Cursor の Agent Mode で DeepSeek を動作させる方法

CometAPI
AnnaJan 26, 2026
Cursor の Agent Mode で DeepSeek を動作させる方法

DeepSeek は OpenAI 互換の API を公開しており、Cursor をそのエンドポイントに向ける（または CometAPI のようなゲートウェイ経由でルーティングする）ことができます。モデル名の扱い、埋め込みの検証、セキュリティレビューを慎重に行えば、コード生成、リファクタリング、テスト駆動のワークフローに対して、DeepSeek のモデルを用いて Cursor の Agent Mode を実行できます。

DeepSeek とは？

DeepSeek は、推論を重視した LLM と、テキスト、埋め込み、エージェントワークフロー向け API を提供する商用 AI モデルプラットフォームおよびモデルファミリーです。DeepSeek はウェブと API の両方でモデルやチーム（“DeepSeek-V3.2” のようなバージョンやプラットフォームエンドポイント）を公開し、検索/アシスタント/エージェント体験の構築を目指しています。API は OpenAI 互換として提供されているため、カスタムの base_url と API キーを指定できるツールやクライアントでは、最小限の変更で動作することがよくあります。

DeepSeek-R1: 推論エンジン

DeepSeek-R1 の登場は「エージェント的」ワークフローにおけるゲームチェンジャーとなりました。回答を急ぐ標準的なチャットモデルと異なり、R1 は OpenAI の o1 シリーズに類似した「Chain of Thought（CoT）」プロセスを活用します。Cursor Agent Mode ではこれは極めて重要です。エージェントが「認証ミドルウェアをリファクタリングして、依存するすべてのテストを更新せよ」と求められたとき、まず計画してから行動する必要があります。R1 は自らの論理を検証できるため、架空のファイルパスや誤った API 呼び出しの発生率が下がり、Agent Mode の自律性が大きく向上します。

Deepseek V3.2 のブレイクスルー

2025年12月1日にリリースされた DeepSeek V3.2 は、2つの画期的な技術を導入しました。

  1. DeepSeek Sparse Attention (DSA): すべてのトークンに注意を向けて計算資源を浪費する従来のトランスフォーマーとは異なり、DSA は動的に最も関連性の高い情報のみを選択します。これにより、長文脈（最大 128k トークン）を維持しながら推論コストを約 40% 削減します。リポジトリ全体を「読む」必要があるコーディングエージェントにとって極めて重要です。
  2. ネイティブな「思考」モード: 以前のモデルが「作業内容を示す」ためのプロンプトを必要としたのに対し、V3.2 は CoT プロセスをアーキテクチャに直接統合しています。コードを出力する前に自らの論理を検証するため、ライブラリのインポートや API 呼び出しにおける「幻覚率」を大幅に低減します。

迫り来る DeepSeek-V4 の到来

業界関係者の間では、DeepSeek-V4 が 2026年2月中旬に間もなくリリースされるとの噂が飛び交っています。リーク情報によれば、このモデルは 100 万トークンを超えるコンテキストウィンドウと、リポジトリ全体を一度に取り込む「長文脈コーディング」専用機能を備える見込みです。今 DeepSeek–Cursor パイプラインを構築している早期導入者は、次なる能力の飛躍に向けたインフラ準備を進めていると言えます。

Cursor Agent Mode とは？

DeepSeek V3.2 が「頭脳」だとすれば、Cursor Agent Mode は「身体」です。2026年、IDE の定義は変わりました。Cursor はもはや単なるテキストエディタではなく、エージェント的な環境です。

オートコンプリートを超えて

従来の AI コーディングツール（古い Copilot など）は受動的で、入力中の行を補完するだけでした。Agent Mode は能動的です。自律的なループとして動作します。

  1. Plan: ユーザーの依頼を分析します（例:「認証モジュールを OAuth2 を使うようにリファクタリングせよ」）。
  2. Context Retrieval: ファイルシステムを自律的に走査し、関連するファイルのみを読み込みます（auth.ts、user_model.go、config.yaml）。
  3. Action: 複数ファイルにまたがる編集を同時に適用します。
  4. Verification: Agent Mode はユニークにターミナルコマンドを実行できます。npm test や cargo build を実行し、エラーログを解析して、テストが通るまでコードを自己修正します。

この「ループ」機能がコスト要因になります。単一タスクで 50 回の API 呼び出しが必要になる場合があります。高価なモデルでこれを行うのは非現実的ですが、DeepSeek ならコストはごくわずかです。

