Trong thế giới phát triển bởi AI đang thay đổi nhanh chóng, Cursor đã trở thành một IDE yêu thích của nhiều kỹ sư. Nhưng khi bối cảnh AI thay đổi, kỳ vọng của nhà phát triển cũng vậy. Cộng đồng đang xôn xao với các yêu cầu hỗ trợ nguyên bản Kimi K2—mô hình trí tuệ tác nhân mở của Moonshot AI—trong Cursor. Tại sao? Bởi vì Kimi K2 là một yếu tố thay đổi cuộc chơi trong việc viết mã, suy luận và sử dụng công cụ, và hiệu quả chi phí của nó rất khó bị đánh bại.
Bài viết này đi sâu vào lý do tại sao các nhà phát triển yêu cầu Kimi K2 trong Cursor, cách bạn có thể sử dụng nó ngay hôm nay (ngay cả khi không có hỗ trợ nguyên bản) và cách Apidog MCP Server có thể nâng quy trình làm việc của bạn lên một tầm cao mới.
Mẹo chuyên nghiệp:
Apidog MCP ServerBắt đầu với Apidog MCP Server và trải nghiệm tích hợp AI-API liền mạch.
button
Kimi K2: Trí tuệ tác nhân mở cho nhà phát triển
Kimi K2 không chỉ là một mô hình ngôn ngữ lớn khác. Nó được thiết kế cho các tác vụ tác nhân—nghĩa là nó không chỉ trả lời câu hỏi, nó còn hành động. Với 32 tỷ tham số được kích hoạt (trong tổng số 1 nghìn tỷ), Kimi K2 đạt được hiệu suất tiên tiến trong việc viết mã, toán học và sử dụng công cụ.
Các tính năng chính:
- Mã hóa tác nhân: Tự động hóa các quy trình làm việc phức tạp, từ phân tích dữ liệu đến tạo mã.
- Sử dụng công cụ: Kimi K2 có thể hiểu và sử dụng các công cụ, làm cho nó lý tưởng để xây dựng các ứng dụng tác nhân.
- Mã nguồn mở: Cả mô hình cơ sở và mô hình hướng dẫn đều có sẵn để tải xuống và tùy chỉnh.
Các trường hợp sử dụng:
- Phân tích dữ liệu lương với các quy trình thống kê đa bước.
- Tái cấu trúc và gỡ lỗi mã tự động.
- Xây dựng các tác nhân tùy chỉnh tương tác với API, tệp và công cụ bên ngoài.
Điểm chuẩn:
Kimi K2 sánh ngang hoặc vượt trội so với các mô hình mã nguồn mở và độc quyền hàng đầu trên một loạt các tác vụ, bao gồm LiveCodeBench, SWE-bench, v.v.
Tại sao các nhà phát triển muốn Kimi K2 trong Cursor
Nhu cầu về Kimi K2 trong Cursor rất rõ ràng và mạnh mẽ trên khắp cộng đồng:
- “Mô hình Kimi K2 là một con quái vật, và rất rẻ, chúng ta cần nó trong Cursor, sẽ giúp hoàn thành nhiều việc với gói giá chuyên nghiệp.”
- “+1 cho điều này, một số mô hình mã nguồn mở đã thực sự thúc đẩy giới hạn, nhóm nên dần dần cai nghiện anthropic và xem xét hợp tác chặt chẽ hơn với các mô hình mã nguồn mở.”
- “Chắc chắn rồi, đó chính xác là điều tôi đến đây để hỏi.”
Tại sao lại có sự phấn khích này?
- Hiệu suất: Kimi K2 là mô hình Mixture-of-Experts (MoE) với 1 nghìn tỷ tham số, được tối ưu hóa cho các tác vụ tác nhân, mã hóa và suy luận.
- Chi phí: Với chỉ 60 xu cho mỗi triệu token đầu vào (cache miss) và 2,5 đô la cho mỗi triệu token đầu ra, đây là một trong những mô hình hiệu suất cao có giá cả phải chăng nhất hiện có.
- Mã nguồn mở: Kimi K2 thực sự mở, với các trọng số và API có sẵn cho bất kỳ ai sử dụng, kiểm tra và tích hợp.
Điều gì còn thiếu?
Mặc dù có sức mạnh, Kimi K2 vẫn chưa phải là một mô hình tích hợp sẵn trong Cursor. Nhưng nhu cầu của cộng đồng đang thúc đẩy sự thay đổi — và trong thời gian chờ đợi, có những cách giải quyết.
Cách sử dụng Kimi K2 trong Cursor (Hướng dẫn từng bước)
Mặc dù Cursor chưa hỗ trợ nguyên bản Kimi K2, bạn có thể sử dụng nó ngay hôm nay thông qua OpenRouter. Đây là cách thực hiện:
1. Tạo tài khoản OpenRouter
- Truy cập https://openrouter.ai/ và đăng ký.
2. Thêm tín dụng
- Truy cập https://openrouter.ai/settings/credits để thêm tín dụng vào tài khoản của bạn.
3. Tạo khóa API
- Truy cập https://openrouter.ai/settings/keys và tạo một khóa API mới.
4. Cấu hình Cursor
Trong Cursor, điều hướng đến settings > Models.
Thay thế URL mô hình bằng https://openrouter.ai/api/v1 và dán khóa API của bạn.
5. Thêm Kimi K2 làm mô hình tùy chỉnh
Nhấp vào Add Custom Model và nhập moonshotai/kimi-k2.
