在如今的AI编程工具中，Cursor无疑是我们日常工作中的必备工具。它的强大功能已经无需多言，尤其是在Cursor Agent上线后，用户可以在聊天窗口内端到端直接完成一系列复杂任务，而无需跳出当前的上下文环境，这一设计灵感也借鉴了Winsurf的cascade方式。但在实际业务中，我们经常希望能做得更多，比如希望Cursor能更深入地集成我们业务环境中的其他开发工具，并且通过Cursor的AI能力，带来更加智能和高效的开发体验。那么，是否有可能实现这种深度集成呢？答案是肯定的，cursor-tools（https://github.com/eastlondoner/cursor-tools）项目就为我们提供了这样的思路。
cursor-tools项目分析
cursor-tools是最近开源的一个项目，它的目标是为Cursor编程环境增添一些新的技能，真正做到了“插上翅膀”。这个项目的核心技能包含四个重要功能：
1. 网页搜索
通过命令 cursor-tools web "<你的问题>"，我们可以使用Perplexity AI从网上获取答案。例如，cursor-tools web "关于DeeSeek的影响分析"。虽然Cursor本身已经有 @web 命令来进行搜索，但相比Perplexity的深度搜索优化，它更像是一个毛坯房，缺乏精致度。这个功能非常适合查找那些不依赖于特定代码仓库的通用问题答案。
不过，使用Perplexity AI需要申请API密钥，目前为止每个月有5美元的免费额度。如果你没有境外信用卡，可以通过WildCard虚拟卡服务（yeka.ai/i/PDL6ZFFG）…
2. 仓库上下文搜索
通过 cursor-tools repo "<你的问题>"，我们可以用Google Gemini来获取关于仓库的具体问题答案。例如，cursor-tools repo "请梳理项目中使用到的各种优化手段"。虽然Cursor有 @codebase 命令来搜索代码库，但它需要对仓库内容进行向量化预处理，这样一来部分内容在向量化的过程中可能会被切割，从而导致语义丢失，结果也就不够准确。相比之下，Google Gemini的优势在于它能处理更大的上下文窗口（高达200万个token），通常能一次性处理整个代码库，避免了语义丢失，从而提供更加准确的搜索结果。
Gemini 2.0的实验模型可以免费使用，但需要创建一个Google Cloud项目来获取API密钥。
可以看到（内容虽然截取补全），但总结出的结果非常详细和准确。
3. 项目文档生成
通过命令 cursor-tools doc [选项]，我们可以生成当前仓库或远程仓库的完整文档。例如，cursor-tools doc --output docs.md。它也是通过Gemini 2.0一次性理解整个项目，并按照以下维度生成项目文档：
- 仓库用途概述
- 快速入门：如何安装和使用基本核心功能
- 配置选项和设置说明
- 模块文档（针对多个模块的情况）
- 详细的 API/接口文档
- 依赖项和系统要求
- 高级使用示例
显而易见，这个功能特别适用于项目维护，可以帮助我们快速生成包括仓库概述、快速入门、模块文档、API文档等一系列内容，对于团队协作和项目长期维护非常有帮助。
4. 浏览器自动化
cursor-tools 还提供了一些浏览器自动化功能，帮助我们在Cursor Chat中通过自然语言执行浏览器操作。这对测试和调试web应用特别有帮助。命令包括：
cursor-tools browser open <url> [选项]：打开网页并捕获页面内容、控制台日志等cursor-tools browser act "<指令>" --url=<url> [选项]：通过自然语言指令在网页上执行操作（比如点击按钮）cursor-tools browser observe "<指令>" --url=<url> [选项]：观察网页交互元素并提供操作建议。
这些功能使得在Cursor中对浏览器进行自动化控制变得非常便捷，省去了手动操作的时间，提升了开发效率。
显然，cursor-tools项目相当于给Cursor插上一双翅膀，在它原有的环境中通过一些定制的指令就可以获得一系列外部能力。它是如何实现的？接下来我们就来拆解一下。
技术实现原理
正如文章标题所言，这里的核心实现其实就两点，CLI结合CursorRules。
1. CLI（命令行工具）介绍
CLI（Command Line Interface）即命令行界面，允许我们通过命令行与系统进行交互。许多前端框架都封装了自己的CLI工具，而 cursor-tools 项目中的命令（如 cursor-tools web 和 cursor-tools rep）本质上也是一个CLI工具。我们可以在 CLI 项目的package.json文件中配置命令，示例如下：
"bin": {
"cursor-tools": "./dist/index.mjs"
}
