Cursor使用入门及连接服务器方法(更新中)

文章目录

  • 1、背景
  • 2、安装与注册
  • 3、创建项目
    • [3.1 下载插件](#3.1 下载插件)
    • [3.2 用SSH连接服务器](#3.2 用SSH连接服务器)
    • [3.3 创建工作目录](#3.3 创建工作目录)
  • 4、基础使用
    • [4.1 Chat的三种模式](#4.1 Chat的三种模式)
    • [4.2 Cursor 运行命令行的方式](#4.2 Cursor 运行命令行的方式)
    • [4.3 选择模型](#4.3 选择模型)
    • [4.4 查看账户](#4.4 查看账户)
  • 5、其它内容

1、背景

Cursor 是一款基于人工智能的 AI 驱动代码编辑器(Code Editor) ,在2022年首次亮相,后来逐渐出圈,直到2025年6月4日才正式发布1.0版本。它将大型语言模型(如 GPT-4、Claude 等)深度集成到开发环境中,旨在帮助开发者更高效地编写、理解、调试和重构代码。

我对于这款软件也是久闻大名,但迟迟未曾入手,如今正式开始尝试这款软件。本篇文章将记录Cursor的使用入门和注意事项,后续还会更新一些实例和使用技巧,希望能帮到想尝试这款软件的同学。

想了解详细功能和快捷键的同学推荐博客:Cursor详细使用教程(看完无敌版本)

2、安装与注册

Cursor官网下载安装包直接安装到本地即可,不在此赘述。

使用Cursor需要先登陆,可以用国内邮箱注册登陆。

3、创建项目

Cursor有三种运行方式:本地运行、克隆已有项目、远程连接服务器(SSH),如下所示。本地运行直接创建工作文件夹即可,克隆已有项目还没试过,此处主要记录第三种运行方式,即远程连接服务器。

3.1 下载插件

连接服务器需要下载名为"Remote - SSH "的插件;对网络有一定要求,搜索可能会比较慢,要有耐心;如果实在加载不出来或者下载失败,就需要科学上网

下载成功后能在INSTALLED中看到,插件界面也会显示Disable按钮。

3.2 用SSH连接服务器

  • 1、安装好插件后点击右侧"Connect via SSH";
  • 2、在上方输入username@serverIP,左下角会出现连接状态;
  • 3、根据提示在上方输入用户名及密码

耐心等待配置完成即可进入服务器的Terminal,此时三个选项已经改变,可以选择创建工作文件夹、克隆项目或打开新的Terminal:

注意: 连接服务器后,在这个Cursor界面打开新的Terminal会默认以当前的服务器账户创建Terminal;如果希望在本地打开新的项目或连接新的服务器,需要创建新的Cursor Window,如下:

3.3 创建工作目录

在服务器中,首先要做的也是给Cursor创建一个工作目录,例如:

bash 复制代码
mkdir /public/home/student0/workplace/cursor

点击左侧的"Open Folder",在上面输入工作目录的路径,确认后需要再次在上方提示栏输入密码

待配置完成后左侧显示空文件夹,右侧显示出Cursor的AI 对话栏,表明初始化设置成功:

补充:
在本地模式下(本人Win10),Cursor无法访问工作文件夹以外的路径,如果需要其处理文件需要将文件置入工作文件夹中。

4、基础使用

4.1 Chat的三种模式

  • Ask: 类似常用的大语言模型,只是回答问题,不会尝试运行;但是可以指定它读取服务器中的文件辅助回答问题。 可以在开始前先与AI进行交流并优化方案,再用其它模式实际操作。
  • Manual: 由用户主导,手动指定某部分代码让AI修改,可以实现精确的bug修复和代码优化;
  • Agent 由AI主导,全流程AI协同开发;AI可以自由地执行命令,包括但不限于:在工作目录 中随意创建、修改文件,在命令行中执行命令等。
    可以点击修改按钮进行详细设置:

Agent有两种运行模式:"Ask every time"和"Auto-run" ;其中"Ask every time"模式需要用户手动确认是否执行命令行,而"Auto-run"模式下,AI将自动完成全过程。详细设置及其工作流程请参考官方文档,以下是这两个模式的例子:

