Cursor는 재현 가능한 환경, 노트북 지원, AI 기반 코드 어시스트를 통해 데이터 사이언스 개발을 위한 통합 도구를 제공해. 이 가이드는 Python, R, SQL 워크플로우를 위한 필수 설정 패턴을 다뤄.

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노트북 개발

전체 노트북 지원을 위해서는 ms-toolsai에서 배포한 Jupyter 확장(식별자: ms-toolsai.jupyter)을 다운로드해.
Cursor는 통합 셀 실행과 함께 .ipynb와 .py 파일을 모두 지원해. Tab, Inline Edit, 그리고 Agents는 다른 코드 파일에서와 마찬가지로 노트북에서도 잘 작동해. 핵심 기능:
  • 인라인 셀 실행으로 에디터 안에서 바로 코드를 실행할 수 있어
  • Tab, Inline Edit, 그리고 Agent는 pandas, NumPy, scikit-learn, 그리고 SQL 매직 커맨드를 포함한 데이터 사이언스 라이브러리를 이해해

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데이터베이스 통합

데이터베이스는 두 가지 주요 방식(MCP 서버와 확장 프로그램)을 통해 Cursor와 통합할 수 있어.
  • MCP Servers를 사용하면 에이전트가 네 데이터베이스에 연결할 수 있어
  • Extensions는 IDE 전반을 네 데이터베이스와 통합해

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MCP를 통한 통합

MCP 서버를 사용하면 에이전트가 데이터베이스에 직접 쿼리를 날릴 수 있어. 이를 통해 에이전트는 진행 중인 작업의 일부로 데이터베이스 쿼리 여부를 결정하고, 적절한 쿼리를 작성하고, 명령을 실행하고, 출력 결과를 분석할 수 있어. 예를 들어, 다음 MCP 설정을 Cursor에 추가해 네 Cursor 인스턴스에 Postgres 데이터베이스를 연결할 수 있어: 
{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://localhost/mydb"
      ]
    }
  }
}
MCP에 대해 더 알아보려면 우리의 MCP 문서를 확인해.

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Extensions를 통한 통합

에디터에서 바로 쿼리를 실행하려면 데이터베이스별 확장 프로그램(PostgreSQL, BigQuery, SQLite, Snowflake)을 설치해. 그러면 도구 간 컨텍스트 전환이 사라지고 쿼리 최적화를 위한 AI 도움도 받을 수 있어. 
-- Cursor는 인덱스, 윈도 함수, 쿼리 최적화에 대한 제안을 제공해
SELECT
    user_id,
    event_type,
    COUNT(*) as event_count,
    RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY COUNT(*) DESC) as frequency_rank
FROM events
WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '7 days'
GROUP BY user_id, event_type;
에이전트를 사용해 느린 쿼리를 분석하고 성능 개선을 제안받거나, 쿼리 결과에 대한 시각화 코드를 생성해봐. Cursor는 SQL 문맥을 이해하고 네 데이터 구조에 맞는 적절한 차트 타입을 추천할 수 있어.
Snowflake Extension

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데이터 시각화

Cursor의 AI 지원은 Matplotlib, Plotly, Seaborn 같은 데이터 시각화 라이브러리까지 확장돼. 에이전트가 시각화 코드를 생성해서 데이터를 빠르고 쉽게 탐색할 수 있게 해주고, 그대로 재현하고 공유할 수 있는 결과물도 만들어줘. 
import plotly.express as px
import pandas as pd

# AI가 데이터 컬럼을 기반으로 적절한 차트 유형을 제안해
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
fig = px.scatter(df, x='advertising_spend', y='revenue',
                 color='region', size='customer_count',
                 title='Revenue vs Advertising Spend by Region')
fig.show()

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자주 묻는 질문

기존 Jupyter 노트북을 사용할 수 있어? 가능해. Cursor는 .ipynb 파일을 열어서 셀 전체 실행과 AI 보완(완성)을 완전히 지원해. 메모리에 들어가지 않는 대규모 데이터셋은 어떻게 처리해? Dask 같은 분산 컴퓨팅 라이브러리를 쓰거나, Remote-SSH로 더 큰 머신의 Spark 클러스터에 접속해. Cursor가 R과 SQL 파일도 지원해? 응, Cursor는 R 스크립트(.R)와 SQL 파일(.sql)에 대해 AI 지원과 구문 하이라이팅을 제공해. 개발 환경을 공유하는 권장 방법은 뭐야? .devcontainer 폴더를 버전 관리에 커밋해. 팀원이 프로젝트를 열 때 환경을 자동으로 재빌드할 수 있어. 데이터 처리 파이프라인은 어떻게 디버깅해? Cursor의 통합 디버거로 Python 스크립트에 브레이크포인트를 걸어 디버깅하거나, Agent를 활용해 복잡한 데이터 변환을 단계별로 분석하고 설명받아.

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환경 재현성

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개발 컨테이너

개발 컨테이너는 팀과 배포 환경 전반에서 런타임과 의존성을 일관되게 유지하도록 도와줘. 환경 특이 버그를 없애고 신규 팀원의 온보딩 시간을 줄일 수 있어. 개발 컨테이너를 쓰려면, 저장소 루트에 .devcontainer 폴더를 만드는 것부터 시작해. 그다음 devcontainer.json, Dockerfile, 그리고 requirements.txt 파일을 만들어. 
// .devcontainer/devcontainer.json
{
  "name": "ds-env",
  "build": { "dockerfile": "Dockerfile" },
  "features": {
    "ghcr.io/devcontainers/features/python:1": { "version": "3.11" }
  },
  "postCreateCommand": "pip install -r requirements.txt"
}

# .devcontainer/Dockerfile
FROM mcr.microsoft.com/devcontainers/python:3.11
COPY requirements.txt .
RUN pip install --upgrade pip && \
    pip install -r requirements.txt

# requirements.txt
pandas==2.3.0
numpy
# 프로젝트에 필요한 다른 의존성을 추가해
Cursor는 devcontainer를 자동으로 감지하고 컨테이너에서 프로젝트를 다시 열지 물어봐. 또는 Command Palette (Ctrl+Shift+P)에서 Reopen in Container를 검색해 수동으로 컨테이너에서 다시 열 수도 있어. 개발 컨테이너의 장점:
  • 의존성 격리로 프로젝트 간 충돌 방지
  • 재현 가능한 빌드로 개발/프로덕션 전반에서 일관된 동작 보장
  • 온보딩 간소화로 신규 팀원이 수동 설정 없이 바로 시작

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SSH를 통한 원격 개발

분석에 추가 컴퓨팅 리소스, GPU, 또는 프라이빗 데이터셋 접근이 필요하면 로컬 개발 환경을 유지한 채 원격 머신에 연결해.
  1. 필요한 리소스를 갖춘 클라우드 인스턴스를 프로비저닝하거나 온프레미스 서버에 접근
  2. .devcontainer 구성을 포함해 저장소를 원격 머신에 클론
  3. Cursor에서 연결: Ctrl+Shift+P → “Remote-SSH: Connect to Host”
이 방식은 필요한 만큼 컴퓨팅 리소스를 스케일하면서도 일관된 툴링을 유지해. 동일한 개발 컨테이너 구성이 로컬과 원격 환경 모두에서 그대로 동작해.