Tecton MCP Server & Cursor Rules

Tecton MCP サーバーと Cursor ルール

Tecton の Co-Pilot は、Cursor や Claude Code などの MCP クライアント向けの MCP サーバーとルールで構成されています。 詳しくは、こちらのブログをご覧ください。

ℹ️ Info: このガイドでは、このリポジトリで Tecton MCP サーバーをセットアップし、Tecton でフィーチャーを開発する際に利用できるよう、フィーチャーリポジトリを設定する方法を説明します。

目次

• Tecton MCP ツール
• クイックスタート
• Cursor で Tecton をセットアップする
• Claude Code で Tecton をセットアップする
• Augment で Tecton をセットアップする
• アーキテクチャ
• Tecton MCP サーバーを更新する方法
• 特定の Tecton SDK バージョンを使用する方法
• トラブルシューティング
• リソース

Tecton MCP ツール

Tecton MCP サーバーは、Cursor や Claude Code などの MCP クライアントで利用できる以下のツールを公開します。

ツール名	説明
query_example_code_snippet_index_tool	ベクトルデータベースを使用して、関連する Tecton のコード例を検索します。新しい Tecton コードを書く前に、利用パターンを探すのに役立ちます。
query_documentation_index_tool	クエリに基づいて Tecton のドキュメントのスニペットを取得します。Tecton の公式ドキュメントから直接コンテキストを提供します。
get_full_tecton_sdk_reference_tool	利用可能なすべてのクラスと関数を含む、Tecton SDK のリファレンス全体を取得します。SDK の全体像が必要な場合に使用します。
query_tecton_sdk_reference_tool	指定したクラスまたは関数のリストについて、Tecton SDK のリファレンスを取得します。特定の SDK コンポーネントに関する情報を絞り込んで取得するのに最適です。
query_tecton_metrics_tool	Tecton Metrics API にクエリを実行します。人が読みやすい形式または OpenMetrics の生データ形式で、特定時点のシステムメトリクスを返します。

ℹ️ API-based Tools: MCP サーバーに TECTON_API_KEY 環境変数が設定されている場合、Tecton Feature Services や Metrics API ツールなど、API ベースの追加ツールが登録されます。これにより、エージェントはバッチ、ストリーミング、リアルタイムのデータソースから最新のフィーチャーを取得するためにオンラインフィーチャーサービスにクエリを実行したり、システムメトリクスにアクセスしたりできます。

前提条件

1. uv パッケージマネージャーをインストールします。

   brew install uv
   

クイックスタート

1. このリポジトリをローカルマシンにクローンします。

   git clone https://github.com/tecton-ai/tecton-mcp.git
   cd tecton-mcp
   pwd
   

   注: 以降の手順では、クローンしたディレクトリを <path-to-local-clone> と呼びます。

2. 次のコマンドを実行して、インストールを確認します。

   MCP_SMOKE_TEST=1 uv --directory <path-to-local-clone> run mcp run src/tecton_mcp/mcp_server/server.py
   

   コマンドがエラーなしで終了し、MCP_SMOKE_TEST is set. Exiting after initialization. のようなメッセージが表示されるはずです。これにより、ローカル環境が正しく動作していることを確認できます。Cursor は必要に応じて、MCP サーバーをサブプロセスとして自動的に起動します。

3. Tecton クラスターにログインし、Tecton MCP サーバーが使用する Tecton SDK を認証します。

   tecton login yourcluster.tecton.ai
   

4. MCP サーバーを使用するよう Cursor（またはその他の MCP クライアント）を設定します（以下を参照）。

• Cursor で Tecton MCP をセットアップする
• Claude Code で Tecton MCP をセットアップする

5. AI 支援によるフィーチャーエンジニアリングを始めましょう :-)

これで、Cursor でフィーチャーリポジトリを開き、Cursor に直接統合された Tecton の Co-Pilot を使い始めることができます。

この Loom 動画では、統合機能を使って新しいフィーチャーを作成する方法をご覧いただけます：https://www.loom.com/share/3658f665668a41d2b0ea2355b433c616