1. "Ask every time"模式

我让Cursor将一个fasta文件标准化为60bp一行的格式,它执行的是:在工作目录下创建了一个python脚本,并希望我运行该脚本。

点击按钮即可运行,运行后,发现原先的脚本存在问题,Cursor会自动修改并申请再次运行,并会再次征求同意,再次运行后成功生成正确结果(和我手动运行seqtk seq -l 60 的结果完全一致):

2. "Auto-run"模式

我让Cursor使用Conda环境中的seqtk软件规范另一个fasta文件;

一开始它在工作目录创建了一个bash文件,通过运行bash来实现目标:

但我阻止它并让它在命令行直接运行:它不断进行尝试,过程中出现错误就会自动尝试纠正,最终完成目标:

4.2 Cursor 运行命令行的方式

Cursor在完成目标时,会尽量以"编写脚本让用户手动运行"的方式来完成,如上面的例子所示,但是它也有直接在终端执行命令的能力,且有以下几个特点:

  • 1、Cursor 每次使用bash时,往往会以工作文件夹为家目录开启新的终端,并不会继承用户使用的Terminal或它自身先前创建Terminal的状态。因此在给出命令时应该注意:最好指定目标文件路径以及使用的Conda环境
  • 2、Cursor在Terminal中执行命令行时,用户同样可以在其创建的Terminal中操作。例如:对于需要管理员密码的情况,Cursor会暂停行动,等待用户输入密码。

4.3 选择模型

在对话界面,可以自定义使用的AI模型,或让Cursor自动(Auto)选择合适的模型

可以在设置中的Models栏进行详细设置:

  • 开启/关闭某些models;
  • 设置模型的API keys;
  • 开启Max mode模式(按token额外收费,参考Price

4.4 查看账户

关于Cursor1.0 版本的重要更新,推荐大家查阅官方Changelog

在这里先给大家介绍下其中的账户页面,里面记录了"请求次数"和"消费记录"等重要信息:在设置的General一栏,可以看到管理账户的功能,点击Open会跳转到账户网站。登陆后就能看到本月的使用记录,此外还可以设置消费额度,避免额外收费项目悄悄给用户小惊喜。

5、其它内容

为了避免文章过长而影响实用性,其它相关内容链接如下,欢迎有需要的同学参考:

总的来说,Cursor是个复杂而强大的工具,其可塑性和灵活性能为不同用户提供定制性的服务,当然这需要用户持续不断的适应和优化,这是个长期的过程。本文旨在给刚入门这一领域且想尝试使用Cursor的同学提供一点点帮助和提醒,想要真正掌握这一工具需要大量尝试和调整,希望大家最终都能在这个AI的时代找到(培养)属于自己的助手!后续有更多基础内容还会在本文更新。

相关推荐
NAGNIP6 小时前
一文搞懂深度学习中的通用逼近定理!
人工智能·算法·面试
冬奇Lab7 小时前
一天一个开源项目(第36篇):EverMemOS - 跨 LLM 与平台的长时记忆 OS,让 Agent 会记忆更会推理
人工智能·开源·资讯
冬奇Lab7 小时前
OpenClaw 源码深度解析(一):Gateway——为什么需要一个"中枢"
人工智能·开源·源码阅读
AngelPP11 小时前
OpenClaw 架构深度解析:如何把 AI 助手搬到你的个人设备上
人工智能
宅小年11 小时前
Claude Code 换成了Kimi K2.5后,我再也回不去了
人工智能·ai编程·claude
九狼11 小时前
Flutter URL Scheme 跨平台跳转
人工智能·flutter·github
ZFSS11 小时前
Kimi Chat Completion API 申请及使用
前端·人工智能
天翼云开发者社区12 小时前
春节复工福利就位!天翼云息壤2500万Tokens免费送,全品类大模型一键畅玩!
人工智能·算力服务·息壤
知识浅谈12 小时前
教你如何用 Gemini 将课本图片一键转为精美 PPT
人工智能
Ray Liang13 小时前
被低估的量化版模型,小身材也能干大事
人工智能·ai·ai助手·mindx