Cursor 通过可复现环境、笔记本支持和 AI 驱动的代码辅助，提供一体化的数据科学开发工具链。本指南介绍 Python、R 与 SQL 工作流的关键配置模式。

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Notebook 开发

若需完整的 Notebook 支持，请下载由 ms-toolsai 发布的 Jupyter 扩展（id: ms-toolsai.jupyter）。
Cursor 支持带有集成单元格执行的 .ipynb 和 .py 文件。Tab、Inline Edit 和 Agent 在 Notebook 中与在其他代码文件中一样工作。 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 能理解包括 pandas、NumPy、scikit-learn 以及 SQL 魔法命令 在内的数据科学库

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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（Extensions）。
  • MCP Servers 让你的 Agents 连接到数据库
  • Extensions 让你的 IDE 与数据库深度集成

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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。这样一来，agent 可以自行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，且这一切都可作为持续任务的一部分完成。 比如，你可以通过向 Cursor 添加以下 MCP 配置，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"
      ]
    }
  }
}
更多关于 MCP 的信息，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，并启用 AI 对查询优化的辅助。 
-- Cursor 会为索引、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;
用 Agents 来分析慢查询、提出性能优化建议，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 助手也覆盖了 Matplotlib、Plotly 和 Seaborn 等数据可视化库。该智能体可以生成数据可视化代码，帮你快速、轻松地探索数据，并产出可复现、可分享的成果。 
import plotly.express as px
import pandas as pd

# AI 会根据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 可以打开 .ipynb 文件，并支持完整的单元格执行和 AI 补全。 我该如何处理装不进内存的大型数据集？ 使用像 Dask 这样的分布式计算库，或通过 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 辅助和语法高亮。 分享开发环境的推荐方式是什么？ 把 .devcontainer 文件夹提交到版本控制。队友在打开项目时会自动重建环境。 我该如何调试数据处理管道？ 使用 Cursor 的集成调试器在 Python 脚本中设置断点，或利用 Agent 按步骤分析并解释复杂的数据转换。

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环境可复现性

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开发容器

开发容器能帮助你在团队成员和部署环境之间保持一致的运行时和依赖。它们可以消除环境特定的 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。接着创建 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
# 为你的项目添加其他需要的依赖
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）手动搜索并选择 Reopen in Container 在容器中重新打开。 开发容器的优势包括：
  • 依赖隔离，避免项目之间的冲突
  • 可复现的构建，确保开发与生产环境行为一致
  • 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

当你的分析需要额外的算力、GPU，或访问私有数据集时，可以在保持本地开发环境不变的情况下连接到远程机器。
  1. 预配一台云实例，或使用具备所需资源的本地服务器
  2. 将仓库克隆到远程机器上，并包含 .devcontainer 配置
  3. 通过 Cursor 连接：Ctrl+Shift+P → “Remote-SSH: Connect to Host”
这种方式能在按需扩展计算资源的同时保持一致的工具链。同一套开发容器配置可在本地和远程环境中通用。