Доброго времени суток!
Не так уж давно в нашем хабе была опубликована статья, посвященная платформе Cursor 1.7, успевшей обновиться до актуальной сегодня версии 2.0. Тогда мы рассмотрели функционал системы, но не подключение к ней кастомных API. Пришло время восполнить этот пробел и подробно разобраться, как именно можно интегрировать агрегаторы нейросетей на примере API BotHub.
Присаживайтесь поудобнее, ну а мы — начинаем.
Что такое Cursor?
Cursor — современный редактор кода, созданный для разработчиков, желающих повысить свою продуктивность. Обладает удобным интерфейсом, мощными инструментами разработки и интеграцией с нейросетью.
Ключевые возможности Cursor: автодополнение кода, поиск ошибок, генерация кода, интеграция с GitHub. Казалось бы, это лишь инструмент для написания кода, однако все гораздо глубже. По сути, Cursor можно использовать по разному, даже как учителя и помощника в изучении чужого кода.
Эту статью нельзя назвать подробным обзором такого чудесного инструмента, поэтому ознакомиться подробнее можно по ссылке.
Что такое API?
API — набор правил и способов, с помощью которых разные сервисы взаимодействуют друг с другом. Грубо говоря, он выполняет роль посредника, позволяя приложениям обмениваться данными и функциями.
Проще говоря, представьте компанию, разработавшую новую модель и разместившую ее на собственных серверах. Если компания хочет предоставить доступ к этой модели стороннему сервису, решением станет использование API.
Принцип работы также достаточно прост, если не погружаться глубоко в детали. Приложение сначала формирует запрос, который принимается API, передается целевому сервису, после чего запрашиваемые данные возвращаются обратно в приложение и отображаются через пользовательский интерфейс.
Инструкция по интеграции API BotHub в Cursor
Победа. Теперь мы хотя бы примерно понимаем, с чем имеем дело. Многие наверняка возразят: мол, все давно установлено, пора переходить к конкретным инструкциям. Если вы из числа таких нетерпеливых — смело пропускайте вступление и переходите ко второму пункту. А я пока расскажу подробно обо всем с самого начала.
Шаг 1 — установка Cursor
Переходим на официальный сайт, где буквально сразу нас встречает кнопка установки.
Далее просто открываем установщик, подтверждаем пользовательское соглашение и ожидаем окончания установки программы.
После установки нужно пройти авторизацию или регистрацию (лично я стабильно авторизуюсь через Google-аккаунт), настроить интерфейс под себя — и вуаля, первый шаг считается выполненным.
Шаг 2 — Получение API ключа
Перед тем как подключить API‑ключ, нам нужно его получить. Поэтому пока сворачиваем приложение и отправляемся на сайт BotHub. Кстати, для тех, кто слышит об этом агрегаторе нейросетей впервые, даю ссылку, которая при регистрации подарит вам 100 000 капсов для экспериментов с различными моделями.
Переходя на сайт, мы оказываемся на главной странице. Открываем меню через три полоски в левом верхнем углу, переходим в раздел «Для разработчиков».
Мы окажемся в разделе с API‑ключом. Тем, кто уже использовал сервис, также покажут историю списания капсов на разные запросы. Создаем новый ключ и копируем его.
Второй шаг инструкции выполнен.
Шаг 3 — Подключение API BotHub в Cursor.
Возвращаемся в приложение Cursor и открываем настройки. Сделать это можно с помощью сочетания клавиш `Cmd + ,’ (Mac) или же ‘Ctrl + Shift + J’ (Windows/Linux), затем переходим во вкладку Models. Ну или просто не заморачиваться и нажать на шестеренку в правом верхнем углу.
Возвращаемся обратно в приложение Cursor и открываем настройки. Это можно сделать сочетанием клавиш cmd + , (Mac) или Ctrl + Shift + J (Windows/Linux). Можно также просто кликнуть на шестеренку в правом верхнем углу экрана и перейти во вкладку Models.
Открывшийся раздел содержит список моделей и ключей API. Здесь нас интересуют поля OpenAI API Key и OpenAI Base URL. Включите соответствующий переключатель.
В первую строку вставьте ранее скопированный API‑ключ с сайта BotHub. Во вторую обязательно введите следующую ссылку:
https://bothub.chat/api/v2/openai/v1
Без этой детали система функционировать не будет.
Модели
С одной стороны, мы подошли к концу инструкции, что неплохо, а с другой стороны, здесь тоже есть свои нюансы. Использовать можно далеко не все модели. Из гарантированно работающих отмечу две: grok-code-fast-1 и gemini-2.5-pro.
Чтобы начать ими пользоваться, сначала добавьте эти модели. В соответствующем разделе откройте полный список моделей и пролистайте до самого низа. Там найдете кнопку добавления кастомных моделей. Введите указанные выше названия — включатся рабочие версии. После этого можете свободно применять их в чате.
Финальные штрихи перед использованием моделей
Финальным штрихом, пожалуй, станет путь к самому чату.
Для удобства все расписано по номерам. Создаем файл, кликаем по нему правой кнопкой мыши. Выбираем опцию под номером один. Затем в разделе под номером два переключаемся в режим работы «ask». Наконец, выбираем одну из двух моделей в меню под номером три. Теперь официальная инструкция подошла к концу.
Куда уж без демонстрации работоспособности? Пусть напишет простенького калькулятора на Python.
Итог
В сегодняшней статье мы вкратце пробежались по Cursor и API. Рассмотрели также подключение API BotHub. Кстати, с аналогичными агрегаторами нейросетей принцип будет примерно таким же.
Спасибо за прочтение!
Автор: MrRjxrby
