La integración de modelos avanzados de IA como GPT-5 en los flujos de trabajo de desarrollo marca un avance significativo en la productividad para los desarrolladores. Con el reciente lanzamiento de Cursor CLI, los usuarios ahora tienen acceso a potentes herramientas de línea de comandos que aprovechan la inteligencia artificial de vanguardia.
Esta guía ofrece un recorrido técnico paso a paso para usar GPT-5 a través de Cursor CLI para generar diseños de API y código de servidor, y luego importar y validar esos artefactos con Apidog. Obtendrás comandos exactos, ejemplos de prompts prácticos, patrones de automatización para CI y consejos de endurecimiento. Siempre que sea posible, enlazo a documentos y ejemplos oficiales para que puedas reproducir cada paso.
Comprendiendo la integración de Cursor CLI y GPT-5
La CLI de Cursor representa una nueva frontera en el desarrollo asistido por IA, llevando las capacidades de la plataforma Cursor directamente a tu terminal. Lanzada como una beta temprana, permite una interacción fluida entre tu interfaz de línea de comandos (CLI) y el editor, soportando múltiples modelos de IA, incluyendo el recién introducido GPT-5 de OpenAI. GPT-5, conocido por sus capacidades mejoradas de razonamiento y codificación, promete manejar tareas complejas con mayor precisión que sus predecesores.
La integración de GPT-5 en la CLI de Cursor permite a los desarrolladores ejecutar comandos, automatizar flujos de trabajo y generar código directamente desde el terminal. La interfaz, como se muestra en las imágenes de la publicación X, incluye opciones como cargar arte desde APIs, activar la reproducción y generar resúmenes de cambios, con GPT-5 impulsando la ejecución de comandos. Esta configuración ofrece un entorno flexible donde los desarrolladores pueden cambiar modelos y gestionar tareas de manera eficiente.
Instalar y verificar Cursor CLI
Paso 1 — instalar (una línea):
curl https://cursor.com/install -fsS | bash
Esta es la línea de instalación oficial documentada por Cursor para la CLI. Después de eso, los comandos de la CLI estarán disponibles (por ejemplo, cursor-agent). (Cursor, Cursor)
Paso 2 — verificar la instalación y la versión:
cursor-agent --version
cursor-agent status
La CLI soporta los comandos --version y status (este último muestra el estado de autenticación y la configuración del endpoint). (Cursor)
Paso 3 — autenticar (dos opciones)
Flujo del navegador (recomendado para máquinas de desarrollo):
cursor-agent login
# Esto abre tu navegador y completa la autenticación.
cursor-agent status
Clave API (recomendado para scripts / CI):
Crea una clave API en tu panel de control de Cursor.
Exporla:
export CURSOR_API_KEY="sk_XXXX..."
# o pásala en línea para comandos individuales:
cursor-agent --api-key sk_XXXX... "refactor the auth module"
La CLI acepta --api-key o la variable de entorno CURSOR_API_KEY para automatización no interactiva.
Nota de seguridad: Cursor Agent puede leer, modificar y ejecutar comandos de shell; ejecútalo solo en contextos de confianza o en ejecutores de CI seguros. Los documentos de la CLI mencionan explícitamente la evolución de las salvaguardias de seguridad.
Confirmar el acceso a GPT-5 y los flags del modelo
La CLI de Cursor expone un flag -m, --model para seleccionar modelos. Ejemplos de modelos incluyen sonnet-4, sonnet-4-thinking y gpt-5. También puedes cambiar de modelo dentro de sesiones interactivas mediante el comando slash /model. Usa el flag -m para scripts.
Comprobación rápida (listar modelos interactivamente):
Inicia la CLI, luego usa /model:
cursor-agent
# dentro de la sesión, escribe:
/model
# o usa:
cursor-agent -m gpt-5 "print available models and confirm access"
También ten en cuenta: Cursor anunció la disponibilidad de GPT-5 dentro de Cursor; espera ver gpt-5 listado.
Un caso de uso concreto: generar una especificación OpenAPI 3.0 con GPT-5 (paso a paso)
Pediremos a GPT-5 (a través de Cursor CLI) que produzca un archivo YAML de OpenAPI para una API de pagos simple. Luego importaremos ese archivo en Apidog y ejecutaremos pruebas.
