Schulung · Cursor · API-Entwicklung

Cursor für API-Entwickler:innen

Produktiv entwickeln mit dem KI-Code-Editor Cursor: Agent-Modus, Rules, Codebase-Kontext, Tab-Completion, Background Agents und Review.

Dauer
2 Tage (14 Std.)
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

„Cursor für API-Entwickler:innen“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Backend-Entwickler:innen, die REST-, GraphQL- oder gRPC-Schnittstellen bauen, API-Architekt:innen und Verantwortliche für API-Governance und Integrationsentwickler:innen für Partner- und Plattformanbindungen. Sie lernen Cursor nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich API-Entwicklung.

Cursor ist ein KI-Code-Editor auf Basis von VS Code, der Sprachmodelle tief in den Entwicklungsalltag integriert. Neben einer kontextbewussten Tab-Completion bietet Cursor einen Agent-Modus, der selbstständig Dateien durchsucht, Änderungen über das gesamte Projekt plant, Terminalbefehle ausführt und Fehler iterativ behebt. In diesem zweitägigen Training lernen Sie, Cursor gezielt einzusetzen: Sie wählen den passenden Interaktionsmodus, steuern den Kontext bewusst und kombinieren KI-Unterstützung mit Ihrem bestehenden Workflow aus Versionskontrolle, Tests und Code-Review.

Ein Schwerpunkt liegt auf der Teamtauglichkeit: Mit Projekt-Rules halten Sie Architekturvorgaben, Namenskonventionen und Teststrategien fest, damit der Agent konsistente Ergebnisse liefert. Sie lernen, die Codebase-Indizierung, gezielte Referenzen auf Dateien, Dokumentation und Symbole sowie MCP-Integrationen sinnvoll zu nutzen. Zudem delegieren Sie Aufgaben an Background Agents, prüfen deren Ergebnisse als Pull Requests und etablieren einen Review-Prozess, der Qualität, Sicherheit und Datenschutz im Unternehmen gleichermaßen berücksichtigt und auch für größere Teams mit mehreren Repositories tragfähig bleibt.

APIs sind das Rückgrat moderner Softwarelandschaften und zunehmend auch die Schnittstelle, über die KI-Agenten mit Systemen interagieren. KI-Coding-Assistenten beschleunigen den gesamten API-Lebenszyklus: vom Entwurf einer OpenAPI- oder AsyncAPI-Spezifikation über die Generierung von Server-Stubs, Clients und Contract-Tests bis zur Dokumentation und Versionierung. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Konsistenz, Sicherheit und Abwärtskompatibilität, denn APIs werden von vielen Teams, Partnern und automatisierten Agenten genutzt. Im Kurs lernen Sie, API-first-Entwicklung mit KI-Unterstützung umzusetzen, Design-Richtlinien automatisiert durchzusetzen, Breaking Changes früh zu erkennen und bestehende Schnittstellen über das Model Context Protocol oder Tool-Definitionen für KI-Agenten nutzbar zu machen.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Backend-Entwickler:innen, die REST-, GraphQL- oder gRPC-Schnittstellen bauen
  • API-Architekt:innen und Verantwortliche für API-Governance
  • Integrationsentwickler:innen für Partner- und Plattformanbindungen
  • Platform-Engineering-Teams mit API-Gateways und Developer-Portalen
  • Entwickler:innen, die Unternehmensdaten für KI-Agenten zugänglich machen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Uneinheitliches API-Design über Teams hinweg mit unterschiedlichen Konventionen für Fehler, Paginierung und Versionierung
  • Spezifikation, Implementierung und Dokumentation laufen auseinander
  • Breaking Changes werden erst bei Konsumenten bemerkt
  • Absicherung von Authentifizierung, Autorisierung und Rate Limiting für wachsende Nutzerzahlen und Agenten-Zugriffe

