วิธีใช้ Kimi K2 ใน Cursor

ในโลกของการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว Cursor ได้กลายเป็น IDE ที่โปรดปรานสำหรับวิศวกรหลายคน แต่เมื่อภูมิทัศน์ของ AI เปลี่ยนไป ความคาดหวังของนักพัฒนาก็เปลี่ยนไปเช่นกัน ชุมชนกำลังส่งเสียงเรียกร้องให้มีการสนับสนุน Kimi K2 ซึ่งเป็นโมเดลปัญญาประดิษฐ์แบบ Agentic แบบเปิดของ Moonshot AI ให้เป็นส่วนหนึ่งของ Cursor โดยตรง ทำไมถึงเป็นเช่นนั้น? เพราะ Kimi K2 เป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับการเขียนโค้ด การให้เหตุผล และการใช้เครื่องมือ และความคุ้มค่าด้านต้นทุนของมันนั้นยากที่จะเอาชนะ

บทความนี้จะเจาะลึกว่าทำไมนักพัฒนาถึงต้องการ Kimi K2 ใน Cursor คุณจะสามารถใช้งานมันได้อย่างไรในวันนี้ (แม้จะยังไม่มีการสนับสนุนโดยตรง) และ Apidog MCP Server จะยกระดับเวิร์กโฟลว์ของคุณไปอีกขั้นได้อย่างไร

เคล็ดลับมือโปร:
Apidog MCP Server เริ่มต้นใช้งาน Apidog MCP Server และสัมผัสประสบการณ์การรวม AI-API ที่ราบรื่น

button

Kimi K2: ปัญญาประดิษฐ์แบบ Agentic แบบเปิดสำหรับนักพัฒนา

Kimi K2 ไม่ใช่แค่โมเดลภาษาขนาดใหญ่อีกตัวหนึ่ง มันถูกออกแบบมาสำหรับงาน Agentic ซึ่งหมายความว่ามันไม่เพียงแค่ตอบคำถามเท่านั้น แต่ยังดำเนินการได้ด้วย ด้วยพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งาน 32 พันล้านตัว (จากทั้งหมด 1 ล้านล้านตัว) Kimi K2 บรรลุประสิทธิภาพที่ล้ำสมัยในการเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ และการใช้เครื่องมือ

คุณสมบัติหลัก:

การเขียนโค้ดแบบ Agentic: ทำให้เวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนเป็นไปโดยอัตโนมัติ ตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูลไปจนถึงการสร้างโค้ด
การใช้เครื่องมือ: Kimi K2 สามารถเข้าใจและใช้เครื่องมือได้ ทำให้เหมาะสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน Agentic
โอเพนซอร์ส: ทั้งโมเดลพื้นฐานและโมเดลคำสั่งมีให้ดาวน์โหลดและปรับแต่งได้

กรณีการใช้งาน:

การวิเคราะห์ข้อมูลเงินเดือนด้วยเวิร์กโฟลว์ทางสถิติหลายขั้นตอน
การปรับโครงสร้างโค้ดและการดีบักอัตโนมัติ
การสร้าง Agent ที่กำหนดเองซึ่งโต้ตอบกับ API, ไฟล์ และเครื่องมือภายนอก

เกณฑ์มาตรฐาน:
Kimi K2 มีประสิทธิภาพเทียบเท่าหรือเหนือกว่าโมเดลโอเพนซอร์สและโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ชั้นนำในงานต่างๆ รวมถึง LiveCodeBench, SWE-bench และอื่นๆ

ทำไมนักพัฒนาถึงต้องการ Kimi K2 ใน Cursor

ความต้องการ Kimi K2 ใน Cursor นั้นดังและชัดเจนใน ชุมชน:

“โมเดล Kimi K2 เป็นสัตว์ร้าย และราคาถูกมาก เราต้องการสิ่งนั้นใน Cursor จะช่วยให้ทำอะไรได้เยอะด้วยแผนราคาระดับโปร”
“+1 สำหรับสิ่งนี้ โมเดลโอเพนซอร์สบางตัวได้ผลักดันขีดจำกัดจริงๆ ทีมควรจะค่อยๆ เลิกใช้ Anthropic และพิจารณาทำงานร่วมกับโมเดลโอเพนซอร์สมากขึ้น”
“แน่นอน นั่นคือสิ่งที่ฉันมาที่นี่เพื่อถามหาเลย”

ทำไมถึงตื่นเต้น?

