Cursor oferece ferramentas integradas para desenvolvimento em data science por meio de ambientes reprodutíveis, suporte a notebooks e assistência de código com IA. Este guia cobre padrões essenciais de configuração para fluxos de trabalho em Python, R e SQL.

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Desenvolvimento de notebooks

Para suporte completo a notebooks, baixa a extensão Jupyter (id: ms-toolsai.jupyter), publicada por ms-toolsai.
O Cursor oferece suporte a arquivos .ipynb e .py com execução integrada de células. Tab, Inline Edit e Agents funcionam em notebooks da mesma forma que em outros arquivos de código. Principais recursos:
  • Execução inline de células executa código diretamente na interface do editor
  • Tab, Inline Edit e Agents entendem bibliotecas de ciência de dados, incluindo pandas, NumPy, scikit-learn e comandos mágicos do SQL

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Integração com banco de dados

Bancos de dados podem ser integrados ao Cursor por dois mecanismos principais: servidores MCP e Extensões.
  • Servidores MCP permitem que teus Agentes se conectem aos teus bancos de dados
  • Extensões integram teu IDE de forma mais ampla aos teus bancos de dados

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Via MCP

Servidores MCP permitem que teu agente faça consultas diretamente no teu banco de dados. Com isso, teu agente pode optar por consultar o banco, escrever a query apropriada, executar o comando e analisar os resultados, tudo como parte de uma tarefa em andamento. Por exemplo, tu podes conectar um banco de dados Postgres à tua instância do Cursor adicionando a seguinte configuração MCP ao Cursor: 
{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://localhost/mydb"
      ]
    }
  }
}
Para saber mais sobre MCP, vê nossa documentação do MCP.

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Via Extensões

Instala extensões específicas de banco de dados (PostgreSQL, BigQuery, SQLite, Snowflake) para executar queries diretamente do editor. Isso elimina a troca de contexto entre ferramentas e habilita assistência de IA para otimização de consultas. 
-- O Cursor fornece sugestões para índices, window functions e otimização 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 Agentes para analisar consultas lentas, sugerir melhorias de performance ou gerar código de visualização para resultados. O Cursor entende o contexto SQL e pode recomendar tipos de gráfico apropriados com base na estrutura dos teus dados.
Snowflake Extension

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Visualização de dados

A assistência de IA do Cursor se estende a bibliotecas de visualização como Matplotlib, Plotly e Seaborn. O agente pode gerar código para visualizações, ajudando você a explorar dados de forma rápida e simples, enquanto cria um artefato reproduzível e compartilhável. 
import plotly.express as px
import pandas as pd

# A IA sugere tipos de gráfico relevantes com base nas colunas dos dados
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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Perguntas frequentes

Posso usar notebooks Jupyter existentes? Sim, o Cursor abre arquivos .ipynb com execução completa de células e suporte a preenchimento com IA. Como lido com conjuntos de dados grandes que não cabem na memória? Usa bibliotecas de computação distribuída como Dask ou te conecta a clusters Spark por meio de conexões Remote-SSH para máquinas mais potentes. O Cursor oferece suporte a arquivos R e SQL? Sim, o Cursor fornece assistência com IA e realce de syntax para scripts R (.R) e arquivos SQL (.sql). Qual é a maneira recomendada de compartilhar ambientes de desenvolvimento? Faz commit da pasta .devcontainer no controle de versão. Quem estiver no time pode reconstruir o ambiente automaticamente ao abrir o projeto. Como depuro pipelines de processamento de dados? Usa o depurador integrado do Cursor com breakpoints em scripts Python ou aproveita o Agent para analisar e explicar transformações de dados complexas passo a passo.

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Reprodutibilidade de ambiente

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Containers de desenvolvimento

Containers de desenvolvimento ajudam a garantir runtimes e dependências consistentes entre os membros do time e entre ambientes de deploy. Eles podem eliminar bugs específicos de ambiente e reduzir o tempo de onboarding de novos integrantes. Para usar um container de desenvolvimento, começa criando uma pasta .devcontainer na raiz do teu repositório. Em seguida, cria os arquivos devcontainer.json, Dockerfile e 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
O Cursor vai detectar o devcontainer automaticamente e te avisar para reabrir teu projeto dentro de um container. Se preferir, tu pode reabrir manualmente em um container usando a Command Palette (Ctrl+Shift+P) e procurando por Reopen in Container. Containers de desenvolvimento oferecem várias vantagens:
  • Isolamento de dependências evita conflitos entre projetos
  • Builds reprodutíveis garantem comportamento consistente entre ambientes de desenvolvimento e produção
  • Onboarding simplificado permite que novos membros do time comecem imediatamente sem setup manual

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Desenvolvimento remoto com SSH

Quando tua análise precisar de recursos de computação adicionais, GPUs ou acesso a datasets privados, conecta em máquinas remotas mantendo teu ambiente de desenvolvimento local.
  1. Provisiona uma instância na nuvem ou acessa um servidor on‑premises com os recursos necessários
  2. Clona teu repositório na máquina remota, incluindo a configuração do .devcontainer
  3. Conecta pelo Cursor: Ctrl+Shift+P → “Remote-SSH: Connect to Host”
Essa abordagem mantém as ferramentas consistentes enquanto escala os recursos de computação conforme necessário. A mesma configuração de container de desenvolvimento funciona em ambientes locais e remotos.