CursorでKimi K2を使う方法

AIを活用した開発が急速に進展する世界において、Cursorは多くのエンジニアにとってお気に入りのIDEとなっています。しかし、AIの状況が変化するにつれて、開発者の期待も変化します。コミュニティでは、Moonshot AIのオープンなエージェント型AIモデルであるKimi K2のCursorでのネイティブサポートを求める声が上がっています。なぜでしょうか？Kimi K2は、コーディング、推論、ツール使用において画期的な存在であり、その費用対効果は比類ないからです。

この記事では、開発者がなぜCursorでのKimi K2を要求しているのか、ネイティブサポートなしでも今日からそれを使用する方法、そしてApidog MCP Serverがあなたのワークフローを次のレベルに引き上げる方法について掘り下げていきます。

プロのヒント:
Apidog MCP Server Apidog MCP Serverを始めて、シームレスなAI-API統合を体験しましょう。

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Kimi K2: 開発者向けオープンエージェント型AI

Kimi K2は単なる別の大規模言語モデルではありません。エージェント型のタスク向けに設計されており、単に質問に答えるだけでなく、行動します。320億のアクティブ化されたパラメータ（合計1兆のうち）により、Kimi K2はコーディング、数学、ツール使用において最先端のパフォーマンスを達成します。

主な機能:

エージェント型コーディング: データ分析からコード生成まで、複雑なワークフローを自動化します。
ツール使用: Kimi K2はツールを理解し使用できるため、エージェント型アプリケーションの構築に最適です。
オープンソース: ベースモデルとインストラクトモデルの両方がダウンロード可能で、カスタマイズできます。

ユースケース:

複数ステップの統計ワークフローによる給与データ分析。
コードのリファクタリングとデバッグの自動化。
API、ファイル、外部ツールと連携するカスタムエージェントの構築。

ベンチマーク:
Kimi K2は、LiveCodeBench、SWE-benchなど、様々なタスクにおいて主要なオープンソースモデルやプロプライエタリモデルと同等またはそれ以上の性能を発揮します。

開発者がCursorでKimi K2を求める理由

CursorでのKimi K2に対する要求は、コミュニティ全体で明確かつ大声で上がっています。

「Kimi K2モデルは素晴らしいし、とても安いのでCursorに必要だ。プロの料金プランで多くのことを成し遂げるのに役立つだろう。」
「これに+1。いくつかのオープンソースモデルは本当に限界を押し広げている。チームは徐々にAnthropicから離れて、オープンソースモデルとの連携を深めるべきだ。」
「その通り、まさにそれを求めてここに来たんだ。」

なぜこれほど興奮しているのか？

パフォーマンス: Kimi K2は、エージェント型タスク、コーディング、推論に最適化された、1兆パラメータを持つMixture-of-Experts (MoE) モデルです。
コスト: 100万入力トークンあたりわずか60セント（キャッシュミス時）、100万出力トークンあたり2.5ドルという価格で、利用可能な高性能モデルの中で最も手頃なものの1つです。
オープンソース: Kimi K2は真にオープンであり、ウェイトとAPIは誰でも使用、テスト、統合できます。

何が足りないのか？
その強力な性能にもかかわらず、Kimi K2はまだCursorに組み込まれたモデルではありません。しかし、コミュニティの要求が変化を促しており、当面の間は回避策があります。

CursorでKimi K2を使用する方法（ステップバイステップガイド）

CursorはまだKimi K2をネイティブサポートしていませんが、OpenRouterを介して今日から使用できます。手順は以下の通りです。

1. OpenRouterアカウントを作成する

https://openrouter.ai/にアクセスしてサインアップします。

2. クレジットを追加する

https://openrouter.ai/settings/creditsにアクセスしてアカウントにクレジットを追加します。

3. APIキーを生成する

https://openrouter.ai/settings/keysにアクセスして新しいAPIキーを作成します。

4. Cursorを設定する

Cursorで、設定 > モデルに移動します。

モデルのURLをhttps://openrouter.ai/api/v1に置き換え、APIキーを貼り付けます。

5. Kimi K2をカスタムモデルとして追加する

カスタムモデルを追加をクリックし、moonshotai/kimi-k2と入力します。

6. CursorでKimi K2の使用を開始する

これで、Cursor内でKimi K2をコーディング、推論などに使用できます。

注:
これはネイティブのCursor統合ではないため、エージェントモードは通常通り動作しない場合があります。しかし、ほとんどのタスクにおいて、Kimi K2は優れた結果をもたらします。