Paso 3.1 — redactar un prompt estricto (el control del formato importa)
Al generar artefactos legibles por máquina, instruye al modelo para que solo genere el contenido del archivo (sin delimitadores de markdown, sin comentarios). Usa ejemplos de "few-shot" para forzar esquemas y una nomenclatura consistente. El OpenAI Cookbook y los documentos de Cursor recomiendan prompts de sistema estrictos y formato de respuesta para evitar texto de envoltura no deseado. (OpenAI Cookbook, Cursor)
Ejemplo de prompt (conciso y explícito):
OpenAPI 3.0.3openapi.yamlSeguridad: Token de portador Authorization (portador HTTP)
Endpoints:
POST /payments — crear pago; cuerpo de la solicitud application/json; respuesta 201
GET /payments/{paymentId} — obtener pago por id; respuesta 200 o 404
PUT /payments/{paymentId} — actualizar metadatos; respuesta 200
DELETE /payments/{paymentId} — cancelar; respuesta 204
Componentes/esquemas para PaymentRequest, PaymentResponse y un esquema Error
Ejemplos de cuerpos para solicitudes y respuestas
Usa USD e incluye amount como centavos enteros
components.securitySchemesPaso 3.2 — llamar a Cursor CLI de forma no interactiva y capturar YAML
Usa -m gpt-5 para elegir GPT-5 y -p para imprimir respuestas (no interactivo). Redirige la salida estándar a openapi.yaml.
# Configura tu clave API en CI o localmente:
export CURSOR_API_KEY="sk_..."
# Generación no interactiva con selección de modelo y modo de impresión
cursor-agent -m gpt-5 -p "Generar OpenAPI 3.0.3 YAML para una API de Pagos (ver prompt anterior)" > openapi.yaml
Explicación:
-m gpt-5 fuerza el uso de GPT-5.
-p imprime la respuesta del modelo, que rediriges a un archivo para su uso posterior. La CLI de Cursor soporta --output-format y -p para scripts. (Cursor)
Si el modelo incluye accidentalmente texto de envoltura, vuelve a ejecutar con una redacción más estricta: Responde solo con YAML, comenzando con 'openapi:' — esto reduce la basura.
Validar el YAML generado localmente (comprobaciones rápidas de cordura)
Antes de subir o importar:
Lint de YAML:
npm i -g yaml-cli # opcional
yaml validate openapi.yaml
Linter de OpenAPI (Speccy / Spectral):
npm install -g @stoplight/spectral
spectral lint openapi.yaml
Corrige cualquier problema de esquema reportado (los GPT a veces usan incorrectamente type: integer vs format: int64, omiten required o colocan mal los components). Estas son ediciones manuales rápidas.
Importar la especificación OpenAPI en Apidog (dos opciones)
Apidog soporta la importación manual a través de la UI o la importación por API (POST /v1/projects/{projectId}/import-openapi) para flujos de trabajo programáticos. Elige el enfoque que se adapte a tu pipeline. (docs.apidog.com, openapi.apidog.io)
Opción A — Importación manual por UI (rápida, recomendada para la primera iteración)
Abre Apidog → Crear Proyecto → Configuración del Proyecto → Importar Datos → OpenAPI.
Puedes arrastrar y soltar tus archivos JSON o YAML en el área que se muestra a continuación, o simplemente hacer clic en el área para buscar y seleccionar el archivo deseado desde el administrador de archivos de tu sistema.
Cuando uses la importación por URL, por favor, proporciona la URL directa al archivo de datos JSON o YAML, no la URL Base de la UI de Swagger.
Importar - Configuración Avanzada
Opción B — Importación programática (CI / automatización)
Si alojas openapi.yaml en una URL estable (S3, GitHub raw), llama al endpoint de importación de OpenAPI:
# Ejemplo: importar vía API de Apidog (requiere APIDOG_ACCESS_TOKEN y projectId)
curl --location -g --request POST "https://api.apidog.com/v1/projects/${APIDOG_PROJECT_ID}/import-openapi?locale=en-US" \
--header "Authorization: Bearer ${APIDOG_ACCESS_TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data-raw '{
"input": {"url": "https://my-bucket.s3.amazonaws.com/openapi.yaml"},
"options": {
"targetEndpointFolderId": 0,
"endpointOverwriteBehavior": "OVERWRITE_EXISTING"
}
}'
La respuesta proporciona contadores para los endpoints y esquemas creados/actualizados; úsalos para afirmar el éxito en CI. La documentación de la API incluye este endpoint POST y un ejemplo.
