Cursor'da Kimi K2 Nasıl Kullanılır?

Yapay zeka destekli geliştirmenin hızla değişen dünyasında Cursor, birçok mühendis için favori bir IDE haline geldi. Ancak yapay zeka ortamı değiştikçe geliştirici beklentileri de değişiyor. Topluluk, Moonshot AI'nin açık ajan tabanlı yapay zeka modeli olan Kimi K2'nin Cursor'da yerel olarak desteklenmesi talepleriyle çalkalanıyor. Neden mi? Çünkü Kimi K2, kodlama, akıl yürütme ve araç kullanımı için ezber bozan bir model ve maliyet etkinliği de rakipsiz.

Bu makale, geliştiricilerin neden Cursor'da Kimi K2'yi talep ettiğini, onu bugün nasıl kullanabileceğinizi (yerel destek olmasa bile) ve Apidog MCP Sunucusunun iş akışınızı bir sonraki seviyeye nasıl taşıyabileceğini inceliyor.

Profesyonel İpucu:
Apidog MCP Sunucusu Apidog MCP Sunucusu ile başlayın ve sorunsuz yapay zeka-API entegrasyonunu deneyimleyin.

button

Kimi K2: Geliştiriciler İçin Açık Ajan Tabanlı Yapay Zeka

Kimi K2 sadece başka bir büyük dil modeli değil. Ajan tabanlı görevler için tasarlandı; yani sadece soruları yanıtlamakla kalmıyor, aynı zamanda eyleme geçiyor. Toplam 1 trilyon parametreden 32 milyar etkinleştirilmiş parametresiyle Kimi K2, kodlama, matematik ve araç kullanımında en son teknoloji performansını elde ediyor.

Temel Özellikler:

Ajan Tabanlı Kodlama: Veri analizinden kod üretimine kadar karmaşık iş akışlarını otomatikleştirin.
Araç Kullanımı: Kimi K2, araçları anlayabilir ve kullanabilir, bu da onu ajan tabanlı uygulamalar oluşturmak için ideal kılar.
Açık Kaynak: Hem temel hem de eğitilmiş modeller indirme ve özelleştirme için mevcuttur.

Kullanım Durumları:

Çok adımlı istatistiksel iş akışlarıyla maaş verisi analizi.
Otomatik kod yeniden düzenleme ve hata ayıklama.
API'ler, dosyalar ve harici araçlarla etkileşim kuran özel ajanlar oluşturma.

Kıyaslamalar:
Kimi K2, LiveCodeBench, SWE-bench ve daha fazlası dahil olmak üzere bir dizi görevde önde gelen açık kaynaklı ve tescilli modellerle eşleşir veya onları geride bırakır.

Geliştiriciler Neden Cursor'da Kimi K2 İstiyor?

Topluluk genelinde Cursor'da Kimi K2'ye olan talep yüksek ve açık:

“Kimi K2 modeli bir canavar ve o kadar ucuz ki buna Cursor'da ihtiyacımız var, profesyonel fiyatlandırma planıyla çok iş yapılmasına yardımcı olacak.”
“Buna +1, bazı açık kaynak modeller gerçekten sınırları zorladı, ekip yavaş yavaş Anthropic'ten uzaklaşmalı ve açık kaynak modellerle daha yakın çalışmaya bakmalı.”
“Kesinlikle, tam da bunun için buraya geldim.”

Neden bu kadar heyecan var?

Performans: Kimi K2, ajan tabanlı görevler, kodlama ve akıl yürütme için optimize edilmiş, 1 trilyon parametreli bir Uzmanlar Karışımı (MoE) modelidir.
Maliyet: Milyon giriş tokenı (önbellek kaçırma) başına sadece 60 sent ve milyon çıkış tokenı başına 2,5 dolar ile piyasadaki en uygun fiyatlı yüksek performanslı modellerden biridir.
Açık Kaynak: Kimi K2 gerçekten açık bir model olup, ağırlıkları ve API'leri herkesin kullanması, test etmesi ve entegre etmesi için mevcuttur.

Ne eksik?
Gücüne rağmen Kimi K2 henüz Cursor'da yerleşik bir model değil. Ancak topluluğun talebi değişimi zorluyor — ve bu arada, geçici çözümler de var.

Kimi K2'yi Cursor'da Nasıl Kullanılır (Adım Adım Kılavuz)

Cursor henüz Kimi K2'yi yerel olarak desteklemese de, onu bugün OpenRouter aracılığıyla kullanabilirsiniz. İşte nasıl yapılacağı:

1. Bir OpenRouter Hesabı Oluşturun

https://openrouter.ai/ adresine gidin ve kaydolun.

2. Kredi Ekleyin

Hesabınıza kredi eklemek için https://openrouter.ai/settings/credits adresini ziyaret edin.

3. Bir API Anahtarı Oluşturun

https://openrouter.ai/settings/keys adresine gidin ve yeni bir API anahtarı oluşturun.

4. Cursor'ı Yapılandırın

Cursor'da settings > Models (ayarlar > Modeller) bölümüne gidin.

