Cursor AI IDE: 7 Advanced Features to Supercharge Your Coding Workflow

В начале видео Anton Larichev рассказывает о Cursor AI — продвинутой AI-ориентированной IDE, которая помогает быстро реализовывать функционал, используя агентов для модификации кода. Он демонстрирует пример работы с макетом из Figma, подключённым через MCP-сервер, где за один запрос получает готовую форму с учётом стилей и структуры проекта.

"У меня подключён например MCP сервер Фигмы и я ему скормил просто вот этот файл... с одного запроса без дополнительных параметров я получил вот такую работающую форму." 0:22

• Cursor AI умеет работать с макетами и стилями, интегрируясь с внешними источниками данных.
• Можно указать конкретную часть макета для генерации, что экономит время.
• Результат — готовый к использованию вёрсточный код, адаптированный под проект.

Далее автор подробно рассказывает о системе правил, которые задают поведение AI-агента. Правила бывают глобальными (user rules) и локальными, специфичными для проекта. Они позволяют контролировать стиль ответов, язык, форматирование, учитывать линтеры и проектные паттерны.

"Если ваш проект, например, на Go, вы берёте правила для Go, вставляете их сюда и можете комментировать... благодаря глобальным и локальным правилам вы получаете предобученного агента." 1:54

• Правила задаются в настройках Cursor (Cursor Settings → Rules).
• Можно создавать отдельные правила для каждого проекта, учитывая стек и фреймворки.
• Правила позволяют избежать высокоуровневых, расплывчатых ответов и заставляют AI следовать конкретным инструкциям.
• Рекомендуется хранить правила по тематикам для удобства миграции между проектами.

Для удобства есть специальный сайт cursor.dory, где собраны готовые правила для разных языков и фреймворков: TypeScript, Python, Next.js и др. Это позволяет быстро взять за основу и адаптировать под свои нужды.

"Здесь вы можете легко найти правила для TypeScript, Python, Next.js и так далее... берёте какой-то из правил за основу и уже конфигурируете под себя." 5:55

• Cursor Directory — централизованное хранилище правил.
• Экономит время на создание правил с нуля.
• Позволяет стандартизировать поведение AI для разных проектов.

MCP (Model Context Protocol) — это протокол взаимодействия AI-агента с внешними источниками данных, такими как API, локальные репозитории, базы данных и др. Автор показывает настройку MCP-сервера для Docker, который позволяет Cursor получать актуальную информацию о запущенных контейнерах.

"MCP — это модель контекст протокол, который позволяет агенту получать данные из внешних источников... я настроил Docker MCP, чтобы получать информацию о контейнерах." 6:53

• MCP расширяет возможности AI, предоставляя ему доступ к реальным данным.
• Можно подключать разные MCP-сервера: Obsidian, Notion, Google Drive, базы данных.
• Для работы с MCP нужен установленный UVX — утилита для запуска серверов.
• MCP помогает AI ориентироваться в проекте и окружении, делая ответы точнее.

Cursor умеет работать с документацией, которая может быть загружена локально или добавлена вручную. Автор показывает, как индексировать документацию по Angular, NZ и другим фреймворкам, чтобы AI мог ссылаться на неё при генерации кода.

"Вы можете спокойно рефересить эту документацию, указывая, например, Secure S pattern и имплементируй именно по нему... если документации нет, можно добавить свою." 10:03

• Документация индексируется по разделам или страницам.
• Можно добавлять собственные документы, расширяя базу знаний AI.
• Это позволяет AI генерировать код, строго следуя официальным паттернам и стандартам.
• Индексация иногда требует ручного добавления разделов для корректной работы.

Cursor может искать информацию не только в локальной документации, но и в интернете. Автор демонстрирует, как AI находит и добавляет загрузчик с анимацией, используя поиск по web, и интегрирует найденный компонент в проект.

"Cursor позволяет искать по вебу, не ограничиваясь документацией... он нашёл React Spinners, установил пакет и добавил состояние загрузки." 12:36

• Поиск по web расширяет возможности AI, позволяя быстро находить готовые решения.
• AI умеет устанавливать зависимости и модифицировать код под найденные компоненты.
• Можно контролировать процесс, принимая изменения целиком или по частям.

Cursor интегрируется с Git и GitHub, позволяя AI анализировать коммиты, искать изменения и баги. Автор показывает, как можно ссылаться на конкретные коммиты для исправления ошибок и быстро находить нужные изменения.

"Вы можете делать референс конкретного коммита... это удобно, когда после коммита обнаруживается баг, и нужно быстро найти изменения." 14:30

• Интеграция с GitHub требует авторизации.
• AI может анализировать историю коммитов и связывать их с задачами.
• Это ускоряет процесс отладки и исправления ошибок.

Одной из удобных функций является автоматическая генерация сообщений коммитов. Вместо ручного написания можно нажать кнопку, и AI сформирует информативное сообщение, учитывая стандарты и комментарии в проекте.

"Можно нажать кнопку generate commit, и AI опишет, что произошло... можно настроить правила формирования сообщений." 15:27

• Автоматизация коммит-месседжей экономит время.
• Поддержка соглашений о коммитах (conventional commits).
• Повышает качество и стандартизацию истории изменений.

В конце видео автор подводит итог, что Cursor AI — одна из самых продвинутых AI-IDE с уникальными возможностями, такими как правила, документация и MCP-серверы. Он отмечает, что для новичков AI лучше использовать как тренажёр, а не полагаться полностью на автоматическую генерацию.

"Если брать все текущие AI-редакторы, то курсор является одним из самых продвинутых... новичкам AI я не рекомендую использовать, кроме как как тренажёр." 16:41

• Cursor AI превосходит конкурентов благодаря гибкой настройке и интеграциям.
• Требует VPN для работы в России и стоит около $20 в месяц.
• Идеален для опытных разработчиков, которые хотят точный и адаптированный код.
• Новичкам лучше использовать AI как помощника, а не замену понимания.

---

Это видео — подробный разбор возможностей Cursor AI, раскрывающий, как с помощью правил, MCP, документации и интеграций можно получить мощный инструмент для разработки, который не просто генерирует код, а создаёт рабочие решения, готовые к продакшену.