ประสิทธิภาพ: Kimi K2 เป็นโมเดล Mixture-of-Experts (MoE) ที่มีพารามิเตอร์ 1 ล้านล้านตัว ปรับให้เหมาะสมสำหรับงาน Agentic การเขียนโค้ด และการให้เหตุผล
ราคา: ด้วยราคาเพียง 60 เซนต์ต่อล้านโทเค็นอินพุต (cache miss) และ 2.5 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต ทำให้เป็นหนึ่งในโมเดลประสิทธิภาพสูงที่ราคาไม่แพงที่สุด
โอเพนซอร์ส: Kimi K2 เป็นโอเพนซอร์สอย่างแท้จริง โดยมีน้ำหนักและ API ให้ทุกคนใช้งาน ทดสอบ และรวมเข้าด้วยกันได้

สิ่งที่ขาดหายไป?
แม้จะมีพลัง แต่ Kimi K2 ยังไม่ได้เป็นโมเดลในตัวใน Cursor แต่ความต้องการของชุมชนกำลังผลักดันให้เกิดการเปลี่ยนแปลง — และในระหว่างนี้ ก็มีวิธีแก้ปัญหาเฉพาะหน้า

วิธีใช้ Kimi K2 ใน Cursor (คู่มือทีละขั้นตอน)

แม้ว่า Cursor จะยังไม่รองรับ Kimi K2 โดยตรง แต่คุณสามารถใช้งานได้แล้ววันนี้ผ่าน OpenRouter นี่คือวิธีการ:

1. สร้างบัญชี OpenRouter

ไปที่ https://openrouter.ai/ และลงทะเบียน

2. เพิ่มเครดิต

เยี่ยมชม https://openrouter.ai/settings/credits เพื่อเพิ่มเครดิตในบัญชีของคุณ

3. สร้าง API Key

ไปที่ https://openrouter.ai/settings/keys และสร้าง API Key ใหม่

4. กำหนดค่า Cursor

ใน Cursor ไปที่ settings > Models

แทนที่ URL ของโมเดลด้วย https://openrouter.ai/api/v1 และวาง API Key ของคุณ

5. เพิ่ม Kimi K2 เป็นโมเดลที่กำหนดเอง

คลิกที่ Add Custom Model และป้อน moonshotai/kimi-k2

6. เริ่มใช้ Kimi K2 ใน Cursor

ตอนนี้คุณสามารถใช้ Kimi K2 สำหรับการเขียนโค้ด การให้เหตุผล และอื่นๆ ได้โดยตรงใน Cursor

หมายเหตุ:
โหมด Agent อาจไม่ทำงานตามปกติ เนื่องจากนี่ไม่ใช่การรวม Cursor โดยตรง แต่สำหรับงานส่วนใหญ่ Kimi K2 ให้ผลลัพธ์ที่โดดเด่น

เพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ของคุณ: เชื่อมต่อ Kimi K2 กับข้อกำหนด API ของคุณด้วย Apidog MCP Server

แม้ว่าการใช้ Kimi K2 ใน Cursor จะทรงพลัง แต่คุณสามารถปลดล็อกคุณค่าได้มากขึ้นด้วยการเชื่อมต่อข้อกำหนด API ของคุณโดยตรงกับเครื่องมือ AI ของคุณด้วย Apidog MCP Server

Apidog MCP Server คืออะไร?

Apidog MCP Server ช่วยให้คุณใช้ข้อกำหนด API ของคุณเป็นแหล่งข้อมูลสำหรับ IDE ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น Cursor ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถ:

สร้างหรือแก้ไขโค้ด ตามข้อกำหนด API ของคุณ
ค้นหาและวิเคราะห์ เอกสาร API ของคุณด้วย AI
ทำให้เป็นอัตโนมัติ การอัปเดตโค้ด การสร้าง DTO และงานเอกสาร

วิธีตั้งค่า Apidog MCP Server กับ Cursor

ข้อกำหนดเบื้องต้น:

ก่อนเริ่มต้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่า:

✅ ติดตั้ง Node.js แล้ว (เวอร์ชัน 18+; แนะนำ LTS ล่าสุด)

