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O Cursor oferece ferramentas integradas para desenvolvimento em ciência de dados por meio de ambientes reproduzíveis, suporte a notebooks e assistência de código com IA. Este guia aborda padrões essenciais de configuração para fluxos de trabalho em Python, R e SQL.

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Desenvolvimento de notebooks

Para ter 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 o código diretamente na interface do editor
  • Tab, Inline Edit e Agents entendem bibliotecas de ciência de dados, incluindo pandas, NumPy, scikit-learn e comandos mágicos do SQL

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Integração com banco 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 como um todo 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 optar por consultar o banco, escrever a query adequada, executar o comando e analisar os resultados, tudo como parte de uma tarefa em andamento. Por exemplo, tu podes conectar um banco de dados 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 consultas diretamente no editor. Isso elimina a troca de contexto entre ferramentas e habilita a assistência de IA para otimização de consultas. 
-- O Cursor sugere índices, funções de janela e otimizações de consulta
SELECT
    user_id,
    event_type,
    COUNT(*) as total_eventos,
    RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY COUNT(*) DESC) as ranking_frequencia
FROM events
WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '7 days'
GROUP BY user_id, event_type;
Usa Agents para analisar consultas lentas, sugerir melhorias de desempenho ou gerar código de visualização para resultados de consultas. O Cursor entende o contexto de SQL e pode recomendar tipos de gráfico apropriados com base na estrutura dos teus dados.
Snowflake Extension

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Visualização de dados

A IA do Cursor também dá suporte a bibliotecas de visualização como Matplotlib, Plotly e Seaborn. O agente pode gerar código de visualização, te ajudando a explorar dados de forma rápida e fácil, 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='Receita vs. Investimento em Publicidade por Região')
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 conclusão com IA. Como lido com grandes conjuntos de dados que não cabem na memória? Usa bibliotecas de computação distribuída como o Dask ou 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 fornece assistência com IA e realce de sintaxe para scripts em 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. Integrantes do time podem reconstruir o ambiente automaticamente ao abrir o projeto. Como eu depuro pipelines de processamento de dados? Usa o depurador integrado do Cursor com pontos de interrupção 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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Containers de desenvolvimento

Containers de desenvolvimento ajudam a garantir runtimes e dependências consistentes entre os membros do time e ambientes de deployment. Eles podem eliminar bugs específicos de ambiente e reduzir o tempo de onboarding de novos membros do time. Pra usar um container de desenvolvimento, começa criando a pasta .devcontainer na raiz do teu repositório. Depois, 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
# adicione outras dependências necessárias para o seu projeto
Cursor detecta o devcontainer automaticamente e sugere reabrir teu projeto dentro de um container. Se preferir, dá pra reabrir manualmente em um container usando a Command Palette (Ctrl+Shift+P) e pesquisando por Reopen in Container. Containers 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 novas pessoas do time comecem na hora sem configuração manual

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Desenvolvimento remoto com SSH

Quando tua análise precisar de mais recursos de computação, GPUs ou acesso a datasets privados, conecta em máquinas remotas mantendo teu ambiente local de desenvolvimento.
  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 .devcontainer
  3. Conecta pelo Cursor: Ctrl+Shift+P → “Remote-SSH: Connect to Host”
Essa abordagem mantém as ferramentas consistentes enquanto escala os recursos de computação conforme necessário. A mesma configuração de container de desenvolvimento funciona tanto em ambientes locais quanto remotos.