Як ми прискорили розробку на iOS за допомогою Cursor AI

💡 Усі статті, обговорення, новини про Mobile — в одному місці. Приєднуйтесь до Mobile спільноти!

Всім привіт! Мене звати Сергій. Я працюю iOS Tech Lead у Futurra Group, де відповідаю за розробку мобільних рішень та приймаю ключові технічні рішення й вибудовую процеси, які допомагають команді стабільно доставляти якісний продукт швидше.

В цій статті я розповім, як ми змінили Xcode на Cursor і чому це стало одним із найпомітніших «левел-апів» у нашому iOS-workflow. Якщо коротко, Cursor — це своєрідний форк VSCode, доповнений інтелектуальними функціями, які допомагають швидше писати й редагувати код.

Ми перейшли на Cursor відносно нещодавно, але вже встигли відчути помітний приріст у швидкості розробки. Нижче я покажу, як ми його налаштували під iOS і які фічі використовуємо найчастіше, щоб ви могли оцінити, наскільки цей підхід зайде у вашому workflow.

Коли в Xcode 26 нарешті з’явилась вбудована AI-інтеграція (ChatGPT in Xcode), ми реально зраділи: менше контекст-світчингу, усе «в одному місці», звучить як мрія. Але на практиці виявився нюанс: на момент написання статті ця інтеграція крутиться навколо моделі GPT-5 (включно з «Reasoning» варіантом), і цього часто не вистачає для швидкої, стабільної роботи з реальним продакшн-кодом.

Паралельно Cursor вже підхопив GPT-5.2, і різниця відчувається майже одразу: менше «тертя» в діалогах, краще тримається контекст, швидше виходимо на коректні правки без нескінченних уточнень і переробок. Саме цей розрив між «AI є» і «AI реально прискорює» став тригером, чому ми почали системно мігрувати свій процес у Cursor.

Практичний приклад: Figma → SwiftUI у Cursor + перевірка в Xcode Preview

У цьому прикладі ми покажемо повний сценарій «дизайн → готовий SwiftUI-екран»: беремо посилання на екран у Figma (де намальований список планів), вставляємо його в промпт у Cursor, і просимо згенерувати верстку на SwiftUI з підключенням реальних даних із JSON-файла в проєкті. Після цього відкриємо результат у коді, а фінальну перевірку зробимо в Xcode через SwiftUI Preview, щоб наочно побачити, як екран відображається в застосунку.

Крок 1

Створюємо новий проєкт.

Крок 2

Відкриваємо макет екрана зі списком планів у Figma та копіюємо посилання на потрібний фрейм/артборд (Copy link to selection).

Мета: передати Cursor точний дизайн, щоб він міг зчитати структуру, стилі та відступи.

Крок 3

У Cursor відкриваємо чат і вставляємо посилання на Figma. Далі описуємо задачу: «зверстати цей екран на SwiftUI» та вказуємо, що дані потрібно брати з локального JSON у проєкті.

Крок 4

Формуємо промпт так, щоб Cursor:

• підтягнув дизайн з Figma через MCP;
• знайшов у репозиторії JSON з даними;
• згенерував SwiftUI-екран і потрібні моделі/мапінг;
• зробив компоненти максимально близько до структури макета (тексти, іконки, spacing, стани).

Крок 5

Cursor отримує контекст із Figma: бачить фрейми, компоненти, типографіку, кольори та layout. На основі цього він пропонує структуру SwiftUI: контейнерний екран + список + рядок плану + допоміжні в’ю.

Крок 6

Далі Cursor знаходить JSON-файл з даними для цього екрана і підключає його як datasource:

• описує модель (Decodable);
• додає loader (наприклад, з bundle);
• будує binding у ViewModel/State;
• щоб список планів рендерився з реальних даних, а не з «хардкоду».

Крок 7

На цьому кроці ми бачимо результат: Cursor створив потрібні файли (SwiftUI view + моделі + loader/VM) і відтворив екран відповідно до дизайну. Важливо, що код одразу інтегрований у структуру проєкту й готовий до запуску.

Крок 8

Переходимо в Xcode, відкриваємо згенерований SwiftUI-екран і перевіряємо, що все збирається без помилок та коректно підтягує дані з JSON.

На весь цей приклад у нас пішло приблизно 30 хвилин. Якщо робити те саме вручну — підігнати верстку під дизайн, рознести компоненти, підключити JSON і довести все до робочого Preview — це зайняло б суттєво більше часу і точно більше «контекст-перемикань».

