Cursor 原本以 IDE 內建 Agent 聞名，2025 年底正式將同樣的 Agent 能力帶入終端機。Cursor CLI 的核心理念是：你在 IDE 裡能做的事，在 terminal 也能做。不管是互動式開發、CI/CD 自動化、還是把任務丟到雲端讓它自己跑，Cursor CLI 都有對應的解法。
這篇拆解 Cursor CLI 的功能特色、三種操作模式、Cloud Handoff 雲端接力、CI/CD 整合方式與定價方案。
產品定位
Cursor CLI 把 IDE 裡的 Agent 搬到了終端機，提供兩種執行方式：
- Interactive TUI（互動式介面）——在終端裡啟動一個完整的文字介面，像在 IDE 裡一樣跟 Agent 對話、審核變更、逐步確認。適合日常開發。
- Non-interactive Print Mode（非互動模式）——沒有 UI，直接輸出結果到 stdout。設計給腳本和 CI/CD pipeline 使用，可以用
--print旗標啟動。
支援 Windows、macOS、Linux 三大平台。目標很明確：讓 Agent 不再被綁在 IDE 裡，SSH 連線、遠端伺服器、Docker 容器、CI runner——任何有終端機的地方都能跑。
核心功能
檔案與 Shell 存取
Cursor CLI 能讀寫檔案、搜尋整個 codebase、執行 shell 命令。所有有副作用的操作（寫入檔案、執行指令）預設需要使用者確認，除非你明確授權自動執行。
Rules 與 MCP 支援
CLI 會讀取 .cursor/rules 目錄下的規則檔案，也支援 repo 根目錄的 AGENTS.md 和 CLAUDE.md。這意味著你在 IDE 裡設定好的 coding standards 和 agent 行為偏好，在 CLI 中同樣生效。
MCP（Model Context Protocol）server 整合也完整支援，agent 可以呼叫外部工具和資料來源。
多模型選擇
Cursor 不綁死單一模型供應商。訂閱方案內可以使用來自 Anthropic、OpenAI、Google Gemini、Cursor 自家模型等多個 frontier model。Auto 模式下系統自動選模型，也可以手動指定。
多 Agent 平行執行
你可以同時在多個終端機視窗啟動不同的 agent，或透過 Cloud Agent 在遠端平行跑多個任務。這在大型專案需要同時處理多個子任務時特別有用。
三種模式
Cursor CLI 提供三種操作模式，對應不同的使用情境：
| 模式 | 啟動方式 | 說明 | 對應 IDE 功能 |
|---|---|---|---|
| Plan Mode | /plan 或 --mode=plan | 先規劃再動手。Agent 會提出方案、問釐清問題，確認後才開始實作 | IDE 的 Plan 模式 |
| Ask Mode | /ask 或 --mode=ask | 只讀模式。探索 codebase、回答問題，但不做任何修改 | IDE 的 Ask 模式 |
| Agent Mode | 預設模式 | 完整 agentic 能力：編輯檔案、執行指令、搜尋程式碼、自主決策 | IDE 的 Agent 模式 |
Plan Mode 特別適合大型重構或不確定方向時使用。Agent 會先分析現有程式碼，提出具體的修改計劃，在你確認前不會動任何檔案。
Ask Mode 像是一個熟悉你 codebase 的顧問。它會讀取相關檔案來回答問題，但絕不會寫入任何東西。適合 code review、理解不熟悉的模組、或在動手前做研究。
Agent Mode 是預設值，也是功能最完整的模式。它能自主決定要讀哪些檔案、跑什麼命令、怎麼修改程式碼。
Cloud Handoff（雲端接力）
這是 Cursor CLI 最有特色的功能之一。在對話中輸入 & 前綴的指令，就能把當前的對話上下文推送到 Cloud Agent：
& 幫我完成剩下的 migration 和測試Cloud Agent 會接手本地的對話脈絡，在雲端繼續執行。你可以：
- 關掉終端機去做別的事
- 在 cursor.com/agents 的網頁介面追蹤進度
- 在手機上查看結果
這個設計橋接了 CLI ↔ Cloud 的邊界。本地開發到一半、需要離開？把任務 handoff 到雲端，它會繼續跑。回來後在任何裝置上接續。
CI/CD 整合
Cursor CLI 原生支援 GitHub Actions 整合。典型的設定流程：
- 在 CI 環境安裝 Cursor CLI
- 設定
CURSOR_API_KEY環境變數 - 在 workflow step 中呼叫 agent
