由します。

端末内のカーソルエージェント

Unity Gateway CLIを使います

ugをインストールし、プロジェクトディレクトリから次のコマンドを実行します:

ug cursor

これにより端末にカーソルエージェントが開きます。 今使っている同じプロンプトやコマンドで作業を始めましょう。 モデルはあなたのカーソルアカウントを通じて動作します。 ug カーソルエージェントのモデルルーティングは設定しません。

MCPツールの追加

system.ai.dbsql、system.ai.sandbox、system.ai.web_search を使用するには、アカウント管理者がアカウント コンソールの プレビュー ページから Unity ゲートウェイのベータを有効にする必要があります。 アカウント プレビューを管理をご覧ください。

Unity Gateway CLIを使います

カーソルエージェントをインストールした状態で、実行してください:

ug mcp add --agents cursor

追加したいMCPを選択してください。 ug ~/.cursor/mcp.jsonで登録し、IDEやターミナルエージェントが利用します。 カーソルやエージェントセッションを再起動し、接続されたツールを使うよう依頼してください。

MCP を手動で構成する

自動トークン更新付きの接続にはOAuthを使い、ローカルテストにはパーソナルアクセストークンを使います。

OAuthを使います

この構成は mcp-remote を使用し、npxを備えた Node.js が必要です。

  1. アカウント管理者に、リダイレクトURLai-gatewayとスコープを持つhttp://localhost:3334/oauth/callbackしてもらいましょう。

  2. このエントリーを ~/.cursor/mcp.json にマージし、既存のサーバーは維持する:

    {
  "mcpServers": {
    "databricks-tools": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service>",
        "3334",
        "--static-oauth-client-info",
        "{\"client_id\":\"<client-id>\"}",
        "--static-oauth-client-metadata",
        "{\"scope\":\"ai-gateway offline_access\"}"
      ]
    }
  }
}

  3. ホスト名、MCP名、クライアントIDを置き換えます。 Cursor を再起動し、ブラウザでサインインを完了してください。

追加の同時接続の場合は、それぞれ異なるコールバックポートを使用し、対応するリダイレクトURLを登録します。 組織でコンフィデンシャルクライアントが必要な場合は、mcp-remoteの静的OAuth認証情報を参照してください。

個人アクセストークンを使う

個人アクセストークンを作成し、このエントリーを~/.cursor/mcp.jsonに統合してください:

{
  "mcpServers": {
    "dbsql": {
      "url": "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/system.ai.dbsql",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <databricks-pat>"
      }
    }
  }
}

ホスト名とトークンを置き換えてください。 別のサービスでは、固有のサーバー名を使い、 system.ai.dbsql をUnityカタログの3つからなる名前に置き換えてください。 関連性のないサーバーのエントリーは残し、トークンはソース管理の対象外にしてください。

Cursor を再起動し、MCP 設定でサーバーを確認してから、エージェントに読み取り専用ツールを呼び出すよう依頼してください。 system.ai.dbsqlならSELECT 1 AS result試してみてください。 エージェントがツールコールを行い、その結果を返すことを確認しましょう。 MCPがプロバイダーの同意を求めた場合は、ログインリンクを開き、サインインを完了してから呼び出しを再試行してください。 権限や接続エラーについては MCP認証およびネットワーク を参照してください。

スキルを追加する

Unity Gateway CLIを使います

公開されたスキルをダウンロードするにはピッカーを起動してください:

ug skills add

カーソルは ~/.agents/skills/からダウンロードされたスキルを読み取る。 新しいセッションを開始して、それらを使用してください。 ダウンロードはローカルスナップショットです。コマンドを再度実行してアップデートを受け取ります。

スキルレジストリを手動で接続してください

MCPで公開されたスキルを読み込むには、このエントリーを ~/.cursor/mcp.jsonに統合してください:

{
  "mcpServers": {
    "databricks-skill-registry": {
      "url": "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <databricks-pat>"
      }
    }
  }
}

ホスト名とトークンを置き換え、URLの末尾スラッシュはそのままにします。 Cursorを再起動し、Use <catalog>.<schema>.<skill-name> to review this query. などのスキルを使うよう依頼します。

レジストリはMCPを通じてスキルを公開します。 既にあるスキルファイルをインストールするには、 SKILL.md ファイルやバンドルファイルを含む完全なフォルダを ~/.agents/skills/ やプロジェクトの .cursor/skills/に入れてください。 Cursor のスキルに関するドキュメントを参照してください。

Unityゲートウェイのスキルはまだベータ版です。 有効化およびアクセス許可については、ガバナンス スキルを参照してください。

Troubleshooting

ug cursor Cursor Agent が見つかりません: Cursor Agent をインストールし、端末で cursor-agent が利用可能であることを確認してください。

カスタムモデルがIDEで失敗します: ゲートウェイURL、トークンの有効期限、モデル名、モデルの権限を確認してください。 会話でカスタムモデルを選択してください。

MCPまたはスキル接続が失敗した場合: URL、MCP権限、コネクタエラーを確認してください。 手動接続の場合は、トークンの有効期限も確認してください。 ugセットアップの問題については、ug doctorを実行してください。

ダウンロードされたスキルが欠けています: フォルダに SKILL.md が含まれていて、サポートされているスキルディレクトリにあるか確認してください。 ユーザーレベルのダウンロードはローカルマシンに適用されます。クラウドエージェントには自動的に利用されるわけではありません。

次のステップ

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