はじめに
GUIも良いがCLIがと思い・・・ということで世の中に沢山事例出てますが私も少しかじります。
近年の生成AIの進化により、開発者のワークフローは大きく変化しつつあります。ChatGPTやClaudeなどのAIを活用してコードレビュー、バグ修正、仕様の草案作成などを行う事例が増え、従来の“人力”によるコーディングスタイルが刷新されつつあります。
そうした流れの中で、「Cursor」というAIペアプロ・コーディング支援エディタが登場しました。特に注目したいのが、CursorのCLI（コマンドラインインタフェース）版です。これにより、VSCodeなどGUIベースの環境ではなく、ターミナル上から直接AIにコード生成・編集を依頼できるようになります。
本記事では、Cursor CLIの機能・ユースケース・活用のポイントについて詳しく紹介し、特に「複数AIを組み合わせたCLI主導の開発スタイル」の可能性を探ります。
個人的には他にGemini CLIも試してみたところ、かなり優秀だし、
- 「毎分 60 回モデル リクエスト、1日あたり1,000 回のリクエストを無料で提供」
とはなんとも助かります。
Cursor CLIとは？
Cursor CLIは、CursorエディタのAI機能をコマンドライン上で直接実行できるツールです。通常、CursorはVSCodeライクなGUIエディタとして使われますが、このCLIツールを使えば、エディタを立ち上げることなくAIによるコード操作が可能になります。
突然ですが参考にGemini CLIとCursor CLIとの認証方式など簡単な違いは以下です。
| 項目 | Gemini CLI | Cursor CLI |
|---|---|---|
| 認証方式 | Googleアカウント | OpenAI API Key |
| 得意なこと | ドキュメントレビュー | コードレビュー全般 |
| 初期導入 | やや楽 | やや手間 |
| ローカル実行 | ◎ | ◎ |
| GUI不要 | ◎ | ◎ |
特徴
- GPT-4 / Claudeなど複数AIに対応（設定可能）
- シェルスクリプトやGASなど軽量コードにも対応
- gitとの相性が良く、差分の確認・AI提案の反映がスムーズ
- CLI経由でバッチ的な処理が可能（例：AIによる一括フォーマット）
ユースケース：何ができるの？
| 用途 | 具体的な操作 | メリット |
|---|---|---|
| コード自動生成 | cursor edit main.py --prompt "ログ出力追加して" |
手戻り削減・高速化 |
| バグ修正 | cursor edit --prompt "このコードのバグを直して" |
AIがデバッグしてくれる |
| コメント追加 | cursor edit script.sh --prompt "コメント追加" |
保守性向上 |
| 設計補助 | cursor explain index.js |
初見コードの理解支援 |
| 変換 | cursor edit sample.js --prompt "TypeScriptに変換" |
リファクタリングが楽 |
開発フローにどう組み込める？
以下のようなワークフローが想定されます：
このように、エディタを開かずに、ターミナル上でAI駆動の開発が可能になります。特に複数プロジェクトの保守・レビュー時に重宝します。
他のCLIツールとの違い
| ツール名 | 特徴 | AI連携 | 用途 |
|---|---|---|---|
| GitHub Copilot CLI | 補完系中心 | GitHub系限定 | コメント生成・補完 |
| Claude CLI | Claudeとの連携 | 可 | 汎用チャット / コード生成 |
| Cursor CLI | 編集操作にも強い | ◎ | ファイル編集／生成／比較 |
| gpt-engineer | 設計中心 | ○ | 全自動コード生成 |
| llm (by jerryjliu) | DB・QA中心 | ○ | データ駆動LLM操作 |
Cursor CLIは「ファイル操作」「git連携」「既存コードへの編集」に強みがあります。
実践例①：既存コードの改善提案を受ける
例）GASスクリプトの整理
$ cursor suggest ./md_summary.gs
このようにGASファイルに対して実行すると、以下のような提案が得られます。
- 定数化できるものはまとめましょう
- コメントを入れて可読性を高めましょう
- エラーハンドリングが抜けている箇所があります
実際に、VSCodeを開かずともこのようなアドバイスが得られるので、「自分でレビューしなくても良い」感覚になります。
実践例②：バッチ処理の雛形を生成してもらう
$ cursor suggest ./batch_template.py
内容は空ファイルであっても、
- argparseを使った引数処理
- loggingモジュールによるログ出力
- main関数の定型
といった「バッチの基本形」を提案してくれるため、手が止まってしまう人でも一気に書き始められます。
実践例③：APIクライアントの構成提案
$ cursor suggest ./client_template.py
REST APIのクライアントを作成したいが設計で悩んでいるとき、空の.pyファイルを対象に実行すると、以下のような構成を提案されます：
- requestsセッションの活用
- 認証ヘッダの管理
- エラーハンドリングの構造
設計のベースが手に入るので、そのまま社内標準にすることも可能です。
実践例④：簡易なデータ可視化コードを一発生成
$ cursor suggest ./visualize_data.py
中身が空でも、ファイル名から「可視化をしたい」と判断して、以下のようなコードを提案してくれることがあります：
- pandasでCSV読み込み
- matplotlibでグラフ描画
- seabornのスタイル適用
「そこそこ良い感じ」のコードが一発で出るので、資料作成時にも便利です。
実践例⑤：スプレッドシート連携処理のひな型を作成
$ cursor suggest ./sheet_sync.py
Google Sheets APIを利用したデータ同期スクリプトを作る際、ゼロから書くと認証まわりでつまずきがちですが、Cursor CLIで提案させると：
-
gspreadライブラリの利用提案 -
service_account.jsonを使った認証構成 - スプレッドシートからの読み書き雛形
といった構成が提示されることが多く、初期のつまずきを防げます。
今後の展望と課題
Cursor CLIのようなツールが進化すると、「AIエージェントがコードを共同生成・保守」する世界が見えてきます。とはいえ、以下のような点には注意が必要です：
- プロンプト設計スキルが必須：CLIでは文脈共有が難しいため、丁寧な指示が必要です。
- セキュリティ・漏洩対策：コードを外部AIに送信する場合、企業情報の扱いに注意。
- レビューの形が変わる：AIが提案した内容をどう承認・確認するかのルール整備が必要。
まとめ
Cursor CLIは「AIによる開発効率化」をターミナルから実践できる数少ないツールのひとつです。複数AIの活用やgitとの連携など、他ツールにはない柔軟性が魅力です。
特に、コード編集をAIに任せつつ、自身はプロンプトをチューニングする役割に回ることで、より高度な開発生産性を目指すことができます。AIとの協働時代に向け、CLI操作を軸に据えた開発体験を一度試してみると幅広がるかもしれませんね。