Connecter le curseur

Utilisez Cursor avec les modèles, les outils MCP et les compétences via Unity Gateway. Configurez l’accès aux modèles dans les paramètres de l’IDE Cursor. Utilisez la ligne de commande Unity Gateway (ug) pour ajouter des outils et compétences MCP, ou configurez-les manuellement.

Prerequisites

Vous avez besoin de l’URL de votre espace de travail Azure Databricks et de l’accès aux modèles, MCP et compétences que vous souhaitez utiliser. Installez Cursor. Pour utiliser l’intégration ug MCP, installez également Cursor Agent, qui fournit la cursor-agent commande.

Si votre administrateur a déjà configuré votre appareil, suivez les instructions de configuration de votre organisation.

Cursor IDE

1. Configurer l’URL de base et la clé API

Accédez à Paramètres > Paramètres de Cursor > Paramètres de Cursor > Modèles > Clés API.

Activez Remplacer l’URL de base OpenAI et entrez :

https://<workspace-hostname>/ai-gateway/cursor/v1

Remplacez-le <workspace-hostname> par votre nom d’hôte Azure Databricks workspace. Collez votre token d’accès personnel Azure Databricks dans OpenAI API Key.

2. Ajouter des modèles personnalisés

Cliquez sur + Ajouter un modèle personnalisé dans les paramètres du curseur. Saisissez le nom complet d’un modèle de base disponible dans votre espace de travail, puis activez-le à l’aide du bouton bascule. Répétez pour chaque modèle que vous souhaitez utiliser.

Exemples de noms de modèles :

Provider Nom du modèle
OpenAI system.ai.gpt-5-5
Gemini system.ai.gemini-3-5-flash
Claude system.ai.claude-opus-4-6

Les modèles disponibles dépendent de votre espace de travail et des permissions. Cette connexion utilise des modèles fournis par Azure Databricks.

3. Tester la connexion

Ouvre le mode Demande sur Cmd+L macOS ou Ctrl+L sur Windows/Linux. Sélectionnez votre modèle et envoyez un message. Les requêtes utilisant ce modèle personnalisé passent par Unity Gateway.

Agent Cursor dans le terminal

Utilisez l’interface de ligne de commande Unity Gateway

Installez ug, puis exécutez cette commande depuis le répertoire de votre projet :

ug cursor

Cela ouvre l’Agent Curseur dans votre terminal. Commencez à travailler avec les mêmes indications et commandes que vous utilisez déjà. Les modèles s’exécutent via votre compte Cursor ; ug ne configure pas le routage des modèles pour l’agent Cursor.

Ajouter des outils MCP

Pour utiliser system.ai.dbsql, system.ai.sandbox, ou system.ai.web_search, un administrateur de compte doit activer la bêta de Unity Gateway depuis la page d’aperçu de la console de compte. Voir Gérer les aperçus du compte.

Utilisez l’interface de ligne de commande Unity Gateway

Avec Cursor Agent installé, exécutez :

ug mcp add --agents cursor

Sélectionnez les MCP que vous souhaitez ajouter. ug les enregistre dans ~/.cursor/mcp.json, que l’IDE et l’agent terminal utilisent. Redémarrez Cursor ou votre session d’agent, puis demandez-lui d’utiliser un outil connecté.

Configurez manuellement les MCPs

Utilisez OAuth pour une connexion avec rafraîchissement automatique du jeton, ou un jeton d’accès personnel pour les tests locaux.

Utiliser OAuth

Cette configuration utilise mcp-remote et nécessite Node.js avec npx.

  1. Faites créer un client OAuth public par un administrateur de compte avec URL http://localhost:3334/oauth/callback de redirection et portée ai-gateway.