Далі я покажу, як налаштувати Cursor для iOS-розробки та підключити MCP-сервери, щоб ви могли повторити цей сценарій у своєму проєкті.

Налаштування Cursor під iOS development

Спочатку потрібно встановити Cursor. Він має безплатний тариф, але частина можливостей, які я покажу далі, потребує підписки за $20. Я нічого не «продаю» — просто опишу, як це працює, а чи варто платити, вирішите самі. Безплатної версії цілком достатньо, щоб спробувати редактор у справі.

Також у налаштуваннях можна підключити власні API-ключі (OpenAI / Claude / Gemini), якщо ви вже окремо оплачуєте ці сервіси.

🛠️ Базове налаштування

Після інсталяції Cursor варто додати кілька залежностей — тоді інтеграція з iOS-проєктом буде повноцінною (нормальна індексація, підказки, навігація по коду).

У терміналі встановіть Xcode Build Server:

brew install xcode-build-server

Це дозволить SourceKit-LSP працювати поза межами Xcode й давати ті самі базові можливості: перехід до визначення, пошук усіх посилань, аналіз call tree та інші інструменти навігації по коду. Фактично, більшість того, до чого ви звикли в Xcode, стане доступним і в Cursor.

Редактор коду Cursor із запущеним Xcode Build Server

Далі встановіть xcbeautify:

brew install xcbeautify

xcbeautify перетворює вивід xcodebuild у терміналі Cursor на значно зручніший і читабельніший формат — так простіше швидко знаходити помилки та попередження і краще бачити, що саме пішло не так.

Термінал Cursor під час білду з xcpretty

Також встановіть SwiftFormat, якщо у вас його ще немає.

brew install swiftformat

Після встановлення всіх потрібних залежностей запустіть Cursor, відкрийте вкладку Extensions і додайте:

• Swift Language Support — Це розширення відповідає за коректну підсвітку синтаксису Swift і дає базові можливості, потрібні для комфортної розробки. GitHub: github.com/swiftlang/vscode-swift
• SweetPad — ключовий інструмент, який дозволяє працювати з iOS-проєктом поза звичним інтерфейсом Xcode. На сторінці розширення є детальний опис усіх можливостей, гарячих клавіш і принципів роботи. У цій статті я зачеплю лише найпрактичніші моменти SweetPad, а решту нюансів можна легко знайти там. GitHub: github.com/sweetpad-dev/sweetpad

Список можливостей розширення SweetPad.

SweetPad додає зручний шар команд і гарячих клавіш поверх стандартного xcodebuild. По суті, він переносить у Cursor те, до чого звикли в Xcode: можна переглядати всі targets/schemes, обирати destination (симулятор або реальний пристрій), збирати проєкт і запускати застосунок — майже так само, як у Xcode, але без виходу з редактора.

Окремий плюс: SweetPad автоматично готує проєкт до роботи з Xcode Build Server, тож ви отримуєте повноцінні Swift-фічі редактора (навігацію по коду, references тощо), про які говорили вище.

Після встановлення SweetPad натисніть CMD + SHIFT + P, відкрийте меню команд і виберіть:

SweetPad: Generate Build Server Config

Після цього в корені проєкту буде створено файл buildServer.json — саме він підключає Xcode Build Server до вашої директорії з проєктом і дає змогу коректно працювати з індексацією та Swift tooling у Cursor.

Коли конфігураційний файл уже створений, запустіть Build & Run — або через меню команд, або з панелі SweetPad у Cursor (я зазвичай закріплюю її, щоб була під рукою). Там ви побачите всі свої targets/schemes і зможете зібрати та запустити будь-який із них у кілька кліків.

Крім цього, в Cursor можна й дебажити застосунок. Для цього створіть launch configuration для режиму відладки — коли Cursor попросить вибрати провайдер, оберіть SweetPad.

Далі є два зручні сценарії:

• спочатку запустити застосунок через Build & Run, а потім перейти в Run & Debug;
• або одразу у вкладці Run & Debug вибрати Attach to running app і під’єднатися до вже запущеного процесу.

Це покриває більшість щоденних задач: брейкпоїнти, стек викликів, змінні, логіка в рантаймі — без постійних стрибків назад у Xcode.

Cursor із запущеним дебагером: виконання зупинено на breakpoint’і

Ви отримаєте майже все, до чого звикли в Xcode (а подекуди й більше): breakpoints, перегляд call stack, інспекція та print змінних, step over/step into, перехід по рядках виконання тощо — усе в одному інтерфейсі Cursor.

