Cursor es un IDE basado en VSCode, optimizado para el trabajo asistido por inteligencia artificial. A diferencia de otros entornos, Cursor integra de forma nativa el enfoque MCP (Modelo - Contexto - Prompt), permitiendo a los desarrolladores generar código, documentar, refactorizar y automatizar tareas de forma estructurada.

En este artículo se explica cómo configurar y usar MCP dentro de Cursor para maximizar el rendimiento y coherencia del desarrollo asistido por IA.

Preparación inicial

Requisitos

• Tener instalado Cursor (disponible para Mac, Windows y Linux).
• Contar con una clave API de un modelo LLM compatible (OpenAI, Anthropic, u otro).
• Acceso al proyecto de desarrollo sobre el que se aplicará MCP.

Configuración del modelo

Al abrir Cursor por primera vez, el sistema solicita conectar una cuenta de OpenAI. También puedes configurar otros modelos compatibles desde:

Preferences → AI → Provider → OpenAI / Anthropic / Ollama
  

Aquí defines el modelo (por ejemplo: GPT-4 o Claude 3) que actuará como motor de inferencia, primera parte del enfoque MCP.

 

Seleccionar y controlar el contexto

Cursor tiene una ventaja fundamental respecto a otros editores: permite seleccionar el contexto de forma visual y controlada. Al seleccionar una función, archivo o bloque de código, ese contenido pasa automáticamente a formar parte del contexto del siguiente prompt.

También puedes expandir el contexto desde la barra lateral derecha, haciendo clic en “Context” y agregando manualmente:

• Archivos relacionados (por ejemplo, authService.ts, userModel.ts)
• Documentación técnica relevante (markdowns, archivos de ayuda, etc.)
• Snippets de configuración o reglas internas

Esto permite controlar qué información llega al modelo y optimizar el uso de tokens.

 

3. Redactar y reutilizar prompts eficaces

Una vez definido el modelo y el contexto, el último paso es el prompt. Cursor ofrece dos formas principales de emitir instrucciones:

• Chat contextual: mediante el panel “Ask” (parte inferior), puedes escribir instrucciones como “Genera pruebas unitarias para esta función siguiendo Jest”.
• Comandos rápidos: con Cmd+K (Mac) o Ctrl+K (Windows/Linux), accedes a comandos como:
  • Explain code
  • Refactor
  • Find bugs
  • Generate tests

Además, puedes reutilizar prompts comunes guardándolos como snippets o incluso documentarlos en tu propio repositorio MCP dentro del proyecto.

 

4. Validación del output antes de aplicar

Una de las funcionalidades más útiles de Cursor es que no aplica directamente los cambios sugeridos por el modelo. En lugar de eso, presenta una vista previa del resultado propuesto, donde puedes:

• Ver cambios línea por línea
• Editar manualmente el código generado
• Aceptar o descartar los cambios con un solo clic

Esto mantiene el control del flujo en manos del desarrollador, reduciendo riesgos y evitando sobrescrituras no deseadas.

 

5. Ejemplo completo de MCP en Cursor

Escenario: Estás trabajando en un servicio de login y necesitas generar pruebas unitarias.

Paso 1 - Modelo: Desde las preferencias, seleccionas GPT-4 como modelo activo.

Paso 2 - Contexto: Seleccionas el archivo authService.ts y agregas manualmente userModel.ts como referencia.

Paso 3 - Prompt: En el panel “Ask”, escribes:

"Genera pruebas unitarias para loginUser usando Jest.
Cubre los casos: usuario no existe, contraseña incorrecta y login exitoso."
  

Resultado: Cursor analiza el contexto, genera los tests, y los muestra en una vista previa editable antes de insertarlos.

 

Configuraciones avanzadas de MCP en Cursor

Cursor es un entorno de desarrollo optimizado para trabajar con inteligencia artificial, y su arquitectura facilita el uso del enfoque MCP (Modelo - Contexto - Prompt). Sin embargo, tareas avanzadas como incluir contexto desde archivos específicos, tickets de JIRA o documentos PDF requieren ciertas estrategias prácticas.

