Connecter Cursor

Use Cursor with models, MCP tools, and skills through Unity Gateway. Configure model access in Cursor IDE's settings. Use the Unity Gateway CLI (ug) to add MCP tools and skills, or configure them manually.

Prérequis

Vous avez besoin de l’URL de votre workspace Databricks et d’un accès aux modèles, aux MCP et aux compétences que vous souhaitez utiliser. Installez Cursor. Pour utiliser l’intégration MCP ug, installez également Cursor Agent, qui fournit la commande cursor-agent.

Si votre administrateur a déjà configuré votre appareil, suivez les instructions de configuration de votre organisation.

IDE Cursor

1. Configurer l'URL de base et la clé API

Ouvrez Cursor > Settings > Cursor Settings > Models > API Keys .

Activez Remplacer l'URL de base d'OpenAI et saisissez :

Text

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

Remplacez <workspace-hostname> par le hostname de votre Workspace Databricks. Collez votre jeton d’accès personnel Databricks dans OpenAI API Key .

2. Ajouter des modèles personnalisés

Cliquez sur + Add Custom Model dans les paramètres du curseur. Saisissez le nom complet d’un modèle de fondation disponible dans votre workspace, puis activez son bouton. Répétez l’opération pour chaque modèle que vous souhaitez utiliser.

Exemples de noms de modèle :

Fournisseur	Nom du modèle
OpenAI	system.ai.gpt-5-5
Gemini	system.ai.gemini-3-5-flash
Claude	system.ai.claude-opus-4-6

Fournisseur	Nom du modèle
OpenAI	system.ai.gpt-5-5
Gemini	system.ai.gemini-3-5-flash
Claude	system.ai.claude-opus-4-6

Les modèles disponibles dépendent de votre workspace et de vos autorisations. Cette connexion utilise des modèles fournis par Databricks.

3. Tester la connexion

Ouvrez le mode Ask avec Cmd+L sur macOS ou Ctrl+L sur Windows/Linux. Sélectionnez votre modèle et envoyez un message. Les requêtes utilisant ce modèle personnalisé sont acheminées via Unity Gateway.

Agent Cursor dans le terminal

Utiliser la CLI Unity Gateway

Installez ug, puis exécutez cette commande depuis le répertoire de votre projet :

Bash

ug cursor

Cette action ouvre Cursor Agent dans votre terminal. Start à travailler avec les mêmes invites et commandes que vous utilisez déjà. Les modèles s'exécutent via votre compte Cursor ; ug ne configure pas le routage des modèles pour Cursor Agent.

Add MCP tools

Pour utiliser system.ai.dbsql, system.ai.sandbox ou system.ai.web_search, un administrateur de compte doit activer la version bêta de Unity Gateway depuis la page Préversions de la console du compte. Consultez Gérer les préversions du compte.

Utiliser la CLI Unity Gateway

Une fois Cursor Agent installé, exécutez :

Bash

ug mcp add --agents cursor

Sélectionnez les MCP que vous souhaitez ajouter. ug les enregistre dans ~/.cursor/mcp.json, que l’IDE et l’agent de terminal utilisent. Redémarrez Cursor ou votre session d’agent, puis demandez-lui d’utiliser un outil connecté.

Configurer les MCP manuellement

Utilisez OAuth pour une connexion avec refresh automatique des jetons, ou un jeton d’accès personnel pour les tests locaux.

Utilisez OAuth

Cette configuration utilise mcp-remote et nécessite Node.js avec npx.

1. Demandez à un administrateur de compte de créer un client OAuth public avec l'URL de redirection http://localhost:3334/oauth/callback et le champ d'application ai-gateway.

2. Merge cette entrée dans ~/.cursor/mcp.json en conservant les serveurs existants :

   JSON

   {
     "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. Remplacez le hostname, le nom MCP et l'ID client. Redémarrez Cursor et terminez la connexion dans votre navigateur.

Pour d’autres connexions simultanées, utilisez un port de rappel différent pour chacune d’elles et enregistrez son URL de redirection correspondante. Si votre organisation nécessite un client confidentiel, consultez les informations d’identification OAuth statiques de mcp-remote.

Utiliser un jeton d'accès personnel

Créez un jeton d'accès personnel et Merge cette entrée dans ~/.cursor/mcp.json:

JSON

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

Remplacez le hostname et le jeton. Pour un autre service, utilisez un nom de serveur unique et remplacez system.ai.dbsql par son nom Unity Catalog en trois parties. Conservez les entrées de serveur non associées séparées et veillez à ne pas inclure les jetons dans le contrôle de source.

Redémarrez Cursor, vérifiez le serveur dans ses paramètres MCP et demandez à l'agent d'appeler un outil en lecture seule. Pour system.ai.dbsql, essayez SELECT 1 AS result. Confirmez que l'agent effectue un appel d'outil et renvoie son résultat. Si le MCP demande le consentement du fournisseur, ouvrez son Link de connexion, terminez la connexion, puis réessayez l'appel. Consultez l'authentification et la mise en réseau du MCP pour en savoir plus sur les autorisations et les erreurs de connexion.

Ajouter des compétences

Utiliser la CLI Unity Gateway

Exécutez le sélecteur pour download les compétences publiées :

Bash

ug skills add

Cursor lit les compétences download à partir de ~/.agents/skills/. Démarrez une nouvelle session pour les utiliser. Les téléchargements sont des instantanés locaux ; réexécutez la commande pour obtenir les mises à jour.

Connecter le registre des compétences manuellement

Pour charger les compétences publiées via MCP, Merge cette entrée dans ~/.cursor/mcp.json:

JSON

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

Remplacez le hostname et le jeton, tout en conservant la barre oblique de fin dans l’URL. Redémarrez Cursor et demandez-lui d’utiliser une compétence, telle que Use <catalog>.<schema>.<skill-name> to review this query.

Le registre expose des compétences via le MCP. Pour installer les fichiers de compétences dont vous disposez déjà, placez le dossier complet, y compris SKILL.md et les fichiers inclus, dans ~/.agents/skills/ ou dans le dossier .cursor/skills/ de votre projet. Consultez la documentation des compétences de Cursor.

Les compétences Unity Gateway sont en version bêta. Consultez Govern skills pour connaître les conditions d'activation et les autorisations.

Dépannage

ug cursor ne parvient pas à trouver Cursor Agent : installez Cursor Agent et vérifiez que cursor-agent est disponible dans votre terminal.

A custom model fails in the IDE: Check the gateway URL, token expiration, model name, and your model permissions. Select the custom model in the conversation.

Échec d’une connexion MCP ou de compétence : vérifiez l’URL, les autorisations MCP et l’erreur du connecteur. Pour les connexions manuelles, vérifiez également l’expiration du jeton. En cas de problèmes de configuration de ug, exécutez ug doctor.

Une compétence téléchargée est manquante : vérifiez que son dossier contient SKILL.md et se trouve dans un répertoire de compétences pris en charge. Les téléchargements au niveau de l’utilisateur s’appliquent à votre machine locale ; ils ne sont pas automatiquement disponibles pour les Cloud Agents.

Étapes suivantes

• Référence de l’ug CLI
• Ajouter des outils et des compétences