Ваш файл ./vscode/launch.json має виглядати приблизно так:

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "type": "sweetpad-lldb",
            "request": "launch",
            "name": "SweetPad: Build and Run (Wait for debugger)",
            "preLaunchTask": "sweetpad: debugging-launch"
        }
    ]
}

📦 Налаштування MCP-сервера через Docker

Практичний гайд із запуску сервера Model Context Protocol (MCP) у Docker. Це дозволяє AI-асистенту підключатися до ваших локальних інструментів, файлів і API у безпечному контейнеризованому середовищі — з контрольованими доступами та без «прямого» втручання в систему.

Ми будемо використовувати Docker MCP Toolkit — він закриває три критичні проблеми, з якими найчастіше стикаються розробники під час побудови AI-агентів:

Нульова складність конфігурації. Класичне підключення MCP зазвичай вимагає вручну ставити залежності, налаштовувати environment variables і уважно слідкувати за версіями. Натомість MCP Catalog від Docker дає вже підготовлені контейнери, які стартують «з коробки»: кілька кліків — і сервер запущено.

Універсальна сумісність. Неважливо, що ви використовуєте: Cursor, Claude Desktop чи VS Code + GitHub Copilot — Docker MCP gateway виступає єдиною точкою підключення. Ваші AI-агенти отримують доступ до всіх встановлених MCP-серверів через стандартизований інтерфейс — незалежно від обраної LLM або IDE.

Безпека рівня «enterprise». Кожен MCP-сервер працює в ізольованому контейнері з ресурсними лімітами (за замовчуванням 1 CPU і 2 GB RAM), із підписаними image’ами від перевірених Docker-видавців та з автоматичним secret detection, яке блокує витік чутливих даних. OAuth tokens і API keys залишаються захищеними у своїх контейнерах.

Налаштування MCP-серверів

Для старту з Docker MCP Toolkit потрібен Docker Desktop 4.40+ (macOS). Далі — спрощений план:

Увімкнення MCP Toolkit:

1. Відкрийте Docker Desktop → Settings.
2. У розділі Beta features увімкніть «Docker MCP Toolkit».
3. Натисніть Apply & Restart.

Це активує MCP gateway і відкриє інтерфейс каталогу, через який можна встановлювати та керувати MCP-серверами.

Ми використовуємо такі MCP-сервери:

• Fetch — MCP-сервер для отримання контенту з вебсторінок. Дозволяє LLM підтягувати вміст із URL, діставати потрібні фрагменти та конвертувати HTML у Markdown, щоб моделі було простіше «їсти» текст і працювати з ним.
• Memory — базова реалізація персистентної пам’яті на основі локального knowledge graph. Завдяки цьому асистент може зберігати важливі факти про користувача та контекст і використовувати їх між різними чатами.
• Sequential Thinking — MCP-сервер, який додає інструмент для структурованого мислення: розбивка задачі на кроки, рефлексивний аналіз, перевірка гіпотез і більш керований процес розв’язання складних проблем.

Щоб Cursor міг читати структуру макетів у Figma і допомагати «верстати» UI (SwiftUI / UIKit) максимально близько до дизайну, спочатку потрібно увімкнути MCP server у Figma.

Увімкнення MCP Server у Figma

1. Відкрийте Figma.
2. Натисніть CMD + K (Command Palette).
3. У пошуку введіть «MCP server».
4. Оберіть відповідний пункт і увімкніть MCP Server.

Після цього Figma стане «джерелом контексту» для Cursor: асистент зможе отримувати дані про фрейми, компоненти, текстові стилі, кольори, spacing тощо — і на їх основі генерувати код UI більш точно, ніж з описів «на словах».

Тепер потрібно підключити MCP-сервери в Cursor — для цього створюємо конфіг і вмикаємо потрібні інтеграції.

Додаємо MCP servers у Cursor

1. У Cursor відкрийте Settings → Tools & MCP.
2. Натисніть Add custom MCP — Cursor створить файл mcp.json.
3. Далі в mcp.json додаємо конфіг для кожного MCP-сервера, який будемо використовувати.

У мене конфіг виглядає так:

{
  "mcpServers": {
    "Figma": {
      "url": "http://127.0.0.1:3845/mcp"
    },
    "Context7": {
      "url": "https://mcp.context7.com/mcp",
      "headers": {}
    },
    "sequentialthinking": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "mcp/sequentialthinking"
      ]
    },
    "memory": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-v",
        "/Users/SergeyZhuravel/mcp-data/data",
        "mcp/memory"
      ]
    },
    "fetch": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "mcp/fetch"
      ]
    }
  }
}

Кілька практичних деталей, які економлять час:

• Для Docker-based серверів параметр -i важливий — це режим STDIO, через який Cursor спілкується з MCP-контейнером.
• Для memory я відразу додаю volume (-v ...) — так памʼять переживає перезапуск контейнера і не «скидається» кожного разу.