1. Cargar archivos por defecto como contexto

Aunque Cursor no permite fijar archivos permanentes como contexto por defecto, sí es posible seleccionarlos manualmente en cada sesión usando su panel lateral de contexto. Esta funcionalidad permite incluir fácilmente documentación clave o archivos de referencia cuando se va a ejecutar un prompt.

¿Cómo hacerlo?

1. Abre el proyecto en Cursor.
2. Haz clic en el botón “Context” en la barra lateral derecha.
3. Arrastra o selecciona archivos como readme.md, api.md o rules.md.

Para facilitar esta práctica, se recomienda mantener un directorio como /.mcp/context/ con los archivos base que se deseen incluir regularmente.

2. Leer archivos PDF o texto pre-creado

Cursor no puede interpretar directamente archivos PDF, pero sí es posible incluir su contenido si se convierte previamente a texto plano o markdown.

Flujo recomendado:

1. Convierte el PDF a `.md` o `.txt` usando herramientas como pdf2md.io o pandoc.
2. Guarda el contenido relevante como requerimientos.md o similar.
3. Incluye el archivo desde el panel de contexto en Cursor.

Esto permite que el modelo acceda a la información como parte del contexto, sin requerir carga manual cada vez.

3. Incluir contexto desde JIRA u otras herramientas externas

Opción manual

Simplemente copia el contenido del ticket de JIRA (descripción, comentarios, pasos a reproducir) y pégalo en un archivo ticket-context.md dentro del proyecto. Luego, inclúyelo como contexto desde la barra lateral.

Opción semiautomática

Usa un script o herramienta como n8n o Zapier para conectarte con la API de JIRA, extraer los tickets asignados y convertirlos en archivos markdown que se agregan automáticamente a una carpeta como /.mcp/context/jira/.

4. Simular configuración avanzada de MCP

Para mantener consistencia y reutilización, puedes estructurar una carpeta .mcp dentro de tu proyecto, que contenga tanto prompts como archivos de contexto reutilizables.

.mcp/
├── prompts/
│   ├── generate-tests.prompt.md
│   └── refactor-auth.prompt.md
├── context/
│   ├── rules.md
│   ├── user-story-124.md
│   └── api-contract.md
  

Cuando inicies una tarea, selecciona desde el panel lateral los archivos necesarios desde .mcp/context, y copia el prompt correspondiente desde .mcp/prompts para pegarlo en el panel de Cursor.

5. Complementos y herramientas externas

Si necesitas ir más allá de lo que Cursor permite de forma nativa, puedes combinarlo con herramientas como:

• LangChain / LlamaIndex: para construir contextos dinámicos a partir de documentos, bases de datos o archivos externos.
• n8n: para automatizar la conversión de tickets, correos o formularios en archivos .md dentro de tu proyecto.
• PromptLayer: para versionar, rastrear y comparar resultados de prompts utilizados.

Resumen de prácticas

Necesidad	Solución en Cursor	Complemento externo
Leer PDFs o texto	Convertir a `.md` y cargar manualmente	pdf2md + carpeta `.mcp/context`
Contexto desde JIRA	Copiar a archivo markdown manualmente	n8n o API JIRA + conversor a `.md`
Contexto persistente	Agregar desde barra lateral cada vez	Simulación con carpeta `.mcp/context`
Prompts reutilizables	Guardar como snippets o `.md`	PromptLayer o almacenamiento Git

 

Consejos finales

• Usa nombres de funciones y archivos descriptivos para mejorar la compresión del modelo.
• Evita sobrecargar el contexto con archivos irrelevantes.
• Prueba distintos modelos según la complejidad de la tarea.
• Guarda prompts efectivos en un repositorio de snippets o en la documentación del equipo.

 

Conclusión

Configurar MCP en Cursor permite trabajar con modelos de lenguaje de forma controlada, precisa y productiva. Al explicitar los tres componentes —modelo, contexto y prompt—, el desarrollador gana visibilidad sobre cómo se construyen las respuestas, y puede iterar y optimizar su flujo de trabajo de manera profesional.

Más allá del hype, la verdadera ventaja competitiva está en convertir la IA en parte integral del proceso de desarrollo. Cursor, al alinearse nativamente con MCP, es una de las mejores herramientas actuales para lograrlo.