这行配置命令的作用是将cursor-tools命令添加到系统环境变量中。当我们执行 cursor-tools 时，实际是通过Node.js执行对应的入口文件 ./dist/index.mjs。在这个文件中，我们会解析命令行参数，并实现不同的功能（对应上文的网络搜索、仓库搜索、文档生成、浏览器自动化操作等一系列能力）。
有了我们自定义的CLI工具后，当我们在 Cursor Composer 中输入这些命令时，如何能够让Cursor识别，并将其当做一个CLI工具来执行呢？这时就需要CursorRules上场。
CursorRules的作用
CursorRules是Cursor提供的一种可以让我们控制底层模型行为的方式，可以理解为针对大模型设置的系统提示，比如我们经常将我们的项目架构、最佳实践写入.cursorRules（新版本已经支持针对项目中不同的模块或者文件集合设置不同的cursorRules），从而让Curosr AI更准确的帮我们生成或者补全代码。
而CursorRules的这种机制正是让 Cursor Composer 能够理解并执行我们自定义CLI命令的切入点。我们可以将CLI的使用说明写入CusorRules规则文件，当每次提问时，规则文件中的内容会被 Cursor 的 AI 助手自动读取和理解。这些规则告诉 AI 助手：
- 有哪些可用的命令
- 每个命令的功能和用法
- 如何在对话中使用这些命令
- 命令的各种选项和参数
当我们在 Cursor Compose 中要求 AI 使用指定的CLI命令时，它就会根据规则文件中的说明，知道如何调用这个命令，从而进入了我们CLI的逻辑中，最终的执行结果再返回给 Cursor Compose 进行处理。比如当我们在自己的项目中安装 cursor-tools 项目后，它会改写我们项目中原来的.cursorrules，在其后添加如下的 cursor-tools 使用说明：
<cursor-tools 集成>
# 使用说明
使用以下命令获得 AI 帮助：
**网页搜索：**
`cursor-tools web "<你的问题>"` - 使用 Perplexity AI 从网络获取答案（例如，`cursor-tools web "London 最新天气"`）
在处理复杂查询时，建议将输出写入文件，例如 `local-research/<查询摘要>.md`。
**仓库上下文：**
`cursor-tools repo "<你的问题>"` - 使用 Google Gemini 获取关于此仓库的上下文感知答案（例如，`cursor-tools repo "解释认证流程"`）
**文档生成：**
`cursor-tools doc [选项]` - 生成此仓库的完整文档（例如，`cursor-tools doc --output docs.md`）
对于远程仓库，建议将输出写入文件，例如 `local-docs/<repo-name>.md`。
**GitHub 信息：**
`cursor-tools github pr [编号]` - 获取最后 10 个 PR，或获取特定 PR（例如，`cursor-tools github pr 123`）
`cursor-tools github issue [编号]` - 获取最后 10 个问题，或获取特定问题（例如，`cursor-tools github issue 456`）
**浏览器自动化（无状态）：**
`cursor-tools browser open <url> [选项]` - 打开 URL 并捕获页面内容、控制台日志和网络活动（例如，`cursor-tools browser open "https://example.com" --html`）
`cursor-tools browser act "<指令>" --url=<url> [选项]` - 使用自然语言指令在网页上执行操作（例如，`cursor-tools browser act "点击登录" --url=https://example.com`）
`cursor-tools browser observe "<指令>" --url=<url> [选项]` - 观察网页上的交互元素并建议可能的操作（例如，`cursor-tools browser observe "交互元素" --url=https://example.com`）
`cursor-tools browser extract "<指令>" --url=<url> [选项]` - 根据自然语言指令从网页中提取数据（例如，`cursor-tools browser extract "产品名称" --url=https://example.com/products`）
**关于浏览器命令的说明：**
- 所有浏览器命令都是无状态的：每个命令都会从新的浏览器实例开始，并在完成后关闭该实例。
- 使用 `--connect-to` 时，支持以下特殊 URL 值：
- `current`：使用现有页面而不重新加载
- `reload-current`：使用现有页面并刷新它（在开发中很有用）