Cursor で Tecton MCP をセットアップする

以下は Cursor 0.48 以降でテストされています。

Cursor で Tecton MCP サーバーを設定する

Cursor の Settings -> MCP Tools に移動し、「Add a Custome MCP Server」ボタンをクリックすると、Cursor の mcp.json ファイルが開きます。 このファイルに次の設定を追加します。<path-to-local-clone> をリポジトリをクローンしたディレクトリに合わせて変更してください。

{
    "mcpServers": {
        "tecton": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "<path-to-local-clone>",
                "run",
                "mcp",
                "run",
                "src/tecton_mcp/mcp_server/server.py"
            ]
        }
    }
}

Tecton 固有の Cursor ルールを追加する

このリポジトリの . cursor/rules フォルダーにある cursorrules を、フィーチャーリポジトリにシンボリックリンクします。シンボリックリンクを使用すると、元のルールが更新された際に、その変更がフィーチャーリポジトリにも自動的に反映されます。

# Symlink the entire .cursor directory in your feature repo
ln -s <path-to-local-clone>/.cursor <path-to-tecton-feature-repo>/.cursor

Cursor <> Tecton MCP の連携が期待どおりに動作していることを確認する

連携が期待どおりに動作していることを確認するには、Cursor Agent に次のような質問をして、Tecton MCP ツールが適切に呼び出されていることを確認します。

Tecton の Examples Index を検索して、BatchFeatureViews について、また StreamFeatureViews との違いについて教えてください。SDK Reference も確認してください。

Tecton MCP ツールが呼び出されない場合は、新しいツールが正しく登録されるように、Cursor を再起動するか、Cursor ウィンドウを再読み込みする必要があります。

Claude Code で Tecton MCP をセットアップする

Tecton のフィーチャーリポジトリに移動し、次のコマンドを実行します。

claude mcp add-json tecton-mcp '{
  "command": "uv",
  "args": [
    "--directory",
    "<path-to-local-clone>",
    "run",
    "mcp",
    "run",
    "src/tecton_mcp/mcp_server/server.py"
  ]
}'

次のメッセージが表示されます。

Added stdio MCP server tecton-mcp2 to local config

次に、claude を起動し、/mcp を実行して tecton-mcp が接続されていることを確認します。

claude "/mcp"

次のように表示されます。

tecton-mcp  ✔ connected · Enter to view details

Tecton 固有の CLAUDE.md ルールを追加する

Tecton が推奨する CLAUDE.md を、フィーチャーリポジトリにシンボリックリンクします。シンボリックリンクを使用すると、元のルールが更新された際に、その変更がフィーチャーリポジトリにも自動的に反映されます。

ln -s <path-to-local-clone>/CLAUDE.md <path-to-tecton-feature-repo>/CLAUDE.md

Augment で Tecton MCP をセットアップする

Tecton の MCP サーバーを Augment に接続すると、Tecton の内部コードベースに合わせたインテリジェントな補完と応答を利用できます。

前提条件

• このリポジトリをローカルにクローンしていること。
• Augment がインストールされた IDE（例：PyChamrm、VSCode）を使用していること。
• 最新バージョンの Augment を使用していること。

設定

Augment -> Settings -> Tools -> MCP -> Import from JSON に移動し、次の設定をインポートします（<path-to-local-clone> をこのリポジトリをクローンしたパスに変更してください）。

{
  "mcpServers": {
    "tecton": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<path-to-local-clone>",
        "run",
        "mcp",
        "run",
        "src/tecton_mcp/mcp_server/server.py"
      ]
    }
  }
}

