摘要
最近 GMI Cloud 推理引擎平台上線了Kimi-K2- Thinking、MiniMax-M2 等最新國產大模型，本文為將 MiniMax-M2 接入 Cursor 的零基礎教程，以 “測測你適合用什麼 AI 大模型” 小程序為示範，準備工作與開發迭代步驟，助你輕鬆跑通自己的第一個小程序。
零基礎友好版！Cursor 接入 GMI Cloud 推理引擎的教程來啦！
我們用最近寫的微信小程序“測測你適合用什麼 AI 大模型”給大家做示範，帶你輕鬆跑通自己的第一個小程序。（文末看最終小程序效果）
01
準備工作
本次使用的工具清單！（噹噹噹當）
Cursor + MiniMax-M2 模型 + 微信開發者工具
如何在 Cursor 中接入 MiniMax-M2 呢？
像輸入 wifi 密碼一樣輸入來自 GMI Cloud 的神秘暗號
1.1 GMI Cloud 的暗號從哪來？
API Key 和 URL 都在 GMI Cloud 官網（https://console.gmicloud.ai/)可以找到，URL 直接複製這裏的就好：https://api.gmi-serving.com/v1
API Key 獲取方式：進入官網點擊我們要用的 MiniMax-M2 模型的 Playground；如果你是第一次使用就直接選擇“Generate API Key”，即可獲得一長串暗號，複製即可粘貼到 Cursor 對應的位置。
選擇模型
生成API Key
1.2 在 Cursor 的哪裏輸入暗號？
右上角打開 OpenSettings（設置圖標）-設置界面左側欄 Models-API Keys，這裏就是需要填寫的兩行暗號：API Key 和 URL（來自 GMI Cloud 的魔法力量），之後打開兩個按鈕。
設置界面
API Key 暗號填寫處
注意：
API Key 只有一次完整顯示的機會，在複製後儘量保存在自己本地或者雲端等備忘錄裏。
管理 API Key 可以點擊 GMI Cloud 官網右上角的頭像、進入 API Keys，在這裏可以進行刪除或創建等操作。
API Key 管理界面
1.3 添加模型並打開
點擊模型清單的“View All Models”，滑到最底部有“Add Custom Model”，點擊並填寫上我們的模型名稱：MiniMaxAI/MiniMax-M2 （該名稱可在 GMI Cloud MiniMax 界面的 Description 裏找到），然後點“Add”，就會看到清單裏出現添加的新模型、按鈕也是打開的綠色狀態，即可進入使用。
展開所有模型清單
加入自定義模型
輸入 MiniMaxAI/MiniMax-M2 並打開按鈕
02
正式開發
2.1 開發文檔與產品開發
Cursor 最近更新到了 2.0 版本，有了新的 Agents 模式，原界面在 Editor 模式中。我們採用 Editor 模式，在右邊的聊天欄中使用 Plan 模式進行開發計劃的制定。
我們創建一個文件夾命名為程序名稱、並在 Cursor 中打開該文件夾。
直接描述你心裏的想法，讓 AI 反問問題、引導你共同完成系統性的開發文檔。小編這裏的提示詞可直接複製：
我要做一個"測測你適合用什麼大語言模型"的遊戲（本質上是一個交互測試），請問我一些問題，以便於你接下來寫原型文檔、進行清晰地開發。
回答問題、討論清晰後，會自動生成一個產品開發文檔（後綴為.md），滿意後點擊右上角 build，就會進入 agent 模式自動開始構建程序。由此我們會得到一些文件，一個（極大可能）帶有 bug 但可以試用的 demo。
2.2 迭代和優化
打開微信開發者工具（別被嚇退，這只是個”試用品“的界面）。我們只會用到這三個部分：一個用來啓動和終止模擬，一個用來玩我們做的 demo，一個用來給顯示報錯。接下來就是：試玩——讓 cursor 改——再試玩——再讓 cursor 改……直到你滿意為止。
小編遇到的 bug 是在寫各個模型的信息時，它顯示的信息不是最新模型、題目太多、最終頁面的角色評價無聊等等，經過幾輪修改，就可以流暢地愉快玩耍啦！
關於 GMI Cloud
由 Google X 的 AI 專家與硅谷精英共同參與創立的 GMI Cloud 是一家領先的 AI Native Cloud 服務商，是全球六大 Reference Platform NVIDIA Cloud Partner 之一，擁有遍佈全球的數據中心，為企業 AI 應用提供最新、最優的 GPU 雲服務，為全球新創公司、研究機構和大型企業提供穩定安全、高效經濟的 AI 雲服務解決方案。
GMI Cloud 憑藉高穩定性的技術架構、強大的GPU供應鏈以及令人矚目的 GPU 產品陣容（如能夠精準平衡 AI 成本與效率的 H200、具有卓越性能的 GB200、GB300 以及未來所有全新上線的高性能芯片），確保企業客户在高度數據安全與計算效能的基礎上，高效低本地完成 AI 落地。此外，通過自研“Cluster Engine”、“Inference Engine”兩大平台，完成從算力原子化供給到業務級智算服務的全棧躍遷，全力構建下一代智能算力基座。
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