Cursor 通过可复现环境、笔记本支持与 AI 驱动的代码辅助，提供一体化的数据科学开发工具链。本指南涵盖 Python、R 与 SQL 工作流的核心设置范式。

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Notebook 开发

若要获得完整的 Notebook 支持，请下载由 ms-toolsai 发布的 Jupyter（id: ms-toolsai.jupyter）扩展。
Cursor 支持在 .ipynb 和 .py 文件中进行集成的单元格执行。Tab、Inline Edit 和 Agents 在 Notebook 中同样可用，就像在其他代码文件中一样。 关键能力：
  • 内联单元格执行 可直接在编辑器界面中运行代码
  • Tab、Inline Edit 和 Agent 都能理解包括 pandas、NumPy、scikit-learn 在内的数据科学库，以及 SQL 魔法命令

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数据库集成

可以通过两种主要机制将数据库与 Cursor 集成：MCP 服务器和扩展。
  • MCP 服务器让你的 Agents 连接到数据库
  • 扩展让你的整个 IDE 与数据库集成

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通过 MCP

MCP 服务器允许你的 agent 直接对数据库发起查询。这样，agent 可以在持续的任务中，自主决定是否查询数据库、编写合适的查询、运行命令并分析输出。 例如，你可以通过将以下 MCP 配置添加到 Cursor，把一个 Postgres 数据库连接到你的 Cursor 实例： 
{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://localhost/mydb"
      ]
    }
  }
}
关于 MCP 的更多信息，参见我们的 MCP 文档。

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通过扩展

安装特定数据库的扩展（PostgreSQL、BigQuery、SQLite、Snowflake），即可直接在编辑器中执行查询。这能避免在不同工具间来回切换，并为查询优化提供 AI 协助。 
-- Cursor 会针对索引、窗口函数和查询优化提供建议
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;
使用 Agents 来分析慢查询、给出性能优化建议，或为查询结果生成可视化代码。Cursor 理解 SQL 上下文，并能根据你的数据结构推荐合适的图表类型。
Snowflake Extension

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数据可视化

Cursor 的 AI 助手也支持 Matplotlib、Plotly 和 Seaborn 等数据可视化库。该助手可以为可视化生成代码，帮你更快更轻松地探索数据，同时产出可复现、可分享的成果。 
import plotly.express as px
import pandas as pd

# AI 会基于数据列推荐合适的图表类型
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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常见问题

我可以使用现有的 Jupyter 笔记本吗？ 可以，Cursor 能打开 .ipynb 文件，并支持完整的单元格执行和 AI 补全。 我该如何处理无法放入内存的大型数据集？ 使用像 Dask 这样的分布式计算库，或者通过 Remote-SSH 连接到更大机器上的 Spark 集群。 Cursor 支持 R 和 SQL 文件吗？ 支持，Cursor 为 R 脚本（.R）和 SQL 文件（.sql）提供 AI 协助和语法高亮。 推荐的共享开发环境方式是什么？ 把 .devcontainer 文件夹提交到版本控制。队友在打开项目时可以自动重建环境。 我该如何调试数据处理流水线？ 使用 Cursor 的集成调试器在 Python 脚本中设置断点，或者借助 Agent 逐步分析并讲解复杂的数据转换过程。

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环境可复现性

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开发容器

开发容器可以帮助你在团队成员与部署环境之间保持一致的运行时和依赖。它们能消除特定环境导致的 bug，并减少新成员的上手时间。 要使用开发容器，先在仓库根目录创建一个 .devcontainer 文件夹。然后创建 devcontainer.json、Dockerfile 和 requirements.txt 文件。 
// .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
# add other dependencies you need for your project
Cursor 会自动检测到 devcontainer，并提示你在容器中重新打开项目。你也可以通过命令面板（Ctrl+Shift+P）手动搜索并执行 Reopen in Container。 开发容器的优势包括：
  • 依赖隔离，避免不同项目之间的冲突
  • 可复现构建，确保在开发和生产环境中的一致行为
  • 简化上手，让新成员无需手动配置即可立即开始

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通过 SSH 进行远程开发

当你的分析需要更多计算资源、GPU，或访问私有数据集时，可以在保留本地开发体验的同时连接到远程机器。
  1. 申请云实例或访问具备所需资源的本地服务器
  2. 将你的仓库（包含 .devcontainer 配置）克隆到远程机器
  3. 通过 Cursor 连接：Ctrl+Shift+P → “Remote-SSH: Connect to Host”
这种方式在需要时扩展计算资源，同时保持一致的工具链。同样的开发容器配置可在本地与远程环境中通用。