Збережіть mcp.json, поверніться в Settings → Tools & MCP і увімкніть всі потрібні MCP-сервери.

Після цього Cursor підхопить інструменти (tools) з кожного сервера — і ви зможете прямо в чаті просити, наприклад: підтягнути дані з Figma, витягнути контент із вебсторінки через Fetch, або вирішити задачу «крок за кроком» через Sequential Thinking.

Налаштування моделей

Тепер налаштуємо моделі. Відкрийте Settings → Models і в списку увімкніть ті, з якими плануєте працювати. На момент написання цієї статті ми використовуємо дві основні:

• GPT-5.2 — як «універсальну» модель для складних задач: аналізу, планування, архітектурних рішень, рев’ю великих змін.
• GPT-5.1-Codex — як модель «під код»: швидкі правки, рефакторинг, генерація типового boilerplate, правки по файлах і дрібні таски без зайвих розмов.

Практичний підхід простий: Codex — для рутинного coding-flow, GPT-5.2 — коли потрібно думати ширше (або коли задача «не влізає в один файл»).

Перший запуск проєкту та базові правила для AI

Після цього відкрийте свій проєкт у Cursor і можна починати працювати з чатом/Composer. Але щоб AI-агент орієнтувався в репозиторії швидко й не «плавав» у здогадках, дуже раджу одразу зробити дві речі:

1. Згенерувати коротку документацію про проєкт (що це, як зібрати/запустити, структура модулів, ключові флоу).
2. Заповнити Cursor Rules (структура, принципи, архітектура, конвенції) — тоді більшість відповідей і правок будуть одразу у вашому стилі.

Ось приклад промпта, який ми використовуємо:

Промпт (template):

Проаналізуй репозиторій і створи документацію в папці docs/ у Markdown.

Вимоги до docs:

• docs/README.md: короткий опис проєкту, вимоги, як запустити (build/run/test), як працює конфіг, де що лежить.
• docs/architecture.md: архітектура (модулі/шари), залежності, ключові патерни (Swift Concurrency, DI, навігація), типові флоу.
• docs/conventions.md: code style, naming, структура папок, правила для SwiftUI/UIViewController, підходи до тестів.
• створи підпапку docs/api/. Якщо в проєкті є API-клієнт/ендпоїнти — опиши їх і згенеруй OpenAPI YAML у docs/api/openapi.yaml (базуючись на реальних ендпоїнтах у коді).

Додатково: заповни Cursor Rules (або .cursorrules), де зафіксуй структуру проєкту та основні принципи: що можна/не можна міняти, preferred patterns, вимоги до PR (маленькі дифи, тести для критичних змін), і як ми називаємо файли/типи.

Висновок

Cursor чудово закриває рутинні задачі в iOS-розробці: написання тестів, рефакторинг, оновлення API, дрібні правки по проєкту та швидке генерування boilerplate. Найприємніше — значно менше контекст-світчингу: багато відповідей і правок ви отримуєте прямо в редакторі, без постійних походів у браузер чи сторонні інструменти.

Але є важливі нюанси:

• Cursor не замінює глибоку діагностику. Пошук витоків пам’яті, складний дебаг, профілювання — це все ще зона, де Xcode почувається сильніше.
• AI не робить «самостійне problem solving» за вас. Він може запропонувати рішення, але перевірка гіпотез, розуміння контексту й відповідальність за зміни залишаються на інженері.
• Немає Xcode-інструментів на кшталт Memory Graph чи View Hierarchy. Для таких задач ми все одно повертаємось в Xcode.

Тож Cursor — не ідеальний і точно не «вбивця Xcode». Але як помічник він уже зараз економить години рутини й пришвидшує доставку фіч — особливо там, де потрібні швидкі правки, робота з кількома файлами та підтримка контексту.

Happy Coding!

Також запрошую до мого Telegram-каналу про iOS-розробку, де вже понад рік ділюся цікавими матеріалами та практичними інсайтами.

Зв’язатися зі мною можна через LinkedIn.

Сподобалась стаття? Підписуйтесь на автора, щоб отримувати сповіщення про нові публікації на пошту.