Augment の MCP 設定に MCP サーバーが表示されます。

接続を確認する

• IDE を再起動します。
• Augment で Tecton 固有の質問をします。
• Tecton の MCP サーバーから補完と応答が表示されます。

推奨 LLM

2025 年 6 月時点で、Cursor における Tecton のフィーチャーエンジニアリング向け LLM の性能ランキングは次のとおりです。このリストは新しいモデルのリリースに伴い、今後変更される場合があります。

• Claude Sonnet 4
• OpenAI o3
• Gemini 2.5 pro exp (03-25)

アーキテクチャ

Tecton MCP は Cursor などの LLM 搭載エディターと連携し、フィーチャーエンジニアリングのためのツールベースのコンテキストと支援を提供します。

Tecton MCP を使用したフィーチャー構築の全体的な流れは次のとおりです。

Tecton MCP サーバーを更新する方法

Tecton MCP サーバーを最新バージョンに更新するには、次の手順に従います。

1. リポジトリから最新の変更を取得します。

   cd <path-to-local-clone>
   git pull
   

2. 更新された MCP サーバーが読み込まれるように、Cursor を終了して再起動します。

これで完了です。MCP サーバーは Cursor によって起動されるサブプロセスとして実行されるため、手動で停止または再起動する永続的なバックグラウンドサービスはありません。次回 MCP サーバーとの通信が必要になったとき、Cursor は更新されたコードを自動的に使用します。

特定の Tecton SDK バージョンの使用方法

デフォルトでは、このツールは Tecton SDK の最新のプレリリース版に関するガイダンスを提供します。Tecton の特定のリリース版（たとえば、1.0.34 や 1.1.10）にツールを合わせる必要がある場合は、次の手順に従ってください。

1. pyproject.toml でバージョンを固定します。 pyproject.toml を開き、既存の依存関係の行を置き換えます。

dependencies = [
  # ... other dependencies ...
  "tecton>=0.8.0a0"
]

使用する正確なバージョンを指定します。例：

dependencies = [
  # ... other dependencies ...
  "tecton==1.1.10"
]

2. 既存のロックファイルを削除します。 uv.lock には依存関係のグラフが記録されているため、新しい Tecton バージョンを uv で解決できるよう、削除する必要があります。

cd <path-to-local-clone>
rm uv.lock

3. ロックファイルを再生成します。 クイックスタートセクションのステップ 2（MCP_SMOKE_TEST=1 uv --directory コマンド）を再実行します。（これにより、MCP 用の分離された環境に固定したバージョンがダウンロードされ、uv.lock が再作成されます。）

4. Cursor を再起動して、新しい Tecton バージョンを MCP 仮想環境に読み込みます。

サポート対象バージョン： 現在、ツールは Tecton ≥ 1.0.0 をサポートしています。コード例はまだバージョン管理されておらず、常に最新の安定版 SDK を使用します。ただし、ドキュメントと SDK リファレンスのインデックスは、固定したバージョンに合わせて更新されます。

トラブルシューティング

Cursor と Tecton MCP サーバーの統合

Cursor の「Cursor Settings -> MCP」で、「tecton」が「Enabled」の MCP サーバーとして表示されていることを確認してください。「緑色の点」が表示されない場合は、MCP サーバーを診断モードで実行してください（以下を参照）。

MCP を診断モードで実行する

Tecton MCP サーバーをデバッグするには、次のコマンドを実行します。<path-to-local-clone> をリポジトリをクローンした実際のパスに置き換えてください。

uv --directory <path-to-local-clone> run mcp dev src/tecton_mcp/mcp_server/server.py

注：Tecton MCP サーバーの起動には数秒かかります。関連するコードスニペットの検索に使用する埋め込みモデルをメモリに読み込むためです。

標準出力に MCP Inspector の起動完了が表示されるまで数秒待ち、表示された URL（http://localhost:5173 のような URL）にアクセスします。

「Connect」をクリックし、次にツールを一覧表示します。Tecton MCP サーバーのツールが表示され、クエリを実行できるはずです。

リソース

• MCP Python SDK
• MCP 仕様
• この実装に関するブログ

ライセンス

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