6. Bắt đầu sử dụng Kimi K2 trong Cursor
Giờ đây, bạn có thể sử dụng Kimi K2 để viết mã, suy luận và hơn thế nữa—ngay trong Cursor.
Lưu ý:
Chế độ tác nhân có thể không hoạt động như bình thường, vì đây không phải là tích hợp nguyên bản của Cursor. Nhưng đối với hầu hết các tác vụ, Kimi K2 mang lại kết quả vượt trội.
Nâng cao quy trình làm việc của bạn: Kết nối Kimi K2 với các thông số kỹ thuật API của bạn bằng Apidog MCP Server
Mặc dù việc sử dụng Kimi K2 trong Cursor rất mạnh mẽ, bạn có thể mở khóa nhiều giá trị hơn nữa bằng cách kết nối trực tiếp các thông số kỹ thuật API của mình với các công cụ AI bằng Apidog MCP Server.
Apidog MCP Server là gì?
Apidog MCP Server cho phép bạn sử dụng thông số kỹ thuật API của mình làm nguồn dữ liệu cho các IDE được hỗ trợ bởi AI như Cursor. Điều này có nghĩa là bạn có thể:
- Tạo hoặc sửa đổi mã dựa trên thông số kỹ thuật API của bạn.
- Tìm kiếm và phân tích tài liệu API của bạn bằng AI.
- Tự động hóa các tác vụ cập nhật mã, tạo DTO và tài liệu.
Cách thiết lập Apidog MCP Server với Cursor
Điều kiện tiên quyết:
Trước khi bắt đầu, hãy đảm bảo những điều sau:
✅ Node.js đã được cài đặt (phiên bản 18+; khuyến nghị LTS mới nhất)
✅ Bạn đang sử dụng một IDE hỗ trợ MCP, chẳng hạn như: Cursor
Bước 1: Chuẩn bị tệp OpenAPI của bạn
Bạn sẽ cần quyền truy cập vào định nghĩa API của mình:
- Một URL (ví dụ:
https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json) - Hoặc một đường dẫn tệp cục bộ (ví dụ:
~/projects/api-docs/openapi.yaml) - Các định dạng được hỗ trợ:
.jsonhoặc.yaml(khuyến nghị OpenAPI 3.x)
Bước 2: Thêm cấu hình MCP vào Cursor
Bây giờ bạn sẽ thêm cấu hình vào tệp mcp.json của Cursor.
Hãy nhớ thay thế <oas-url-or-path> bằng URL OpenAPI thực tế hoặc đường dẫn cục bộ của bạn.
- Đối với MacOS/Linux:
{
"mcpServers": {
"API specification": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"apidog-mcp-server@latest",
"--oas=https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json"
]
}
}
}Đối với Windows:
{
"mcpServers": {
"API specification": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"apidog-mcp-server@latest",
"--oas=https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json"
]
}
}
}Bước 3: Xác minh kết nối
Sau khi lưu cấu hình, hãy kiểm tra nó trong IDE bằng cách yêu cầu Kimi K2 (hoặc bất kỳ tác nhân AI nào):
Vui lòng lấy tài liệu API qua MCP và cho tôi biết có bao nhiêu điểm cuối tồn tại trong dự án.Nếu nó hoạt động, bạn sẽ thấy một phản hồi có cấu trúc liệt kê các điểm cuối và chi tiết của chúng. Nếu không, hãy kiểm tra lại đường dẫn đến tệp OpenAPI của bạn và đảm bảo Node.js đã được cài đặt đúng cách.
Ví dụ về các trường hợp sử dụng:
- “Sử dụng MCP để lấy thông số kỹ thuật API và tạo các bản ghi Java cho lược đồ ‘Product’.”
- “Dựa trên thông số kỹ thuật API, thêm các trường mới vào DTO ‘User’.”
- “Thêm nhận xét cho từng trường trong lớp ‘Order’ dựa trên tài liệu API.”
Tại sao lại là Apidog MCP Server?
- Tích hợp liền mạch giữa tài liệu API và các công cụ AI của bạn.
- Tự động hóa các tác vụ mã hóa và tài liệu lặp đi lặp lại.
- Giữ API và cơ sở mã của bạn đồng bộ—không còn cập nhật thủ công.
Kết luận: Tương lai của phát triển dựa trên AI là mở, linh hoạt và tự động
Nhu cầu về Kimi K2 trong Cursor là một tín hiệu rõ ràng: các nhà phát triển muốn có nhiều lựa chọn hơn, nhiều sức mạnh hơn và linh hoạt hơn trong các công cụ AI của họ. Mặc dù hỗ trợ nguyên bản vẫn còn ở phía trước, bạn có thể sử dụng Kimi K2 trong Cursor ngay hôm nay với OpenRouter—và nâng quy trình làm việc của mình lên một tầm cao mới bằng cách kết nối tài liệu API của bạn với Apidog MCP Server.
Sẵn sàng trải nghiệm cấp độ tiếp theo của phát triển API thông minh, tự động?
- Thiết lập Kimi K2 trong Cursor bằng các bước trên.
- Kết nối tài liệu API của bạn với Cursor bằng Apidog MCP Server.
- Tận hưởng một quy trình làm việc phát triển tác nhân liền mạch, tiết kiệm thời gian, giảm lỗi và trao quyền cho nhóm của bạn.
button