Crear pruebas en Apidog o importar casos de endpoints (guía rápida)
Una vez que la especificación OpenAPI está en Apidog:
Usa la UI de Apidog para auto-generar plantillas de solicitud y cuerpos de ejemplo.
Configura un Entorno (URL base de staging + variable de entorno de token de API).
Crea un Escenario de Prueba: secuencia las pruebas de ciclo de vida estándar (crear → leer → actualizar → eliminar). Apidog soporta la creación de escenarios de prueba y aserciones automatizadas a través del módulo de Pruebas. (docs.apidog.com)
Si prefieres automatizar la creación de pruebas, puedes escribir scripts para llamadas a la API de Apidog para crear escenarios de prueba programáticamente (Apidog ofrece una OpenAPI a su propia API). Consulta la documentación de la API de Apidog para ver los endpoints. (openapi.apidog.io)
Instalar Apidog CLI y ejecutar pruebas localmente o en CI
Instalar globalmente:
# Node.js (v16+) requerido
npm install -g apidog-cli
# verificar
node -v && apidog -v
Apidog CLI puede ejecutarse en línea (con token de acceso) o local/sin conexión usando escenarios de prueba exportados. Para ejecuciones en línea, pasa --access-token con tu Token de Acceso de Apidog.
Ejecutar un escenario de prueba guardado (en línea):
export APIDOG_ACCESS_TOKEN="sk_apidog_..."
apidog run --access-token $APIDOG_ACCESS_TOKEN -t <TEST_ID> -e <ENV_ID> -r html,cli
Ejecutar localmente (desde escenarios de prueba exportados):
apidog run ./exported-scenarios/payment-tests.json --report cli
Apidog CLI se integra sin problemas en los pipelines de CI y produce informes CLI/HTML para las ejecuciones de pruebas.
Ejemplo de automatización de extremo a extremo: generar especificación con GPT-5, importar a Apidog, ejecutar pruebas (GitHub Actions)
A continuación se muestra un flujo de trabajo mínimo de GitHub Actions que muestra el patrón.
name: GPT5 → Apidog CI
on: [push]
jobs:
generate-and-test:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Install Node.js and Apidog CLI
uses: actions/setup-node@v4
with:
node-version: '18'
- run: npm install -g apidog-cli
- name: Install Cursor CLI
run: curl https://cursor.com/install -fsS | bash
- name: Generate OpenAPI via Cursor (headless)
env:
CURSOR_API_KEY: ${{ secrets.CURSOR_API_KEY }}
run: |
cursor-agent -m gpt-5 -p "Generate OpenAPI 3.0.3 YAML for a Payments API. Only return raw YAML." > openapi.yaml
# Basic validation
npx @stoplight/spectral lint openapi.yaml || true
- name: Upload openapi.yaml to S3 (or GitHub Raw)
run: |
# upload steps here -- depends on your infra
echo "Upload to bucket and set OPENAPI_URL"
- name: Import to Apidog via API
env:
APIDOG_ACCESS_TOKEN: ${{ secrets.APIDOG_ACCESS_TOKEN }}
APIDOG_PROJECT_ID: ${{ secrets.APIDOG_PROJECT_ID }}
run: |
curl -s -X POST "https://api.apidog.com/v1/projects/${APIDOG_PROJECT_ID}/import-openapi?locale=en-US" \
-H "Authorization: Bearer ${APIDOG_ACCESS_TOKEN}" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data-raw "{\"input\":{\"url\":\"${{ env.OPENAPI_URL }}\"},\"options\":{}}"
- name: Run Apidog tests
env:
APIDOG_ACCESS_TOKEN: ${{ secrets.APIDOG_ACCESS_TOKEN }}
run: |
apidog run --access-token $APIDOG_ACCESS_TOKEN -t 637132 -e 358171 -r cli
Notas:
Reemplaza los pasos de S3 / carga con tu infraestructura de alojamiento de artefactos.
Mantén los secretos CURSOR_API_KEY, APIDOG_ACCESS_TOKEN y APIDOG_PROJECT_ID en los secretos del repositorio.
Aprueba y verifica la especificación generada antes de desplegarla en producción.
Tanto Apidog como Cursor soportan el uso sin interfaz gráfica (headless)/CI: la CLI de Cursor soporta explícitamente el uso de agentes sin interfaz gráfica en todos los entornos, y la CLI de Apidog está diseñada para la integración de CI.
