注意
本記事で取り上げている MCP（Model Context Protocol） は、
MCPが持つ機能のうち 「AIに渡す情報（仕様書・DB定義など）を構造化する部分」、
つまり Resource Context と Tool Context に関する話 に絞っています。
ざっくりいうと
Cursorなどのツールはソースコードを参照して
指示通りのプログラムを書きますが、そこで問題になるのが
仕様やDB定義とズレてしまう、という問題がよくあります。
そこで仕様書やDB定義書も渡してより正確なプログラム書いてもらおうと
エンジニア目線で言えばそんなやつです。
Cursor と MCP（分離型）の違い
| 項目 | Cursor（従来のコードAI） | 分離型 MCP |
|---|---|---|
| 情報源 | ソースコードだけ | ソース + DB + 設計書など何でもOK |
| 検索方法 | IDE内でスキャン | 各「MCPサーバ」が担当（分業） |
| まとめ方 | 自前で全て把握 | 「MCPホスト」が選別・圧縮してAIに渡す |
| 拡張性 | プラグイン書き換えが必要 | MCPサーバを追加すれば拡張できる |
| 精度 | 文脈が少なくズレることも | 文脈が増え、指示に対して的確になりやすい |
まとめ
- ソースコードだけじゃAIは限界がある
- MCPは「仕様書もDBも渡せるようにする工夫」
- Cursorはその一部分（ソース）を自動で読ませてるだけ
- MCP分離型はツール同士の役割分担と拡張性が大きなポイント