Cursor、ツール実行を社内ネットワーク内に完結させるセルフホスト型マシン機能を追加
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Cursor Changelog
Cursor は自己ホスト型マシンのサポートを開始し、コードベースや機密情報を社内ネットワーク内に保持したままエージェントによるツール実行を可能にする機能を公開した。
AI深層分析を開く2026年9月3日 06:01
AI深層分析
キーポイント
データセキュリティの強化
ツール実行を完全にユーザーのネットワーク内で行うことで、コードベース、ビルド成果物、機密情報が外部に流出するリスクを排除する。
動的なプールスケジューリング
個人用マシンとチーム用プールの両方をサポートし、需要に応じてキャパシティを拡張・縮小できる柔軟なリソース管理を実現する。
既存インフラとの統合
AWS Lambda、Coder、Cloudflare などの既存サンドボックス環境でクラウドエージェントを実行可能にし、導入コストを削減する。
デスクトップ操作のサポート拡大
Linux と Mac 上でデスクトップパッケージを通じてクリックやタイピング、スクリーンショット取得など、物理的なコンピュータ操作をエージェントが行えるようになった。
重要な引用
Cursor supports self-hosted machines, which let you keep tool execution entirely in your own network.
Your codebase, build outputs, and secrets all stay on internal machines running in your infrastructure
Pools can also hibernate idle machines, then restore within a reconnect window when a follow-up arrives
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編集コメント
Cursor のこの機能強化は、AI ツールの実用化における最大の障壁の一つであるデータセキュリティへの対応として極めて重要である。特に大規模企業や規制の厳しい業界において、社内インフラを維持したまま AI エージェントを活用する道筋が明確になったと言える。
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Cursor では、ツール実行を完全に自社のネットワーク内に維持できるセルフホストマシンをサポートしています。
コードベース、ビルド成果物、機密情報などはすべて、インフラ上で稼働する社内マシンの内部に保持され、エージェントはローカルでツールの呼び出し処理を行います。

動的なプールスケジューリング
My Machinesは、個人ワークフローのために単一のラップトップまたは VM をアカウントに接続する機能です。
Team pools(チームプール)は、チームや企業向けの作業員を名前のついたキューとしてまとめたものです。リクエストが来るとキャパシティが増え、作業員の切断時には減るため、セルフホストマシンも需要に合わせてスケーリングできます。プールは特定のリポジトリに紐付いておらず、プール名を指定すれば、利用可能な作業員なら誰でもそのリクエストを引き受けることができます。
また、プールにはアイドル状態の機械を待機(hibernate)させ、フォローアップのリクエストが来たら再接続ウィンドウ内で復元する機能もあります。これにより、次のプロンプトのために高価なキャパシティを常時稼働させておく必要がありません。

サンドボックス上で実行
クラウドエージェントは、AWS Lambda、Coder、Cloudflare、Daytona、Modal、Namespace、Vercel、E2B など、すでに利用しているインフラ上で実行できるようになりました。
Linux と Mac でのコンピューター操作
セルフホスト型ワーカーが Linux および Mac 環境でのコンピューター操作に対応しました。適切なデスクトップパッケージをインストールすれば、エージェントはクリックや入力、スクリーンショットの取得、ブラウザ操作が可能になります。Cursor からその作業画面を監視したり、直接操作権限を引き継いだりすることもできます。
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