DeepSeek を Cursor Agent Mode と統合する理由

メリット

  1. 好みのモデルで自律コーディング: DeepSeek のモデルがコスト/レイテンシ/品質の要件に適合するなら、Cursor のエージェントを使って、複数ファイルのリファクタ、テスト生成、CI スタイルの修正を実行できます。
  2. 関数呼び出し + ツール: DeepSeek は関数呼び出しをサポートしており、テスト実行、リンタ呼び出し、ファイルのプログラム的作成など、ツールのオーケストレーションが必要なエージェントに有用です。
  3. ゲートウェイによる柔軟性: DeepSeek の前段にゲートウェイ（CometAPI など）を置いて、ルーティング、ポリシー制御、モデルの多重化を追加できます。プロバイダを切り替えても Cursor の設定を変えたくないチームに有用です。

リスクと注意点

  • プライバシーとコンプライアンス: DeepSeek はデータ/テレメトリに関する懸念について、各国機関や研究者から指摘を受けています。DeepSeek（や他の第三者）に機密コードを転送する前に、法務/情報セキュリティレビューを実施し、オンプレミスやプライベートゲートウェイの選択肢を検討してください。
  • Cursor における埋め込みと検索の注意点: 埋め込みエンドポイントが非標準だったり、モデルの埋め込み次元が不一致の場合、Cursor の機能（コード検索、クロール、埋め込み）が壊れたり予期せぬ挙動を示す可能性があります。base_url を上書きした際の埋め込みに関する問題はコミュニティから報告されています。十分にテストしてください。
  • モデル名とツールサポート: Cursor は特定のモデル名や能力（例: ツールサポート）を期待する場合があります。DeepSeek のモデルを、Cursor が想定する正確な名前で提示するか、カスタムモードを構成する必要がある場合があります。

ステップバイステップガイド: DeepSeek を Cursor Agent Mode で動作させる方法

以下は、2 つのデプロイオプションを持つ実践的な手順です。（A）直接 — Cursor を DeepSeek の OpenAI 互換エンドポイントに直接接続する。（B）ゲートウェイ — DeepSeek の前段に CometAPI（または独自の軽量プロキシ）を置き、ルーティング、ポリシー、可観測性を集中化する。

事前準備: Cursor（デスクトップまたはクラウド）のインストール、DeepSeek の API キー（DeepSeek アカウントから取得）、（ゲートウェイオプションの場合）CometAPI のアカウントまたは自前のゲートウェイ。まずは使い捨てのリポジトリでテストしてください — セキュリティレビューが完了するまで秘密情報や本番専用コードは送信しないでください。

オプション A — 直接統合（最速の試行）

1) curl で DeepSeek API アクセスを検証

DSEEK_KEY と MODEL_NAME をあなたの値に置き換えてください。この手順で、DeepSeek が OpenAI 互換エンドポイントとして応答することを確認します。

# Chat completion style test (DeepSeek OpenAI-compatible)
export DSEEK_KEY="sk-...your_key..."
curl -s -X POST "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $DSEEK_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model":"deepseek-code-1.0",
    "messages":[{"role":"system","content":"You are a helpful code assistant."},
                {"role":"user","content":"Write a one-file Node.js Express hello world"}]
  }' | jq

有効な JSON の choices レスポンスが得られたら、先へ進んでください。DeepSeek のドキュメントにはベース URL とサンプル呼び出しが記載されています。

2) Cursor に DeepSeek をカスタムモデルとして追加

Cursor の Settings → Models → Add OpenAI API Key（または同等）で、以下を設定します。

  • API key: DeepSeek の API キーを貼り付けます。
  • Override OpenAI base URL: 有効化して https://api.deepseek.com/v1（またはドキュメントの推奨に応じて https://api.deepseek.com）を設定します。
  • Add model name: DeepSeek が公開している正確なモデル名を追加します（例: deepseek-code-1.0 やダッシュボードに記載のモデル）。

注意:

  • Cursor のバージョンによっては、有効化のために有効な OpenAI キーとプロバイダキーの両方が必要な場合があります — 検証フローに従ってください。検証が失敗しても curl が成功する場合は、Cursor のログやフォーラムを確認してください。

3) DeepSeek 用に調整した Cursor の Custom Mode を作成（推奨）

Cursor の Custom Mode を利用して、DeepSeek バックエンドのエージェント向けに、指示セットとツール構成を保持してください。以下は Custom Mode の UI に貼り付け可能なシステムプロンプトとルールの例です。

System prompt (example):
You are an autonomous code agent. Use concise diffs when editing files and produce unit tests when you modify functionality. Always run the project's test suite after changes; do not commit failing tests. Ask before changing database migrations. Limit external network requests. Use the provided tooling (file edits, run tests, lint) and explain major design decisions in a short follow-up message.

Rules:
- Tests first: always add or update tests for code changes.
- No secrets: do not output or exfiltrate API keys or secrets.
- Small commits: prefer multiple small commits over a single huge change.

