Cursor 2026年3月アップデート完全まとめ — Composer 2・Automations・セルフホストなど全解説

はじめまして、もるふぉ@コードをかかないAIエンジニアです。

エンジニアをやりながら、今はほぼコードを書かない開発スタイルに移行しました。

「書けないから書かない」じゃなくて、「書けるから書かなくていい」という話です。

実案件ベースで気づいたことだけ書いています。

Cursor 2026年3月のアップデートが怒涛のラッシュでした。

自分もCursorは日常的に使っているんですが、3月だけでComposer 2、Automations、JetBrains統合、セルフホスト型エージェント、BugBot Autofix GA、MCP Apps、30以上の新プラグインと、正直追いきれないくらいの量が出てきてます。

この記事では、2026年3月にCursorがリリースした全アップデートをエンジニア目線で整理していきます。

Kimi K2.5論争についても、何が問題で何が問題じゃないのかを切り分けて書いてますので、最後まで読んでもらえると嬉しいです。

3月のCursorは何が変わったのか — 全リリースの全体像

まず、3月に出たものを時系列で並べます。

約3週間で7つの大型リリースですね。

体感として、Cursorは「コーディングアシスタント」から「エージェントプラットフォーム」に明確にシフトしてきた印象があります。

単にコードを生成するだけじゃなく、PRレビュー、バグ修正、インシデント対応まで「エージェントに任せる」思想が一貫しているんですよ。

では、一つずつ見ていきます。

Composer 2 — 独自コーディングモデルの実力とKimi K2.5論争

3月19日にリリースされたComposer 2は、Cursorが継続事前学習と強化学習を本格投入した自社コーディングモデルです。

「継続事前学習（continued pretraining）」と「コーディングタスクに特化した強化学習（RL）」を組み合わせて開発されたもので、数百ステップに及ぶ複雑なタスクにも対応できるとされています。

ベンチマークでOpus 4.6を超えた数字の中身

実際のベンチマーク結果がこちらです。

CursorBenchとTerminal-Bench 2.0では、Claude Opus 4.6を上回っています。

ただし、GPT-5.4 Thinkingにはまだ届いていません。

Terminal-Benchでは13ポイント差がありますね。

この数字をどう読むべきかという話なんですが、CursorBenchはCursor独自の内部ベンチマークです。

実際のCursorセッションからタスクを収集して評価しているので、「Cursor環境での実用性能」を測るには妥当です。

ただし汎用的なモデル比較としてはそのまま受け取れない部分もあります。

自社のホームコートで測った数字なので、SWE-bench Multilingualのような外部ベンチマークと併せて見るのが正しい読み方ですね。

とはいえ、Composer 1.5からの改善幅（44.2 → 61.3）は大きくて、実際に使ってみると体感でも速度・精度ともに良くなったのは感じてます。

料金：競合比10-20倍の低コスト

Composer 2のAPI料金はこうなっています。

Composer 1.5比で86%のコスト削減です。

競合のフロンティアモデル（Claude Opus 4.6やGPT-5.4）と比較すると10-20倍安いとされています。

Autoモードで使う場合はクレジット消費なしなので、Pro以上のプランを使っている人は追加費用なしで試せます。

コスパという面では、かなり攻めてきた印象ですね。

では、この低コスト・高性能を実現した裏側で何が起きたのか。 次のKimi K2.5論争の話に入ります。

Kimi K2.5ベース論争 — 何が問題だったのか

ここは正確に整理しておきたいところです。

Composer 2のリリースから24時間以内に、開発者Fynn（@fynnso）がデバッグプロキシでCursorのAPIトラフィックを解析しました。

すると、APIレスポンスに以下のモデルIDが含まれていたんです。

accounts/anysphere/models/kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast

つまり、Composer 2のベースモデルは中国Moonshot AI社のオープンソースモデル「Kimi K2.5」だったわけです。

CursorのLee Robinson（VP of Developer Experience）は数時間以内にKimiとの関連を認めました。

共同創業者のAman Sangerも「ブログでKimiベースであることを言及しなかったのはミスだった」と発言しています。

Cursorの説明をまとめると:

• 事前学習の計算量の約1/4がベースモデル（Kimi K2.5）由来
• 残りの3/4はCursorによるファインチューニングと継続学習
• Fireworks AI経由での正規の商用パートナーシップに基づく利用
• Kimi K2.5のライセンス（Modified MIT）に準拠

自分の見解としては、こう整理しています。

まず、基本的なライセンスの枠組みとしては商用利用可能なオープンソースモデルです。

ただし、Kimi K2.5のModified MITライセンスには「月間1億ユーザーまたは月間収益2,000万ドル超の場合、Kimi K2.5のクレジット表示が必要」という条項があります。

CursorのARRは20億ドルを超えているので、この閾値に該当する可能性が高く、ライセンス準拠については議論が続いています。

それとは別に、「自社コーディングモデル」としてリリースしておきながら、ベースモデルが中国製であることを最初から開示しなかったのは、透明性の面で明確に問題がありました。

