Como Usar Modelos Personalizados no Cursor

Este guia explica como integrar e usar modelos de IA personalizados no Cursor, permitindo que você aproveite diferentes capacidades de IA para seu fluxo de trabalho de desenvolvimento.

Tipos de Modelos Suportados

O Cursor suporta várias integrações de modelos de IA:

1. Modelos Compatíveis com OpenAI

   • Anthropic Claude
   • DeepSeek
   • Mistral
   • LLMs Locais

2. Endpoints de API Personalizados

   • Modelos auto-hospedados
   • Serviços de API em nuvem
   • Implementações personalizadas

Configuração Básica

Configurando Modelos Personalizados

1. Abra as Configurações do Cursor
2. Navegue até a seção Modelos de IA
3. Adicione uma nova configuração de modelo:

{
  "models": {
    "custom-model": {
      "name": "Nome do Seu Modelo",
      "apiKey": "sua-chave-api",
      "baseUrl": "https://api.seu-endpoint-modelo.com/v1",
      "contextLength": 8192,
      "temperature": 0.7
    }
  }
}

Parâmetros de Configuração

Parâmetro	Descrição	Padrão
name	Nome de exibição do modelo	Obrigatório
apiKey	Chave de autenticação da API	Obrigatório
baseUrl	URL do endpoint da API	Obrigatório
contextLength	Janela máxima de contexto	4096
temperature	Aleatoriedade da resposta	0.7

Integração de Modelos

Modelos Compatíveis com OpenAI

{
  "models": {
    "custom-gpt": {
      "name": "GPT Personalizado",
      "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}",
      "baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
      "model": "gpt-4",
      "contextLength": 8192
    }
  }
}

Configuração do Anthropic Claude

{
  "models": {
    "claude": {
      "name": "Claude",
      "apiKey": "${ANTHROPIC_API_KEY}",
      "baseUrl": "https://api.anthropic.com/v1",
      "model": "claude-2",
      "contextLength": 100000
    }
  }
}

Configuração de Modelo Local

{
  "models": {
    "local-llm": {
      "name": "LLM Local",
      "baseUrl": "http://localhost:8000",
      "contextLength": 4096,
      "useDocker": true
    }
  }
}

Configurações Avançadas

Comportamento do Modelo

Configure o comportamento do modelo:

{
  "models": {
    "custom-model": {
      "settings": {
        "temperature": 0.7,
        "topP": 0.9,
        "frequencyPenalty": 0.0,
        "presencePenalty": 0.0,
        "stopSequences": ["```", "###"]
      }
    }
  }
}

Formatação de Resposta

{
  "models": {
    "custom-model": {
      "formatting": {
        "trimWhitespace": true,
        "removeNewlines": false,
        "maxTokens": 1000
      }
    }
  }
}

Recursos Específicos do Modelo

Completação de Código

{
  "models": {
    "code-model": {
      "features": {
        "codeCompletion": true,
        "contextAware": true,
        "multiFile": true
      }
    }
  }
}

Capacidades de Chat

{
  "models": {
    "chat-model": {
      "features": {
        "chat": true,
        "systemPrompts": true,
        "streaming": true
      }
    }
  }
}

Otimização de Desempenho

Configurações de Cache

{
  "models": {
    "custom-model": {
      "cache": {
        "enabled": true,
        "maxSize": "1GB",
        "ttl": 3600
      }
    }
  }
}

Limitação de Taxa

{
  "models": {
    "custom-model": {
      "rateLimit": {
        "requestsPerMinute": 60,
        "tokensPerMinute": 90000,
        "concurrent": 5
      }
    }
  }
}

Solução de Problemas

Problemas Comuns

1. Problemas de Conexão

   • Verificar endpoint da API
   • Verificar conectividade de rede
   • Validar chave da API

2. Erros de Resposta

   • Verificar compatibilidade do modelo
   • Verificar formato da requisição
   • Revisar mensagens de erro

3. Problemas de Desempenho

   • Otimizar comprimento do contexto
   • Ajustar configurações de cache
   • Monitorar limites de taxa

Melhores Práticas

Segurança

1. Gerenciamento de Chaves API

   • Usar variáveis de ambiente
   • Rotacionar chaves regularmente
   • Implementar controles de acesso

2. Validação de Requisições

   • Sanitizar entradas
   • Validar respostas
   • Tratar erros graciosamente

Desempenho

1. Otimização de Contexto

   • Minimizar tamanho do contexto
   • Priorizar informações relevantes
   • Usar cache eficientemente

2. Gerenciamento de Recursos

   • Limitar requisições paralelas
   • Monitorar uso de memória
   • Otimizar tempos de resposta