これはエージェントを制約し、モデル特性の差異を補います。Cursor のドキュメントは、エージェントを実行する際の計画、指示、検証可能な目標の重要性を強調しています。

4) 簡単なタスクで Agent Mode をテスト

Agent Mode で Cursor に依頼します: 「未認証リクエストに対して login エンドポイントが 401 を返すことを検証するユニットテストを追加し、そのテストが通る最小限のコードを実装してください。」 エージェントが計画を作成し、編集を行い、テストを実行して反復する様子を確認します。停止したり許可待ちになった場合は、システムルールを調整するか、Custom Mode のオプションでエージェントの自律性を高めてください。

5) 埋め込みとコード検索をトラブルシュート

base_url を切り替えた際に、Cursor のコードベース検索、クロール、@docs 機能が壊れたり動作が不安定になる場合、埋め込みエンドポイントの違い（次元の不一致や API の挙動差）が原因の可能性があります。チェックリスト:

  • DeepSeek の埋め込みエンドポイントで埋め込みを curl から生成し、ベクトル長を検証します。
  • 次元が Cursor の期待と異なる場合、ゲートウェイで埋め込みを正規化するか、ポリシー上許されるなら埋め込みプロバイダは OpenAI のままにし、補完のみ DeepSeek を使うことを検討してください。base_url の上書き時に発生する埋め込み関連の不具合。

オプション B — CometAPI 経由の統合（チーム向けに推奨）

CometAPI はモデルゲートウェイとして機能し、DeepSeek のような基盤プロバイダにルーティングしながら、単一の安定したエンドポイント（と一貫したモデル名）を提示できます。これにより、可観測性、集中課金、ポリシーフック、プロバイダ切り替えの容易さが得られます。

1) なぜゲートウェイを使うのか？

  • 認証情報と監査ログの集中管理。
  • モデルバージョンの固定とトラフィックルーティング（複数モデルの A/B テスト）。
  • ポリシー適用（PII の削除、秘密情報のマスク）やキャッシュ。
  • Cursor の設定が簡単に — 一度 Cursor を CometAPI に向ければ、ベンダー切替はサーバー側の設定変更だけで済みます。

2) CometAPI -> DeepSeek のルーティング例（コンセプト）

CometAPI のコンソールでモデルの別名（例: deepseek/production）を作成し、DeepSeek のモデルエンドポイントへプロキシします。ゲートウェイは API キーと、https://api.cometapi.com/v1. のような base_url を提供する場合があります。

3) Cursor を CometAPI を使うように構成

  • Cursor で: Settings → Models → Add OpenAI API Key — CometAPI のキーを使用します。
  • ベース URL を上書き: https://api.cometapi.com/v1.
  • ゲートウェイのモデル名を追加（例: deepseek/production または作成したエイリアス）。

4) DeepSeek にルーティングする CometAPI 実行のサンプル curl

# Request to CometAPI, which routes to DeepSeek under the hood
export COMET_KEY="sk-comet-..."
curl -s -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $COMET_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model":"deepseek/production",
    "messages":[{"role":"system","content":"You are a careful code assistant."},
                {"role":"user","content":"Refactor function X to improve readability and add tests."}]
  }' | jq

この単一の base_url により Cursor の構成が容易になり、CometAPI はリクエストスロットリング、可観測性、コスト管理などの追加オプションを提供できます。

これにおける CometAPI の役割は？

短い答え

CometAPI は Cursor と DeepSeek の間のモデル集約ゲートウェイとして機能できます。一元化された認証、ルーティング、コスト管理、フェイルオーバーを提供し、複数ベンダーのモデルであっても単一の OpenAI スタイルの REST インターフェースを提供します。

CometAPI が提供できる実務的役割

  1. 統一されたエンドポイント: Cursor やあなたのサーバーはゲートウェイの 1 つのエンドポイントだけを認識すればよくなります。deepseek-v3.2 にルーティングしたり、DeepSeek が利用不可の場合は別プロバイダにフォールバックできます。
  2. 課金とクオータ: CometAPI はモデル横断の使用量を集約し、課金やポリシーを適用します — チーム横断のコスト配賦に有用です。
  3. モデルの A/B テスト: ゲートウェイのルーティングルールを更新するだけで、Cursor の構成を変えずにモデルターゲットを切り替えられます。
  4. レイテンシと冗長性: 特定地域での障害や規制ブロックを緩和するためにフォールバックプロバイダを構成できます。
  5. 認証の簡素化: ベンダーキーを Comet に保存し、Cursor はゲートウェイキー（プロキシからの短命トークン）のみを使用します。これにより露出が低減します。