  2. Fusionner cette entrée dans ~/.cursor/mcp.json, en conservant les serveurs existants :

    {
  "mcpServers": {
    "databricks-tools": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service>",
        "3334",
        "--static-oauth-client-info",
        "{\"client_id\":\"<client-id>\"}",
        "--static-oauth-client-metadata",
        "{\"scope\":\"ai-gateway offline_access\"}"
      ]
    }
  }
}

  3. Remplacez le nom d’hôte, le nom MCP et l’identifiant client. Redémarrez Cursor et terminez la connexion dans votre navigateur.

Pour des connexions simultanées supplémentaires, utilisez un port de rappel différent pour chacune et enregistrez l’URL de redirection correspondante. Si votre organisation nécessite un client confidentiel, consultez les identifiants OAuth statiques de mcp-remote.

Utilisez un jeton d’accès personnel

Créez un jeton d’accès personnel et fusionnez cette entrée dans ~/.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "dbsql": {
      "url": "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/system.ai.dbsql",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <databricks-pat>"
      }
    }
  }
}

Remplacez le nom d’hôte et le jeton. Pour un autre service, utilisez un nom de serveur unique et remplacez-le system.ai.dbsql par son nom Unity Catalog en trois parties. Conservez les entrées de serveur sans rapport et gardez les jetons hors de la gestion de versions.

Redémarrez Cursor, vérifiez le serveur dans les paramètres MCP, et demandez à l’agent d’appeler un outil en lecture seule. Pour system.ai.dbsql, essaie SELECT 1 AS result. Confirmez que l’agent effectue un appel à l’outil et renvoie son résultat. Si le MCP demande le consentement du fournisseur, ouvrez son lien de connexion, terminez la connexion, puis réessayez l’appel. Voir authentification MCP et réseau pour les permissions et les erreurs de connexion.

Ajouter des compétences

Utilisez l’interface de ligne de commande Unity Gateway

Lancez le sélecteur pour télécharger les compétences publiées :

ug skills add

Le curseur lit les compétences téléchargées depuis ~/.agents/skills/. Commencez une nouvelle session pour les utiliser. Les téléchargements sont des instantanés locaux ; relance la commande pour obtenir des mises à jour.

Connectez manuellement le registre des compétences

Pour charger les compétences publiées via MCP, fusionnez cette entrée dans ~/.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "databricks-skill-registry": {
      "url": "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <databricks-pat>"
      }
    }
  }
}

Remplacez le nom d’hôte et le jeton, en conservant le slash final à la fin de l’URL. Redémarrez le curseur et demandez-lui d’utiliser une compétence, comme Use <catalog>.<schema>.<skill-name> to review this query.

Le registre met en avant des compétences grâce au MCP. Pour installer les fichiers de compétence que vous possédez déjà, placez le dossier complet, y compris SKILL.md et les fichiers regroupés, dans ~/.agents/skills/ ou dans le .cursor/skills/ de votre projet. Consultez la documentation sur les compétences de Cursor.

Les compétences de la passerelle Unity sont en bêta. Voir Compétences de gouvernance pour l’habilitation et les autorisations.

Résolution des problèmes

ug cursor Impossible de trouver Cursor Agent : Install Cursor Agent et vérifie que cursor-agent c’est disponible dans ton terminal.

Un modèle personnalisé échoue dans l’IDE : Vérifiez l’URL de la passerelle, l’expiration du jeton, le nom du modèle et les permissions de votre modèle. Sélectionnez le modèle personnalisé dans la conversation.

Une connexion MCP ou skill échoue : Vérifiez l’URL, les permissions MCP et l’erreur du connecteur. Pour les connexions manuelles, vérifiez également l’expiration du jeton. Pour les ug problèmes de configuration, exécutez ug doctor.

Une compétence téléchargée manque : Vérifiez que son dossier contient SKILL.md et se trouve dans un répertoire de compétences supporté. Les téléchargements au niveau utilisateur s’appliquent à votre machine locale ; ils ne sont pas automatiquement disponibles pour les Cloud Agents.

Étapes suivantes

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