Sambungkan Kursor

Gunakan Cursor dengan model, alat MCP, dan keterampilan melalui Unity Gateway. Konfigurasikan akses model di pengaturan Cursor IDE. Gunakan Unity Gateway CLI (ug) untuk menambahkan alat dan keterampilan MCP, atau mengonfigurasinya secara manual.

Prerequisites

Anda membutuhkan URL workspace Azure Databricks Anda dan akses ke model, MCP, dan keterampilan yang ingin Anda gunakan. Instal Cursor. Untuk menggunakan integrasi MCP ug, instal juga Cursor Agent, yang menyediakan perintah cursor-agent.

Jika admin Anda sudah mengonfigurasi perangkat, ikuti instruksi pengaturan organisasi Anda.

IDE Kursor

1. Konfigurasikan URL dasar dan kunci API

Buka Pengaturan > Cursor > Pengaturan Cursor > Model > Kunci API.

Aktifkan Override OpenAI Base URL dan masukkan:

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

Ganti <workspace-hostname> dengan nama host workspace Azure Databricks Anda. Tempelkan token akses pribadi Azure Databricks Anda ke dalam OpenAI API Key.

2. Tambahkan model kustom

Klik + Tambahkan Model Kustom di Pengaturan Kursor. Masukkan nama lengkap model fondasi yang tersedia di workspace Anda, lalu aktifkan toggle-nya. Ulangi untuk setiap model yang ingin Anda gunakan.

Contoh nama model:

Provider Nama model
OpenAI system.ai.gpt-5-5
Gemini system.ai.gemini-3-5-flash
Claude system.ai.claude-opus-4-6

Model yang tersedia tergantung pada workspace dan izin Anda. Koneksi ini menggunakan model yang disediakan oleh Azure Databricks.

3. Uji koneksi

Buka mode Tanya dengan Cmd+L di macOS atau Ctrl+L di Windows/Linux. Pilih model Anda dan kirim pesan. Permintaan yang menggunakan model kustom tersebut mengarahkan melalui Unity Gateway.

Agen Kursor di terminal

Gunakan CLI Unity Gateway

Instal, uglalu jalankan perintah ini dari direktori proyek Anda:

ug cursor

Ini akan membuka Cursor Agent di terminal Anda. Mulailah bekerja dengan prompt dan perintah yang sama yang sudah Anda gunakan. Model berjalan melalui akun Cursor Anda; ug tidak mengonfigurasi routing model untuk Agen Cursor.

Tambahkan alat MCP

Untuk menggunakan system.ai.dbsql, system.ai.sandbox, atau system.ai.web_search, admin akun harus mengaktifkan beta Unity Gateway dari halaman Pratinjau konsol akun. Lihat Kelola pratinjau akun.

Gunakan CLI Unity Gateway

Dengan Cursor Agent terpasang, jalankan:

ug mcp add --agents cursor

Pilih MCP yang ingin Anda tambahkan. ug mendaftarkannya dalam ~/.cursor/mcp.json, yang digunakan oleh IDE dan terminal agent. Mulai ulang Cursor atau sesi agen Anda, lalu minta untuk menggunakan alat yang terhubung.

Konfigurasikan MCP secara manual

Gunakan OAuth untuk koneksi dengan refresh token otomatis, atau token akses pribadi untuk pengujian lokal.

Gunakan OAuth

Konfigurasi ini menggunakan mcp-remote dan membutuhkan Node.js dengan npx.

  1. Minta admin akun membuat klien OAuth publik dengan URL pengalihan http://localhost:3334/oauth/callback dan cakupan ai-gateway.

  2. Gabungkan entri ini ke , ~/.cursor/mcp.jsondengan tetap mempertahankan server yang ada:

    {
  "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. Ganti nama host, nama MCP, dan ID klien. Restart Cursor dan selesaikan login di browser Anda.

Untuk koneksi simultan tambahan, gunakan port callback berbeda untuk masing-masing dan daftarkan URL pengalihan yang cocok. Jika organisasi Anda memerlukan klien rahasia, lihat kredensial OAuth statis mcp-remote.

Gunakan token akses pribadi

Buat token akses pribadi dan gabungkan entri ini ke dalam ~/.cursor/mcp.json:

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

Ganti nama host dan token. Untuk layanan lain, gunakan nama server unik dan ganti system.ai.dbsql dengan nama Unity Catalog tiga bagian. Simpan entri server yang tidak terkait dan pastikan token tidak masuk ke kontrol versi.

Restart Cursor, periksa server di pengaturan MCP-nya, dan minta agen untuk memanggil alat hanya-baca. Untuk system.ai.dbsql, coba SELECT 1 AS result. Konfirmasi bahwa agen melakukan panggilan alat dan mengembalikan hasilnya. Jika MCP meminta persetujuan penyedia, buka tautan login, selesaikan proses masuk, lalu ulangi panggilan. Lihat otentikasi MCP dan jaringan untuk izin dan kesalahan koneksi.

Menambahkan keterampilan

Gunakan CLI Unity Gateway

Jalankan picker untuk mengunduh keterampilan yang telah dipublikasikan:

ug skills add

Kursor membaca keterampilan yang diunduh dari ~/.agents/skills/. Mulai sesi baru untuk menggunakannya. Unduhan adalah snapshot lokal; jalankan ulang perintah untuk mendapatkan pembaruan.

Sambungkan registri keterampilan secara manual

Untuk memuat keterampilan yang dipublikasikan melalui MCP, gabungkan entri ini ke dalam ~/.cursor/mcp.json:

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

Ganti nama host dan token, dengan tetap mempertahankan garis miring di akhir URL. Mulai ulang Cursor dan minta Cursor menggunakan keterampilan, seperti Use <catalog>.<schema>.<skill-name> to review this query.

Registry ini menyediakan kemampuan melalui MCP. Untuk menginstal berkas keterampilan yang sudah Anda miliki, tempatkan seluruh folder, termasuk SKILL.md dan file yang dibundel, di ~/.agents/skills/ atau .cursor/skills/ proyek Anda. Lihat dokumentasi kemampuan Cursor.

Keterampilan Unity Gateway masih dalam tahap Beta. Lihat Mengatur keterampilan untuk pemberdayaan dan izin.

Troubleshooting

ug cursor tidak dapat menemukan Cursor Agent: Instal Cursor Agent dan periksa apakah tersedia cursor-agent di terminal Anda.

Model kustom gagal di IDE: Periksa URL gateway, masa berlaku token, nama model, dan izin akses model Anda. Pilih model kustom dalam percakapan.

Koneksi MCP atau skill gagal: Periksa URL, izin MCP, dan kesalahan konektor. Untuk koneksi manual, juga periksa kedaluwarsa token. Untuk masalah penyiapan ug, jalankan ug doctor.

Sebuah keterampilan yang diunduh hilang: Periksa bahwa foldernya berisi SKILL.md dan berada di direktori keterampilan yang didukung. Unduhan tingkat pengguna berlaku untuk mesin lokal Anda; unduhan tersebut tidak otomatis tersedia untuk Cloud Agent.

Langkah berikutnya

  • Terakhir diperbarui pada