例: DeepSeek にルーティングする CometAPI の呼び出し（Python）

import requests
COMET_KEY = "sk-xxxxxxxx"
url = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"

payload = {
  "model": "deepseek-v3.2",   # instruct gateway which model to run
  "messages": [{"role":"user","content":"Refactor this function to be more testable:"}],
  "max_tokens": 1024,
  "stream": False
}

resp = requests.post(url, json=payload, headers={"Authorization": f"Bearer {COMET_KEY}"})
print(resp.json())

CometAPI のドキュメントで正確なパラメータ名やモデル識別子を確認してください — 多くのモデルをサポートし、使用分析を提供します。

ツール呼び出しの仕組みと、Cursor 経由で DeepSeek を使う際の注意点

DeepSeek は関数呼び出しと構造化 JSON 出力をサポートし、Cursor はツール（ファイル編集、ターミナル実行、HTTP）を公開しています。モデルが関数呼び出しを返すと、Cursor のエージェントハーネスがツールの実行をオーケストレーションします。実装上の重要なポイントは 2 つあります。

  1. 関数呼び出しのスキーマはエージェントハーネスと一致させる — DeepSeek の関数呼び出しペイロードは、Cursor のツール名と引数の形にマッピングされるべきです。DeepSeek が JSON の関数呼び出しを生成し、ゲートウェイ（または Cursor）が解析した関数を適切なツールに転送する小さなループでテストしてください。
  2. 思考モードと最終回答 — DeepSeek の「思考」（Chain-of-Thought）モードは推論内容と最終回答を返します。Cursor のエージェントハーネスは、ユーザーに「推論」内容を表示するか隠すかを選択する場合があります。ツール呼び出しでは、通常はツール実行前にモデルが引数を確定することが望ましいです。reasoning_content の扱いについては DeepSeek のドキュメントを参照してください。

例: 関数呼び出しをトリガーするリクエスト

{
  "model":"deepseek-reasoner",
  "messages":[{"role":"system","content":"You are an autonomous coding agent. Use tools only when necessary."},
              {"role":"user","content":"Run tests and fix failing assertions in tests/test_utils.py"}],
  "functions":[
    {"name":"run_shell","description":"execute shell command","parameters":{"type":"object","properties":{"cmd":{"type":"string"}},"required":["cmd"]}}
  ],
  "function_call":"auto"
}

DeepSeek が {"name":"run_shell","arguments":"{\"cmd\":\"pytest tests/test_utils.py\"}"} を返した場合、Cursor（またはゲートウェイ）はそれをランタイムのシェルツールにルーティングし、stdout/stderr を取得して結果を観測としてモデルに返す必要があります。

トラブルシューティング & FAQs

Q: DeepSeek のキーを使うと Cursor に「403 please check the api-key」と表示されます — なぜですか？

A: Cursor は、Cursor 提供モデル使用時に一部のモデルリクエストを独自バックエンド経由でルーティングしたり、下位プランではエージェントレベルの BYOK を許可しない場合があります。対処法は 2 つ: (1) Cursor の Add Model UI を使用し、正確なベース URL とキーの意味を検証する。(2) Cursor が呼び出せるプロキシをホストする（オプション B を参照）うえで、プロキシへの直接リクエストで検証する。コミュニティスレッドには両挙動が記録されています。

Q: 関数呼び出しが実行されない、または引数が不正です。

A: DeepSeek の関数スキーマを確認し、ゲートウェイや Cursor のツールマッピングが期待される JSON 型と一致していることを確かめてください。また、DeepSeek が最終的な関数引数ではなく reasoning_content（思考の軌跡）のみを返していないか確認してください — 必要に応じて新しいモデルターンに最終的な解決内容を渡してください。

Q: エージェントの実行コストが高い。コストをどう抑える？

A: ゲートウェイで厳格なトークン/使用量のクオータを設定し、N 回の反復後に人間レビューを必須にする、あるいはオフピーク時間に実行をスケジュールしてください。Comet でトークン使用量をログし、しきい値超過時にアラートを作成します。

結論: この変化は不可逆

DeepSeek と Cursor Agent Mode の統合は、単なる新機能ではなく、ハイエンド AI コーディングの民主化です。参入障壁（コスト）を下げ、能力の上限（推論）を引き上げることで、DeepSeek は個々の開発者に小規模チーム並みの生産性をもたらしました。

まだこの組み合わせを使っていない方へ: Cursor クライアントを更新し、DeepSeek/ CometAPI の API キーを取得して、Agent Mode をオンにしてください。コーディングの未来はここにあり、驚くほど効率的です。

開発者は現在、deepseek v3.2 を CometAPI を介して利用できます。始めるには、CometAPI の Playground でモデル機能を試し、詳細な手順について API ガイドを参照してください。アクセス前に、CometAPI にログインして API キーを取得していることを必ず確認してください。CometAPI は、統合を支援するために公式価格よりもはるかに低い価格を提供します。

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