技術的な問題と透明性の問題は分けて考えるべきで、「Kimi K2.5ベースだからダメ」ではなく、「最初から言っておくべきだった」というのが本質だと自分は思ってます。

ただ、結局のところベンチマーク性能とコスパが良いのは事実なので、使う側としてはモデルの出自よりも実際のパフォーマンスで判断するのが合理的かなと。

ここからは、Composer 2以外の大型リリースを見ていきます。

Automations — AIエージェントが常時稼働する新パラダイム

3月5日にリリースされたAutomationsは、個人的に今月一番インパクトのある機能だと思っています。

これまでのAIコーディングツールは「人間が指示を出す → AIが応答する」というインタラクティブなやり取りが前提でした。

Automationsは違います。

トリガーと指示を事前に定義しておくと、エージェントが自動的に起動して作業を実行するんです。

6種類のトリガーとユースケース

対応しているトリガーはこちらです。

現時点で1時間あたり数百のオートメーションが実行されているとのことです。

具体例：セキュリティ監査・インシデント対応の自動化

実際に使えそうなユースケースをいくつか挙げると:

• mainへのpush時にセキュリティ監査: 差分を自動でスキャンし、高リスクな変更を検出したらSlackに通知
• PagerDutyインシデント対応: インシデント発生時にDatadog MCPでログを自動調査し、コードベースの最近の変更から原因を分析
• 週次コードベースサマリー: cronで毎週月曜に先週の変更内容をまとめてSlackに投稿
• バグトリアージ: Linearに新しいイシューが作成されたら自動的に分類・優先度を設定

注目すべきはメモリ機能です。

エージェントが過去の実行結果から学習して、繰り返し使うほど精度が上がっていく仕組みになっています。

「育てるエージェント」という表現がしっくりきますね。

BugBot Autofix — レビュアーからフィクサーへの進化

BugBot Autofixは2月下旬にGA（一般提供）になりましたが、3月も継続的に改善されています。

もともとBugBotはPRのコードレビューを自動で行うツールでしたが、Autofixによって「問題を見つける」だけでなく「修正PRまで作る」フィクサーに進化しました。

マージ率35%以上、解決率52%→76%の実績

数字で見ると、その実力がわかります。

6ヶ月で解決率が24ポイント改善しているのは素直にすごいですね。

仕組みとしては、PRが作成されるとBugBotがレビューを実行し、問題を検出すると独立した仮想マシン上でクラウドエージェントを起動します。

エージェントがテストを実行して修正を検証し、問題なければPRに修正を提案するという流れです。

月間200万PR処理のスケール

月間200万PRを処理しているというスケール感も注目ポイントです。

これだけの量をさばいて35%がそのままマージされるということは、単純計算で月に70万件以上のPRがAIの修正をそのまま採用していることになります。

ベータ期間も終了して、全BugBotユーザーが利用可能になっています。

次は、Cursorの利用シーンを大きく広げたJetBrains統合の話です。

JetBrains IDE統合 — ACPで広がるエディタの選択肢

3月4日、CursorがJetBrains IDEファミリーで使えるようになりました。

「CursorはVS Codeベースだから使えない」という理由でスルーしていたJetBrainsユーザーには、大きなニュースですね。

Agent Client Protocol（ACP）とは

統合の鍵となるのがACP（Agent Client Protocol）です。

JetBrainsとZedが共同開発したオープンプロトコルで、任意のAIエージェントを任意の互換エディタに接続できます。

CursorはACPレジストリに参加した中で最もリクエストの多かったエージェントの一つだったそうです。

対応IDEと導入方法

対応IDEは以下の通りです。

• IntelliJ IDEA
• PyCharm
• WebStorm
• その他JetBrains IDE

導入はJetBrains IDE内のACPレジストリから直接インストールできます。

既存のCursorアカウントで認証するだけで、有料プランのユーザーは追加費用なしで利用可能です。

JetBrainsの深いコードインテリジェンス（型推論、リファクタリング等）とCursorのAI機能が組み合わさるので、特に大規模なJavaやKotlinのプロジェクトでは強力な選択肢になりそうです。

