接続カーソル
Unity Gatewayを介して、モデル、MCPツール、スキルをCursorで使用します。Cursor IDEの設定でモデルアクセスを構成します。Unity Gateway CLI（ug）を使用してMCPツールとスキルを追加するか、手動で構成します。
始める前に
使用するモデル、MCPサービス、およびスキルにアクセスするには、DatabricksワークスペースのURLとアクセス権が必要です。Cursorをインストールします。ug MCP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、組織のセットアップ手順に従ってください。
Cursor IDE
1. ベースURLとAPIキーを設定する
Open Cursor > Settings > Cursor Settings > Models > API Keys .
Override OpenAI Base URL を有効にして、以下を入力します。
https://<workspace-hostname>/ai-gateway/cursor/v1
<workspace-hostname> を Databricks ワークスペースのホスト名に置き換えます。Databricksの個人用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 + カスタムモデルを追加 をクリックします。ワークスペースで使用できる基盤モデルのフルネームを入力し、トグルを有効にします。使用するモデルごとに繰り返します。
モデル名の例:
プロバイダー | モデル名 |
|---|---|
OpenAI |
|
Gemini |
|
Claude |
|
利用可能なモデルは、ワークスペースと権限によって異なります。この接続では、Databricks提供のモデルを使用します。
3. 接続をテストする
macOSではCmd+L、Windows/LinuxではCtrl+Lを使用して Ask モードを開きます。モデルを選択してメッセージを送信してください。カスタムモデルを使用するリクエストはUnity Gatewayを経由してルーティングされます。
ターミナル内の Cursor Agent
Unity Gateway CLIの使用
ug をインストールしてから、プロジェクトディレクトリからこのコマンドを実行します。
ug cursor
This opens Cursor Agent in your terminal.起動 working with the same prompts and commands you already use.Models run through your Cursor アカウント; ug does not configure model routing for Cursor Agent.
MCPツールを追加
Unity Gateway CLIの使用
Cursor Agentがインストールされた状態で、次を実行します：
ug mcp add --agents cursor
追加するサービスを選択します。ugはそれらを~/.cursor/mcp.jsonに登録し、IDEおよびターミナルエージェントがそれを使用します。Cursorまたは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用するように求めます。
MCPサービスを手動で構成する
このエントリを ~/.cursor/mcp.json に Merge:
{
"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ます。別のサービスの場合は、一意のサーバー名を使用し、system.ai.dbsqlを3部分からなるUnity Catalog名に置き換えます。関連のないサーバーエントリを保持します。
Cursorを再起動し、エージェントにツールを使用するよう依頼します。OAuth の構成については、CursorのMCPドキュメントを参照してください。
スキルを追加
Unity Gateway CLIの使用
ランをピして公開済みスキルをdownloadします:
ug skills add
Cursorは~/.agents/skills/からdownloadしたスキルを読み取ります。それらを使用するには、新しいセッションを起動してください。ダウンロードはローカルのスナップショットです。更新版を取得するには、コマンドを再実行してください。
スキルレジストリを手動で接続する
MCP を通じて公開されたスキルを読み込むには、このエントリを ~/.cursor/mcp.json に Merge。
{
"mcpServers": {
"databricks-skill-registry": {
"url": "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <databricks-pat>"
}
}
}
}
URLの末尾のスラッシュを維持したまま、ホスト名とトークンを置き換えます。Cursorを再起動し、次のようなスキルを使用するように求めます： Use <catalog>.<schema>.<skill-name> to review this query.
レジストリはMCPを通じてスキルを公開します。すでに所有しているスキルファイルをインストールするには、SKILL.mdやバンドルされたファイルを含むフォルダー全体を、~/.agents/skills/またはプロジェクトの .cursor/skills/ に配置します。Cursorのスキルのドキュメントを参照してください。
Unity Gateway のスキルはベータ版です。有効化とアクセス許可については、スキルのガバナンスを参照してください。
トラブルシューティング
ug cursor で Cursor Agent が見つかりません： Cursor Agent をインストールし、ターミナルで cursor-agent が使用可能であることを確認してください。
IDE でカスタムモデルの実行に失敗する場合: ゲートウェイ URL、トークンの有効期限、 モデル名、および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ます。
MCP またはスキルの接続が失敗する場合： URL、サービスの権限、およびコネクターの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 のセットアップに問題がある場合は、ug doctor を実行してください。
ダウンロードされたスキルが見つかりません: そのフォルダに SKILL.md が含まれており、サポートされているスキルディレクトリにあることを確認してください。ユーザーレベルのdownloadはローカルマシンに適用されます。クラウド Agents では自動的には使用できません。