✅ คุณกำลังใช้ IDE ที่รองรับ MCP เช่น: Cursor

ขั้นตอนที่ 1: เตรียมไฟล์ OpenAPI ของคุณ

คุณจะต้องเข้าถึงคำจำกัดความ API ของคุณ:

URL (เช่น https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json)
หรือ เส้นทางไฟล์ในเครื่อง (เช่น ~/projects/api-docs/openapi.yaml)
รูปแบบที่รองรับ: .json หรือ .yaml (แนะนำ OpenAPI 3.x)

ขั้นตอนที่ 2: เพิ่มการกำหนดค่า MCP ไปยัง Cursor

ตอนนี้คุณจะเพิ่มการกำหนดค่าไปยังไฟล์ mcp.json ของ Cursor

อย่าลืม แทนที่ <oas-url-or-path> ด้วย URL OpenAPI หรือเส้นทางในเครื่องของคุณ

สำหรับ MacOS/Linux:

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--oas=https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json"
      ]
    }
  }
}

สำหรับ Windows:

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--oas=https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json"
      ]
    }
  }
}

ขั้นตอนที่ 3: ตรวจสอบการเชื่อมต่อ

หลังจากบันทึกการกำหนดค่าแล้ว ให้ทดสอบใน IDE โดยถาม Kimi K2 (หรือ Agent AI ใดๆ) ว่า:

โปรดดึงเอกสาร API ผ่าน MCP และบอกฉันว่ามีปลายทางกี่แห่งในโปรเจกต์นี้

หากทำงานได้ คุณจะเห็นการตอบสนองที่มีโครงสร้างซึ่งแสดงรายการปลายทางและรายละเอียด หากไม่ได้ ให้ตรวจสอบเส้นทางไปยังไฟล์ OpenAPI ของคุณอีกครั้ง และตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ติดตั้ง Node.js อย่างถูกต้อง

กรณีการใช้งานตัวอย่าง:

“ใช้ MCP เพื่อดึงข้อกำหนด API และสร้างเรคคอร์ด Java สำหรับ schema ‘Product’”
“ตามข้อกำหนด API เพิ่มฟิลด์ใหม่ใน DTO ‘User’”
“เพิ่มความคิดเห็นสำหรับแต่ละฟิลด์ในคลาส ‘Order’ ตามเอกสาร API”

ทำไมต้อง Apidog MCP Server?

การรวมที่ราบรื่นระหว่างเอกสาร API และเครื่องมือ AI ของคุณ
ทำให้งานเขียนโค้ดและเอกสารที่ซ้ำซากเป็นอัตโนมัติ
รักษา API และโค้ดเบสของคุณให้ซิงค์กัน — ไม่ต้องอัปเดตด้วยตนเองอีกต่อไป

บทสรุป: อนาคตของการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI นั้นเปิดกว้าง ยืดหยุ่น และเป็นอัตโนมัติ

ความต้องการ Kimi K2 ใน Cursor เป็นสัญญาณที่ชัดเจน: นักพัฒนาต้องการทางเลือกที่มากขึ้น พลังที่มากขึ้น และความยืดหยุ่นที่มากขึ้นในเครื่องมือ AI ของพวกเขา แม้ว่าการสนับสนุนโดยตรงจะยังอยู่ในขอบเขต แต่คุณสามารถใช้ Kimi K2 ใน Cursor ได้แล้ววันนี้ด้วย OpenRouter — และยกระดับเวิร์กโฟลว์ของคุณให้สูงขึ้นไปอีกขั้นด้วยการเชื่อมต่อเอกสาร API ของคุณกับ Apidog MCP Server

พร้อมที่จะสัมผัสประสบการณ์การพัฒนา API อัจฉริยะแบบอัตโนมัติในระดับต่อไปแล้วหรือยัง?

ตั้งค่า Kimi K2 ใน Cursor โดยใช้ขั้นตอนข้างต้น
เชื่อมต่อเอกสาร API ของคุณกับ Cursor ด้วย Apidog MCP Server
ดื่มด่ำกับเวิร์กโฟลว์การพัฒนาแบบ Agentic ที่ราบรื่น ซึ่งช่วยประหยัดเวลา ลดข้อผิดพลาด และเสริมสร้างศักยภาพทีมของคุณ

button