セルフホスト型クラウドエージェント — エンタープライズ向けの切り札

3月25日にリリースされたセルフホスト型クラウドエージェントは、エンタープライズ市場に向けた重要な一手です。

「コードを社外に出せない」という企業のセキュリティ要件に対する直接的な回答ですね。

アーキテクチャとKubernetes対応

仕組みはシンプルです。

Cursorクラウド側が推論と計画を担当し、ツール実行（コードアクセス、ビルド、テスト）は全て自社インフラ内のワーカーで行います。

接続はHTTPS経由のアウトバウンドのみで、インバウンドポートの開放もファイアウォールの変更もVPNトンネルも不要です。

Kubernetes環境ではHelmチャートとオペレーターが提供されており、WorkerDeploymentリソースでプールサイズを定義できます。

自動スケーリングやローリングアップデートにも対応しているので、既存のK8s運用に乗せやすい設計になってますね。

導入企業（Brex・Money Forward・Notion）

すでに導入している企業として、以下が公式に言及されています。

日本企業としてMoney Forwardが公式に導入事例として言及されているのは注目です。

しかもエンジニアだけでなくQAやデザイナーにまで展開しているという点が面白い。

金融サービスのBrexが約1,000人規模で採用していることからも、セキュリティ面での信頼性は一定水準に達していると見てよさそうです。

MCP Apps・プラグイン・コード検索 — エコシステムの拡充

3月は個別機能だけでなく、Cursorのエコシステム全体が広がった月でもあります。

MCP Apps（チャット内インタラクティブUI）

3月3日のv2.6で導入されたMCP Appsは、エージェントチャット内にインタラクティブなUIをレンダリングできる機能です。

たとえばAmplitudeのチャートやFigmaのダイアグラム、tldrawのホワイトボードなどをチャット内に直接表示できます。

Teams/Enterpriseプランではプライベートプラグインの共有機能も使えるので、チーム独自のツール連携も構築しやすくなってます。

30以上の新規プラグイン

3月11日には30以上の新規プラグインがマーケットプレイスに追加されました。

主なものとしてはAtlassian（Jira、Confluence）、Datadog、GitLab、Glean、Hugging Face、monday.com、PlanetScaleなどがあります。

プラグインの構造としては、MCPサーバー（外部サービス接続）、スキル（使い方の指示）、サブエージェント、ルール、フックをバンドルする形になっていて、クラウドエージェントやAutomationsからも利用可能です。

共有インデックス（初回クエリ4時間→21秒）

地味だけどインパクトが大きいのがコード検索の改善です。

特に共有インデックスは、非常に大規模なリポジトリ向けにチームメイトの既存インデックスを安全に再利用できる機能です。

99パーセンタイルのリポジトリで、初回クエリまでの時間が4.03時間から21秒に短縮されています。

セマンティック検索の精度も平均12.5%向上しているとのことで、大規模リポジトリを扱うチームにとっては実用的な改善ですね。

まとめ — Cursorが目指す「エージェントプラットフォーム」

2026年3月のCursorは、量・質ともに圧倒的なアップデートラッシュでした。

改めて整理すると:

• Composer 2: 継続事前学習+RLで低コスト・高性能を実現（Kimi K2.5ベースの透明性問題はあったが、技術的には優秀）
• Automations: AIエージェントの常時稼働という新パラダイム
• BugBot Autofix: マージ率35%、解決率76%の実績
• JetBrains統合: ACPでエディタの選択肢が広がった
• セルフホスト型エージェント: エンタープライズ対応の本格化
• MCP Apps + プラグイン: エコシステムの急速な拡充
• コード検索改善: 大規模リポジトリでの実用性向上

全体を通して見えるのは、Cursorが「コーディングアシスタント」から「エージェントプラットフォーム」へと明確にポジションを変えてきたことです。

Automations、BugBot Autofix、セルフホストエージェント、MCP Appsと、どれも「人間がプロンプトを打つ」以外のインターフェースでAIを活用する方向ですね。

一方で、Kimi K2.5論争が示したように、透明性の面では改善の余地があります。

オープンソースモデルの活用自体は業界の健全な流れですが、ユーザーへの情報開示は最初からきちんとやってほしいところです。

GitHub Copilot、Windsurf、Claude Codeなど競合も急速に進化しているので、2026年後半にかけてのAIコーディングツール市場はますます面白くなりそうです。

自分はCursorもClaude Codeも両方使っているので、それぞれの強みを活かして使い分けていくのが現時点でのベストプラクティスかなと思ってます。

気になる機能があったら、まずは無料プランやAutoモードで試してみるのがおすすめです。

よくある質問

Composer 2は既存のCursorプランで追加費用なしで使えますか？

Autoモード経由で使う場合はクレジット消費なしで利用できます。Pro以上のプランであれば追加費用は発生しません。API直接利用の場合はStandard（入力$0.50/Mトークン）またはFast（入力$1.50/Mトークン）の料金が適用されます。

Cursor AutomationsはどのプランからBugBot Autofixを利用できますか？

Automationsはチーム・エンタープライズ向けの機能です。BugBot Autofixはベータが終了し、全BugBotユーザーが利用可能になっています。最新のプラン条件はCursor公式サイトで確認してください。

JetBrainsでCursorを使うのに追加費用はかかりますか？

既存のCursorアカウントで認証するだけで利用できます。有料プランのユーザーは追加費用なしで使えます。JetBrains IDE内のACPレジストリからインストールするだけで導入完了です。

セルフホスト型クラウドエージェントはどのプランから利用できますか？

エンタープライズプラン向けの機能です。Kubernetes環境ではHelmチャートとオペレーターが提供されています。ファイアウォール変更やVPNトンネルは不要で、アウトバウンドHTTPS接続のみで動作します。

Composer 2のベースがKimi K2.5（中国製モデル）であることは問題ですか？

ライセンス上は商用利用可能なオープンソースモデルです。ただしCursorのARR規模ではクレジット表示義務の閾値に該当する可能性があり、この点は議論が続いています。技術的な優劣とは別に、リリース時に非開示だったことが透明性の問題として批判されました。

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