Model URL'sini https://openrouter.ai/api/v1 ile değiştirin ve API anahtarınızı yapıştırın.

5. Kimi K2'yi Özel Bir Model Olarak Ekleyin

Add Custom Model (Özel Model Ekle) üzerine tıklayın ve moonshotai/kimi-k2 girin.

6. Kimi K2'yi Cursor'da Kullanmaya Başlayın

Artık Kimi K2'yi kodlama, akıl yürütme ve daha fazlası için doğrudan Cursor içinde kullanabilirsiniz.

Not:
Bu yerel bir Cursor entegrasyonu olmadığı için ajan modu her zamanki gibi çalışmayabilir. Ancak çoğu görev için Kimi K2 olağanüstü sonuçlar verir.

İş Akışınızı Süper Şarj Edin: Kimi K2'yi API Spesifikasyonlarınıza Apidog MCP Sunucusu ile Bağlayın

Kimi K2'yi Cursor'da kullanmak güçlü olsa da, API spesifikasyonlarınızı Apidog MCP Sunucusu ile doğrudan yapay zeka araçlarınıza bağlayarak daha da fazla değer elde edebilirsiniz.

Apidog MCP Sunucusu Nedir?

Apidog MCP Sunucusu, API spesifikasyonunuzu Cursor gibi yapay zeka destekli IDE'ler için bir veri kaynağı olarak kullanmanızı sağlar. Bu, şunları yapabileceğiniz anlamına gelir:

API spesifikasyonunuza göre kod oluşturma veya değiştirme.
Yapay zeka ile API dokümantasyonunuzu arama ve analiz etme.
Kod güncellemelerini, DTO oluşturmayı ve dokümantasyon görevlerini otomatikleştirme.

Apidog MCP Sunucusunu Cursor ile Nasıl Kurulur?

Ön Koşullar:

Başlamadan önce aşağıdakileri sağlayın:

✅ Node.js yüklü (sürüm 18+; en son LTS önerilir)

✅ MCP'yi destekleyen bir IDE kullanıyorsunuz, örneğin: Cursor

Adım 1: OpenAPI Dosyanızı Hazırlayın

API tanımınıza erişmeniz gerekecek:

Bir URL (örn. https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json)
Veya yerel bir dosya yolu (örn. ~/projects/api-docs/openapi.yaml)
Desteklenen formatlar: .json veya .yaml (OpenAPI 3.x önerilir)

Adım 2: Cursor'a MCP Yapılandırması Ekleyin

Şimdi yapılandırmayı Cursor'ın mcp.json dosyasına ekleyeceksiniz.

<oas-url-or-path> yerine gerçek OpenAPI URL'nizi veya yerel yolunuzu Değiştirmeyi unutmayın.

MacOS/Linux için:

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

Windows için:

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

Adım 3: Bağlantıyı Doğrulayın

Yapılandırmayı kaydettikten sonra, Kimi K2'ye (veya herhangi bir yapay zeka ajanına) şunu sorarak IDE'de test edin:

Please fetch API documentation via MCP and tell me how many endpoints exist in the project.

Eğer çalışırsa, uç noktaları ve ayrıntılarını listeleyen yapılandırılmış bir yanıt göreceksiniz. Çalışmazsa, OpenAPI dosyanızın yolunu iki kez kontrol edin ve Node.js'nin doğru yüklendiğinden emin olun.

Örnek Kullanım Durumları:

“MCP'yi kullanarak API spesifikasyonunu getir ve 'Product' şeması için Java kayıtları oluştur.”
“API spesifikasyonuna dayanarak 'User' DTO'suna yeni alanlar ekle.”
“API dokümantasyonuna dayanarak 'Order' sınıfındaki her alan için yorumlar ekle.”

Neden Apidog MCP Sunucusu?

API dokümanlarınız ve yapay zeka araçlarınız arasında sorunsuz entegrasyon.
Tekrarlayan kodlama ve dokümantasyon görevlerini otomatikleştirin.
API'nizi ve kod tabanınızı senkronize tutun; artık manuel güncellemeler yok.

Sonuç: Yapay Zeka Destekli Gelişimin Geleceği Açık, Esnek ve Otomatik

Cursor'da Kimi K2'ye olan talep açık bir sinyal: geliştiriciler yapay zeka araçlarında daha fazla seçenek, daha fazla güç ve daha fazla esneklik istiyor. Yerel destek ufukta olsa da, Kimi K2'yi bugün OpenRouter ile Cursor'da kullanabilir ve API dokümantasyonunuzu Apidog MCP Sunucusu ile bağlayarak iş akışınızı daha da ileri taşıyabilirsiniz.

Akıllı, otomatik API geliştirmenin bir sonraki seviyesini deneyimlemeye hazır mısınız?

Yukarıdaki adımları kullanarak Cursor'da Kimi K2'yi kurun.
API dokümanlarınızı Apidog MCP Sunucusu ile Cursor'a bağlayın.
Zaman kazandıran, hataları azaltan ve ekibinizi güçlendiren sorunsuz, ajan tabanlı bir geliştirme iş akışının keyfini çıkarın.

button