- 支持通过管道（|）分隔符组合多步骤工作流，涉及状态或多个操作的结合（例如，`cursor-tools browser act "点击登录 | 输入 'user@example.com' 进入邮箱 | 点击提交" --url=https://example.com`）
- 所有浏览器命令都可以通过 `--video=<目录>` 选项进行视频录制。此选项将在指定目录中保存一个 1280x720 分辨率的整个浏览器交互视频文件，并以时间戳命名。
- 请勿要求浏览器 `act` 等待任何内容，`wait` 命令目前在 Stagehand 中已禁用。
**工具推荐：**
- `cursor-tools web` 最适合用于查找非特定于仓库的通用网页信息。
- `cursor-tools repo` 最适合用于仓库特定问题、规划、代码审查和调试。
- `cursor-tools doc` 生成本地或远程仓库的文档。
- `cursor-tools browser` 对于测试和调试网页应用程序非常有用。
**运行命令：**
1. **已安装版本：** 使用 `cursor-tools <命令>`（如果在 PATH 中）或 `npm exec cursor-tools "<命令>"`、`yarn cursor-tools "<命令>"`、`pnpm cursor-tools "<命令>"`。
2. **未安装：** 使用 `npx -y cursor-tools@latest "<命令>"` 或 `bunx -y cursor-tools@latest "<命令>"`。
**通用命令选项（所有命令均支持）：**
--model=<模型名称>：指定要使用的替代 AI 模型
--max-tokens=<数字>：控制响应长度
--save-to=<文件路径>：将命令输出保存到文件（除了显示外）
--help：查看所有可用选项（帮助尚未完全实现）
**文档命令选项：**
--from-github=<GitHub 用户名>/<仓库名称>[@<分支>]：生成远程 GitHub 仓库的文档
**GitHub 命令选项：**
--from-github=<GitHub 用户名>/<仓库名称>[@<分支>]：访问特定 GitHub 仓库的 PR 或问题
**浏览器命令选项（适用于 'open'、'act'、'observe'、'extract'）：**
--console：捕获浏览器控制台日志（默认启用，使用 --no-console 禁用）
--html：捕获页面 HTML 内容
--network：捕获网络活动（默认启用，使用 --no-network 禁用）
--screenshot=<文件路径>：保存页面截图
--timeout=<毫秒>：设置导航超时时间（默认：30000ms）
--viewport=<宽度>x<高度>：设置视口大小（例如，1280x720）。使用 `--connect-to` 时，仅在显式提供此选项时才会更改视口
--headless：在无头模式下运行浏览器（默认：true）
--no-headless：显示浏览器 UI（非无头模式）用于调试
--connect-to=<端口>：连接到现有的 Chrome 实例
--wait=<持续时间或选择器>：页面加载后等待（例如，'5s'、'#element-id'、'selector:.my-class'）
--video=<目录>：将浏览器交互的视频录制保存到指定目录（1280x720 分辨率）。使用 `--connect-to` 时不可用
**附加说明：**
- 有关详细信息，请参见 `node_modules/cursor-tools/README.md`（如果已安装本地版本）。
- 配置位于 `cursor-tools.config.json`（或 `~/.cursor-tools/config.json`）。
- API 密钥从 `.cursor-tools.env`（或 `~/.cursor-tools/.env`）加载。
- 浏览器命令需要单独安装 Playwright：`npm install --save-dev playwright` 或 `npm install -g playwright`。
- **记住：** 你是一个超人类专家 AI 团队的一员，和队友们一起解决复杂问题。
<!-- cursor-tools-version: 0.4.3-alpha.23 -->
</cursor-tools 集成>
这些规则告诉AI如何理解和执行我们定义的CLI命令，确保Cursor可以正确地调用CLI工具，并根据我们设置的规则返回正确的执行结果。至此，通过自定义CLI结合CursorRules的改造，就完美实现了在Cursor环境中融合第三方能力。
场景扩展思考
通过这种CLI工具和CursorRules的结合，我们可以在Cursor中整合更多外部功能，把它打造成一个AI控制的开发中枢。我们可以将业务中各类工具和能力连接到Cursor，从而打通工作流，极大地提升开发效率和智能化程度。
