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
  • 3.2 用SSH连接服务器
  • 3.3 创建工作目录
• 4、基础使用
• • 4.1 Chat的三种模式
  • 4.2 Cursor 运行命令行的方式
  • 4.3 选择模型
  • 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

在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：

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：

• Cursor中MCP的配置和使用方法
• Cursor中实用MCP Server 推荐（一）– interactive-feedback-mcp

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。