輸出格式支援三種：
| 格式 | 參數 | 說明 | 適用場景 |
|---|---|---|---|
| json | --format=json | 單一 JSON 物件，包含最終結果 | 程式化解析 |
| stream-json | --format=stream-json | NDJSON 串流事件 | 即時監控 |
| text | --format=text | 人類可讀的純文字 | log 檢視 |
你可以選擇讓 agent 完全自主執行，或限制它只能做特定操作（例如只讀不寫）。對於關鍵的 production 環境操作，建議使用受限模式。
定價方案
| 方案 | 月費 | 主要額度 | 備註 |
|---|---|---|---|
| Hobby | 免費 | 2,000 completions + 50 slow premium requests | 入門體驗 |
| Pro | $20/mo | Auto 模式無限 + $20 credit pool | 個人開發者首選 |
| Pro+ | $60/mo | Auto 模式無限 + $60 credit pool | 中重度使用者 |
| Ultra | $200/mo | 20x 用量倍率（相當於 ~$4,000 容量） | 重度使用者 |
| Teams | $40/user/mo | 團隊管理 + 共享額度 | 團隊方案 |
| Enterprise | 洽談 | 客製化 | 大型企業 |
Credit 計費邏輯
Cursor 採用 credit pool 機制。Auto 模式下系統自動選模型，不額外扣 credit（Pro 以上無限使用）。手動指定 premium model 時才會從 credit pool 扣款：
- $20 credit pool 大約可用 ~225 次 Sonnet 請求，或 ~550 次 Gemini 請求
- 不同模型消耗不同 credit 數量
- Credit 用完後降速，不會斷線
2026 年 1 月更新
Cursor CLI 在 2026 年初迎來一波重要更新：
- Plan Mode——新增規劃模式，先設計方案再實作
- Ask Mode——新增唯讀探索模式
- Cloud Handoff——本地對話推送至雲端 Agent 接力
- MCP 整合強化——支援 auto callback，
/mcp list互動式選單 - Diff 高亮顯示——word-level 精度的變更標示，更容易審核修改
Background Agents
除了 Cloud Handoff，Cursor 還提供 Background Agents——完全在雲端執行的自主 agent：
- 自動 clone 你的 repo 到雲端環境
- 獨立完成任務後提交 Pull Request
- 最多同時跑 8 個平行 agent
- 獨立計費，需使用 MAX mode（加收 20% 附加費）
Background Agents 適合那些你不需要即時監看、但希望它自己跑完的任務，例如批量 refactor、自動化 bug fix、或大規模程式碼遷移。
市場地位
截至 2026 年 2 月，Cursor 的數字相當驚人：
- $2B ARR（年度經常性收入）
- 200 萬總用戶
- 100 萬付費用戶
- 100 萬 DAU（日活躍用戶）
- 半數 Fortune 500 企業採用
這些數字讓 Cursor 成為 AI coding tool 市場中成長最快的產品之一。從 IDE 延伸到 CLI，再到 Cloud Agent，Cursor 正在建構一個完整的 AI 開發者平台。
適用場景
Cursor CLI 特別適合以下族群：
- 已經在用 Cursor IDE 的開發者——CLI 延伸了你熟悉的 Agent 體驗到終端機，rules 和設定共享
- 需要 IDE + CLI 統一體驗的團隊——同一套工具、同一套規則，在 IDE 和 terminal 之間無縫切換
- CI/CD 自動化需求——原生 GitHub Actions 支援，多種輸出格式，適合整合進現有 pipeline
- 長時間任務場景——Cloud Handoff 讓你不必一直盯著 terminal，任務可以在背景或雲端繼續
如果你是純 terminal 使用者、不用 IDE，Claude Code 或 Gemini CLI 可能更貼合你的工作流。但如果你的工作橫跨 IDE 和終端機，Cursor CLI 提供了目前最完整的跨場景整合。
系列文章
這篇是 Agent CLI 系列的一部分。關於多模型路由和訂閱方案的跨工具比較，請參考：