El agente de IA de Cursor genera código y responde preguntas basadas en su base de código y sus datos de entrenamiento, pero puede alucinar sobre las versiones actuales de API, cambios en la biblioteca y mejores prácticas. Conectar al agente con búsqueda web en vivo reduce estos errores al brindarle acceso a la documentación actual y a las discusiones de la comunidad. Este tutorial muestra cómo agregar el servidor Scavio MCP a Cursor para que el agente pueda verificar la información con resultados de búsqueda en vivo. La configuración lleva menos de dos minutos y mejora drásticamente la precisión de las respuestas de los agentes sobre temas actuales.
Requisitos previos
- Cursor IDE instalado (v0.40+)
- Una clave API de Scavio de scavio.dev
- Soporte MCP habilitado en Cursor
Guia paso a paso
Paso 1: Agregar configuración de MCP al cursor
Cree o edite el archivo de configuración de MCP para agregar el servidor de búsqueda Scavio.
# Create .cursor/mcp.json in your project root:
# {
# "mcpServers": {
# "scavio": {
# "url": "https://mcp.scavio.dev/mcp",
# "headers": {
# "x-api-key": "your_scavio_api_key"
# }
# }
# }
# }Paso 2: Reinicie el cursor y verifique
Reinicie el Cursor para cargar el nuevo servidor MCP y verificar la conexión.
# After saving mcp.json:
# 1. Restart Cursor
# 2. Check Settings > MCP Servers - scavio should be connected
# 3. The agent now has a "search" tool available
# 4. Ask the agent to search for something to testPaso 3: Utilice la búsqueda fundamentada en las indicaciones
Pídale al agente que verifique la información con los datos de búsqueda en vivo antes de responder.
# Example prompts that trigger grounded search:
# "Search for the latest Next.js 15 migration guide and help me upgrade"
# "Check if this API endpoint is still current: [paste URL]"
# "What is the recommended way to handle auth in FastAPI in 2026?"Paso 4: Pruebe la API directamente
Verifique que la API de búsqueda funcione para confirmar que su clave y configuración sean correctas.
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": "Next.js 15 migration 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": "FastAPI auth best practices 2026"})
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: "FastAPI auth best practices 2026"})
});
(await r.json()).organic_results.slice(0,5).forEach(r => console.log(r.title));Salida esperada
A Cursor IDE with live search grounding enabled, allowing the agent to verify information against current web data and reduce hallucinations in code suggestions.