Cursor ofrece herramientas integradas para el desarrollo de ciencia de datos mediante entornos reproducibles, soporte para notebooks y asistencia de código con IA. Esta guía cubre patrones de configuración esenciales para flujos de trabajo con Python, R y SQL.

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Desarrollo de notebooks

Para contar con compatibilidad total con notebooks, descarga la extensión Jupyter (id: ms-toolsai.jupyter), publicada por ms-toolsai.
Cursor admite archivos .ipynb y .py con ejecución de celdas integrada. Tab, Inline Edit y Agents funcionan dentro de notebooks, igual que en otros archivos de código. Funciones clave:
  • La ejecución de celdas en línea corre código directamente en la interfaz del editor
  • Tab, Inline Edit y Agent entienden bibliotecas de ciencia de datos, como pandas, NumPy, scikit-learn y los comandos mágicos de SQL

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Integración de bases de datos

Puedes integrar bases de datos con Cursor mediante dos mecanismos principales: servidores MCP y extensiones.
  • Servidores MCP permiten que tus Agents se conecten a tus bases de datos
  • Extensiones integran tu IDE en general con tus bases de datos

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Vía MCP

Los servidores MCP permiten que tu Agent haga consultas directamente contra tu base de datos. Esto le permite decidir consultar tu base de datos, escribir la consulta adecuada, ejecutar el comando y analizar los resultados, todo como parte de una tarea en curso. Por ejemplo, puedes conectar una base de datos Postgres a tu instancia de Cursor agregando la siguiente configuración de MCP a Cursor: 
{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://localhost/mydb"
      ]
    }
  }
}
Para más información sobre MCP, consulta nuestra documentación de MCP.

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Vía extensiones

Instala extensiones específicas para bases de datos (PostgreSQL, BigQuery, SQLite, Snowflake) para ejecutar consultas directamente desde el editor. Esto elimina el cambio de contexto entre herramientas y habilita la asistencia de IA para la optimización de consultas. 
-- Cursor sugiere índices, funciones de ventana y optimizaciones de consultas
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;
Usa Agents para analizar consultas lentas, sugerir mejoras de rendimiento o generar código de visualización para los resultados. Cursor entiende el contexto de SQL y puede recomendar tipos de gráficos adecuados según la estructura de tus datos.
Extensión de Snowflake

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Visualización de datos

La asistencia de IA de Cursor también cubre bibliotecas de visualización como Matplotlib, Plotly y Seaborn. El agente puede generar código para visualizaciones, ayudándote a explorar datos de forma rápida y sencilla, mientras crea un artefacto replicable y fácil de compartir. 
import plotly.express as px
import pandas as pd

# La IA sugiere tipos de gráficos relevantes según las columnas de los datos
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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Preguntas frecuentes

¿Puedo usar notebooks de Jupyter existentes? Sí, Cursor abre archivos .ipynb con ejecución completa de celdas y compatibilidad con autocompletado con IA. ¿Cómo manejo conjuntos de datos grandes que no caben en memoria? Usa bibliotecas de computación distribuida como Dask o conéctate a clústeres de Spark mediante conexiones Remote-SSH a máquinas más potentes. ¿Cursor es compatible con archivos R y SQL? Sí, Cursor ofrece asistencia con IA y resaltado de sintaxis para scripts de R (.R) y archivos SQL (.sql). ¿Cuál es la forma recomendada de compartir entornos de desarrollo? Haz commit de la carpeta .devcontainer al sistema de control de versiones. Los miembros del equipo pueden reconstruir el entorno automáticamente al abrir el proyecto. ¿Cómo depuro pipelines de procesamiento de datos? Usa el depurador integrado de Cursor con puntos de interrupción en scripts de Python, o aprovecha Agent para analizar y explicar transformaciones de datos complejas paso a paso.

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Reproducibilidad del entorno

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Contenedores de desarrollo

Los contenedores de desarrollo te ayudan a garantizar tiempos de ejecución y dependencias consistentes entre los miembros del equipo y los entornos de despliegue. Pueden eliminar errores específicos del entorno y reducir el tiempo de incorporación de nuevos miembros del equipo. Para usar un contenedor de desarrollo, empieza creando una carpeta .devcontainer en la raíz de tu repositorio. Luego, crea los archivos devcontainer.json, Dockerfile y requirements.txt. 
// .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
# add other dependencies you need for your project
Cursor detectará automáticamente el devcontainer y te pedirá reabrir tu proyecto dentro de un contenedor. Alternativamente, puedes reabrirlo manualmente en un contenedor usando la Paleta de comandos (Ctrl+Shift+P) y buscando Reopen in Container. Los contenedores de desarrollo ofrecen varias ventajas:
  • Aislamiento de dependencias que evita conflictos entre proyectos
  • Compilaciones reproducibles que aseguran un comportamiento consistente en entornos de desarrollo y producción
  • Incorporación simplificada que permite que nuevos miembros del equipo comiencen de inmediato sin configuración manual

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Desarrollo remoto con SSH

Cuando tu trabajo requiere recursos de cómputo adicionales, GPUs o acceso a conjuntos de datos privados, conéctate a máquinas remotas manteniendo tu entorno de desarrollo local.
  1. Provisiona una instancia en la nube o accede a un servidor local (on‑premises) con los recursos necesarios
  2. Clona tu repositorio en la máquina remota, incluyendo la configuración de .devcontainer
  3. Conéctate mediante Cursor: Ctrl+Shift+P → “Remote-SSH: Connect to Host”
Este enfoque mantiene herramientas consistentes mientras escalas los recursos de cómputo según sea necesario. La misma configuración de contenedor de desarrollo funciona en entornos locales y remotos.