El agente en segundo plano de Cursor puede ejecutar tareas de forma autónoma, pero sin búsqueda web está limitado al contexto de su código base y sus datos de entrenamiento. Agregar un servidor MCP de búsqueda le brinda al agente en segundo plano la capacidad de buscar documentación actual, verificar cambios de API, investigar mensajes de error y verificar hechos en tiempo real. Este tutorial muestra cómo agregar el servidor Scavio MCP a Cursor para que el agente en segundo plano pueda consultar Google, Reddit, YouTube y otras plataformas durante su trabajo. La configuración lleva menos de dos minutos y no requiere cambios de código.
Requisitos previos
- Cursor IDE instalado (v0.40+ con soporte de agente en segundo plano)
- Una clave API de Scavio de scavio.dev
- Compatibilidad con MCP habilitada en la configuración del cursor
Guia paso a paso
Paso 1: Abrir configuración de Cursor MCP
Navegue hasta Configuración del cursor para agregar una nueva configuración del servidor MCP.
# Open Cursor Settings > MCP Servers
# Or edit .cursor/mcp.json in your project root
# Or edit ~/.cursor/mcp.json for global configPaso 2: Agregar servidor Scavio MCP
Agregue la configuración del servidor Scavio MCP a la configuración de Cursor MCP.
# Add to .cursor/mcp.json:
# {
# "mcpServers": {
# "scavio": {
# "url": "https://mcp.scavio.dev/mcp",
# "headers": {
# "x-api-key": "your_scavio_api_key"
# }
# }
# }
# }Paso 3: Verificar la conexión
Pruebe que Cursor reconozca el servidor Scavio MCP y sus herramientas.
# After saving mcp.json, restart Cursor
# Check Settings > MCP Servers - scavio should show as connected
# The background agent now has access to:
# - search: query Google, Reddit, YouTube, Amazon, Walmart
# - extract: fetch and parse web page contentPaso 4: Prueba con una tarea de agente en segundo plano
Ejecute una tarea que requiera datos web en vivo para verificar que la integración funcione.
import os, requests
# Equivalent API call the background agent makes:
API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
resp = requests.post("https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers={"x-api-key": API_KEY},
json={"platform": "google", "query": "Cursor IDE MCP setup guide 2026"})
for r in resp.json().get("organic_results", [])[:3]:
print(f"{r['title']}: {r['link']}")Ejemplo en Python
import os, requests
API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
resp = requests.post("https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers={"x-api-key": API_KEY},
json={"platform": "google", "query": "Cursor background agent setup"})
for r in resp.json().get("organic_results", [])[:5]:
print(r["title"])Ejemplo en JavaScript
const H = {"x-api-key": process.env.SCAVIO_API_KEY, "Content-Type": "application/json"};
const r = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
method: "POST", headers: H,
body: JSON.stringify({platform: "google", query: "Cursor background agent setup"})
});
(await r.json()).organic_results.slice(0,5).forEach(r => console.log(r.title));Salida esperada
A Cursor IDE with Scavio MCP configured, giving the background agent live web search capabilities for research, documentation lookups, and fact verification.