ワークフローを強化: Kimi K2をApidog MCP ServerでAPI仕様に接続する

CursorでKimi K2を使用することは強力ですが、Apidog MCP Serverを使ってAPI仕様をAIツールに直接接続することで、さらに多くの価値を引き出すことができます。

Apidog MCP Serverとは？

Apidog MCP Serverを使用すると、API仕様をCursorのようなAIを活用したIDEのデータソースとして利用できます。これにより、以下のことが可能になります。

API仕様に基づいてコードを生成または変更します。
AIでAPIドキュメントを検索および分析します。
コードの更新、DTO生成、ドキュメント作成タスクを自動化します。

CursorでApidog MCP Serverを設定する方法

前提条件:

始める前に、以下を確認してください。

✅ Node.jsがインストールされていること（バージョン18以上; 最新のLTSを推奨）

✅ MCPをサポートするIDE（例: Cursor）を使用していること

ステップ1: OpenAPIファイルを準備する

API定義へのアクセスが必要です。

URL（例: https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json）
またはローカルファイルパス（例: ~/projects/api-docs/openapi.yaml）
サポートされる形式: .json または .yaml（OpenAPI 3.xを推奨）

ステップ2: CursorにMCP設定を追加する

次に、Cursorのmcp.jsonファイルに設定を追加します。

<oas-url-or-path>を実際のOpenAPI URLまたはローカルパスに置き換えることを忘れないでください。

MacOS/Linuxの場合:

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--oas=https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json"
      ]
    }
  }
}

Windowsの場合:

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--oas=https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json"
      ]
    }
  }
}

ステップ3: 接続を確認する

設定を保存した後、Kimi K2（または任意のAIエージェント）に次のように尋ねてIDEでテストします。

Please fetch API documentation via MCP and tell me how many endpoints exist in the project.

動作すれば、エンドポイントとその詳細をリストした構造化された応答が表示されます。動作しない場合は、OpenAPIファイルへのパスを再確認し、Node.jsが正しくインストールされていることを確認してください。

使用例:

「MCPを使用してAPI仕様を取得し、『Product』スキーマのJavaレコードを生成してください。」
「API仕様に基づいて、『User』DTOに新しいフィールドを追加してください。」
「APIドキュメントに基づいて、『Order』クラスの各フィールドにコメントを追加してください。」

なぜApidog MCP Serverなのか？

APIドキュメントとAIツールのシームレスな統合。
反復的なコーディングとドキュメント作成タスクを自動化します。
APIとコードベースを同期させ、手動更新は不要です。

結論: AI駆動開発の未来はオープンで柔軟、そして自動化されている

CursorでのKimi K2への需要は明確なシグナルです。開発者はAIツールにおいて、より多くの選択肢、より多くの力、そしてより多くの柔軟性を求めています。ネイティブサポートはまだ先ですが、OpenRouterを使って今日からCursorでKimi K2を使用でき、Apidog MCP ServerでAPIドキュメントを接続することで、ワークフローをさらに向上させることができます。

インテリジェントで自動化されたAPI開発の次のレベルを体験する準備はできていますか？

上記の手順でCursorにKimi K2を設定します。
Apidog MCP ServerでAPIドキュメントをCursorに接続します。
時間を節約し、エラーを減らし、チームを強化する、シームレスなエージェント型開発ワークフローを堪能してください。

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