Avanzado: hacer que el agente edite código, ejecute pruebas localmente y confirme parches
El agente de Cursor puede editar archivos y ejecutar comandos de shell (sujeto a aprobaciones). Esta capacidad te permite:
Pedir a GPT-5 que genere código de servidor (Express/Flask/FastAPI).
Revisar las diferencias en el terminal.
Aceptar, aplicar, ejecutar npm test y confirmar los cambios automáticamente.
Secuencia de ejemplo (desarrollo local):
# generar código + aplicar
cursor-agent -m gpt-5 "Create an Express v4 route at src/routes/payments.js with handlers for POST/GET/PUT/DELETE and unit tests (jest). Run tests after applying."
# Cursor CLI propondrá ediciones; revisa y permite o deniega comandos de shell específicos.
Los documentos describen el conjunto de herramientas del Agente (operaciones de archivo, búsqueda, ejecución de comandos de shell) y enfatizan los puntos de control de revisión y los flujos de trabajo de registro. Úsalos para mantener el control sobre las ediciones automatizadas.
Depuración de modos de fallo comunes
GPT produjo YAML inválido — vuelve a ejecutar con un prompt preciso "solo YAML", o post-procesa con sed/yq para eliminar las líneas iniciales.
Apidog reporta campos faltantes al importar — inspecciona components y operationIds; Apidog mapea summary, operationId y path preferentemente para los nombres de los endpoints. Corrige esos en la especificación, luego vuelve a importar.
Apidog CLI falla debido a variables o rutas de archivo — usa rutas absolutas para las cargas de archivos en las ejecuciones de la CLI y verifica que las variables de entorno estén configuradas. Los documentos de Apidog explican los problemas comunes de rutas de archivo y cómo configurar las ejecuciones de la CLI.
Seguridad y gobernanza (muy importante)
Nunca ejecutes el agente con credenciales elevadas en código no confiable. Cursor advierte que la CLI puede ejecutar comandos de shell y modificar archivos; protege cuidadosamente los secretos de producción.
Manejo de secretos: mantén las claves API y los secretos de entorno en tu almacén de secretos de CI. Usa Apidog Vault / variables de entorno en lugar de incrustar tokens en las especificaciones. Apidog soporta integraciones de vault (HashiCorp, Azure Key Vault).
Aprueba los cambios del agente manualmente cuando el agente proponga operaciones del sistema de archivos o del shell; requiere al menos un paso de aprobación humana en CI para los despliegues en producción.
Ejemplo: prompts precisos que puedes copiar
Generar YAML de OpenAPI (corto):
cursor-agent -m gpt-5 -p "Output ONLY a valid OpenAPI 3.0.3 YAML for a 'payments' API with POST /payments, GET/PUT/DELETE /payments/{paymentId}. Use components.schemas PaymentRequest and PaymentResponse. Add examples. Do not include any markdown fences or commentary."
Hacer que Cursor escriba un manejador de Express y pruebas:
cursor-agent -m gpt-5 -p "Create Express route handlers in src/routes/payments.js with corresponding unit tests in tests/payments.test.js. Implement basic in-memory store. Provide package.json scripts to run tests. Only output a JSON patch showing file names and full contents in JSON format."
Convertir una descripción de API de README existente a una especificación OpenAPI:
cursor-agent -m gpt-5 -p "Convert the following README API description into an OpenAPI 3.0.3 YAML. Output only YAML. [paste README paragraphs]"
¿Por qué emparejar GPT-5 + Cursor CLI + Apidog?
Cursor CLI lleva GPT-5 al terminal y soporta automatización no interactiva, operaciones de archivo y uso headless en CI. Esto reduce la fricción cuando quieres artefactos generados por máquina directamente en tu repositorio.
GPT-5 proporciona mayor precisión y razonamiento para la generación de código y esquemas (Cursor ha añadido soporte para GPT-5 dentro del producto).
Apidog completa el ciclo: importa la especificación OpenAPI resultante, genera servidores simulados, ejecuta pruebas de humo e integración, y exporta informes, lo que permite un robusto ciclo de retroalimentación de desarrollo/prueba.
Conclusión
Este flujo de trabajo te ofrece un patrón práctico: generar (GPT-5 vía Cursor CLI) → importar/inspeccionar (Apidog) → simular y probar (Apidog CLI/UI). Acelera la creación de prototipos y, combinado con la validación (Spectral, pruebas unitarias), puedes pasar de la idea a la integración de forma segura. A medida que escalas, añade barreras más estrictas: puertas de validación de esquemas, aprobaciones manuales en el código generado y suites de pruebas continuas.
