O Cursor oferece ferramentas integradas para desenvolvimento em data science com ambientes reprodutíveis, suporte a notebooks e assistência de código com IA. Este guia cobre padrões essenciais de configuração para fluxos de trabalho em Python, R e SQL.

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Desenvolvimento de notebooks

Para suporte completo a notebooks, baixa a extensão Jupyter (id: ms-toolsai.jupyter), publicada por ms-toolsai.
O Cursor oferece suporte a arquivos .ipynb e .py com execução integrada de células. Tab, Inline Edit e Agents funcionam em notebooks do mesmo jeito que em outros arquivos de código. Principais recursos:
  • Execução inline de células roda código diretamente na interface do editor
  • Tab, Inline Edit e Agent entendem bibliotecas de ciência de dados, incluindo pandas, NumPy, scikit-learn e comandos mágicos do SQL

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Integração com bancos de dados

Bancos de dados podem ser integrados ao Cursor por dois mecanismos principais: servidores MCP e extensões.
  • Servidores MCP permitem que teus Agents se conectem aos teus bancos de dados
  • Extensões integram teu IDE, de forma mais ampla, aos teus bancos de dados

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Via MCP

Servidores MCP permitem que teu Agent faça consultas diretamente ao teu banco de dados. Com isso, teu Agent pode decidir consultar o banco, escrever a query apropriada, executar o comando e analisar as saídas, tudo como parte de uma tarefa em andamento. Por exemplo, tu podes conectar um banco Postgres à tua instância do Cursor adicionando a seguinte configuração MCP ao Cursor: 
{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://localhost/mydb"
      ]
    }
  }
}
Para saber mais sobre MCP, vê nossa documentação do MCP.

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Via extensões

Instala extensões específicas de banco de dados (PostgreSQL, BigQuery, SQLite, Snowflake) para executar queries diretamente do editor. Isso elimina a troca de contexto entre ferramentas e habilita a assistência de IA para otimização de queries. 
-- O Cursor sugere índices, window functions e otimizações de queries
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;
Usa Agents para analisar queries lentas, sugerir melhorias de performance ou gerar código de visualização para resultados. O Cursor entende o contexto de SQL e pode recomendar tipos de gráfico adequados com base na tua estrutura de dados.
Snowflake Extension

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Visualização de dados

A assistência de IA do Cursor se estende a bibliotecas de visualização de dados como Matplotlib, Plotly e Seaborn. O agente pode gerar código para visualização de dados, ajudando você a explorar os dados de forma rápida e simples, enquanto cria um artefato reproduzível e compartilhável. 
import plotly.express as px
import pandas as pd

# A IA sugere tipos de gráfico relevantes com base nas colunas do dataset
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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Perguntas frequentes

Posso usar notebooks Jupyter existentes? Sim, o Cursor abre arquivos .ipynb com execução completa de células e suporte a completamento por IA. Como lido com grandes conjuntos de dados que não cabem na memória? Usa bibliotecas de computação distribuída como o Dask ou te conecta a clusters Spark por meio de conexões Remote-SSH para máquinas mais potentes. O Cursor oferece suporte a arquivos R e SQL? Sim, o Cursor oferece assistência por IA e realce de sintaxe para scripts R (.R) e arquivos SQL (.sql). Qual é a forma recomendada de compartilhar ambientes de desenvolvimento? Faz commit da pasta .devcontainer no controle de versão. O time pode reconstruir o ambiente automaticamente ao abrir o projeto. Como faço para depurar pipelines de processamento de dados? Usa o depurador integrado do Cursor com breakpoints em scripts Python, ou aproveita o Agent para analisar e explicar transformações de dados complexas passo a passo.

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Reprodutibilidade de ambiente

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Contêineres de desenvolvimento

Contêineres de desenvolvimento ajudam a garantir runtimes e dependências consistentes entre membros do time e ambientes de deploy. Eles podem eliminar bugs específicos de ambiente e reduzir o tempo de onboarding de novos membros do time. Pra usar um contêiner de desenvolvimento, começa criando a pasta .devcontainer na raiz do teu repositório. Em seguida, cria os arquivos devcontainer.json, Dockerfile e requirements.txt. 
// .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
# adiciona outras dependências que teu projeto precisa
O Cursor vai detectar o devcontainer automaticamente e pedir pra reabrir teu projeto dentro de um contêiner. Se preferir, dá pra reabrir manualmente num contêiner usando a Command Palette (Ctrl+Shift+P) e procurando por Reopen in Container. Contêineres de desenvolvimento oferecem várias vantagens:
  • Isolamento de dependências evita conflitos entre projetos
  • Builds reprodutíveis garantem comportamento consistente entre ambientes de desenvolvimento e produção
  • Onboarding simplificado permite que novos membros do time comecem imediatamente sem setup manual

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Desenvolvimento remoto com SSH

Quando tua análise exigir mais compute, GPUs ou acesso a datasets privados, conecta em máquinas remotas mantendo teu ambiente de desenvolvimento local.
  1. Provisiona uma instância na nuvem ou acessa um servidor on-premises com os recursos necessários
  2. Clona teu repositório na máquina remota, incluindo a configuração do .devcontainer
  3. Conecta pelo Cursor: Ctrl+Shift+P → “Remote-SSH: Connect to Host”
Essa abordagem mantém as mesmas ferramentas enquanto escala os recursos de computação conforme necessário. A mesma configuração de contêiner de desenvolvimento funciona em ambientes locais e remotos.