Das können Sie nach dem Training

  • Sie wählen für jede Aufgabe den passenden Cursor-Modus und setzen ihn effizient ein.
  • Sie steuern den Codebase-Kontext gezielt und erhalten dadurch präzisere Vorschläge.
  • Sie formulieren Projekt-Rules, die Konventionen Ihres Teams zuverlässig durchsetzen.
  • Sie setzen den Agent-Modus und Background Agents für Features und Refactorings mit überprüfbaren Ergebnissen ein.
  • Sie setzen API-first-Entwicklung mit KI-Unterstützung um, von der Spezifikation bis zu Clients, Tests und Dokumentation.
  • Sie automatisieren Design-Governance, Contract-Tests und die Erkennung von Breaking Changes in Ihrer Pipeline.
  • Sie machen bestehende APIs sicher und kontrolliert für KI-Agenten nutzbar, etwa über das Model Context Protocol.

Inhalte & Ablauf

Tag 1

Modul 1 Cursor einrichten und die Arbeitsmodi verstehen
  • Installation, Migration von VS-Code-Einstellungen und Erweiterungen
  • Unterschiede zwischen Tab-Completion, Inline-Bearbeitung, Ask- und Agent-Modus
  • Modellauswahl je nach Aufgabe: Geschwindigkeit, Tiefe und Kosten abwägen
  • Datenschutzmodus und Unternehmenseinstellungen kennen
Modul 2 Codebase-Kontext gezielt steuern
  • Wie die Codebase-Indizierung funktioniert und wo ihre Grenzen liegen
  • Dateien, Ordner, Symbole, Dokumentation und Webquellen gezielt referenzieren
  • Ignore-Dateien nutzen, um sensible oder irrelevante Inhalte auszuschließen
  • Lange Chats vermeiden und Aufgaben mit frischem Kontext neu starten
Modul 3 Rules für konsistente Ergebnisse im Team
  • Projekt-Rules anlegen, versionieren und nach Dateimustern aktivieren
  • Architektur-, Stil- und Testkonventionen als wirksame Rules formulieren
  • Benutzer-Rules und Team-Rules sinnvoll voneinander abgrenzen
  • Rules anhand typischer Fehlgriffe des Agenten iterativ verbessern
Modul 4 Agent-Modus in der Praxis
  • Features schrittweise mit Plan, Umsetzung und Tests entwickeln
  • Refactorings über viele Dateien sicher durchführen und Checkpoints nutzen
  • Terminalbefehle kontrolliert freigeben und Fehlerausgaben zurückspielen
  • MCP-Server für Ticketsysteme, Datenbanken oder Browser-Tests anbinden

Tag 2

Modul 5 Background Agents, Review und Governance
  • Aufgaben an Background Agents delegieren und parallel bearbeiten lassen
  • Ergebnisse als Branch oder Pull Request prüfen und nachsteuern
  • KI-gestütztes Code-Review einsetzen und mit menschlichem Review kombinieren
  • Sicherheitsrisiken, Secrets und Lizenzfragen im Unternehmenseinsatz adressieren
Modul 6 Praxislabor: API-Entwicklung
  • OpenAPI-Specs generieren
  • Server und Clients erzeugen
  • Contract-Tests aufbauen
  • Breaking Changes erkennen
  • API-Sicherheit prüfen
  • APIs für KI-Agenten öffnen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • APIs transportieren häufig personenbezogene und vertrauliche Daten: Sie lernen, Spezifikationen und Beispieldaten ohne echte Kundendaten zu erstellen, API-Schlüssel und Tokens aus dem KI-Kontext fernzuhalten und Datenschutz durch Technikgestaltung nach DSGVO sowie Anforderungen aus NIS2 umzusetzen.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

OpenAPI-Specs generieren

Aus fachlichen Anforderungen, Domänenmodellen oder bestehendem Code vollständige OpenAPI-Spezifikationen mit Schemas, Beispielen, Fehlerobjekten und Sicherheitsschemata entwerfen und gegen Ihre Styleguide-Regeln prüfen. Inkonsistenzen fallen so vor der Implementierung auf.

Server und Clients erzeugen

Aus einer Spezifikation Controller-Gerüste, Validierungslogik und typsichere Client-SDKs für mehrere Sprachen ableiten und die generierten Teile sauber von handgeschriebener Geschäftslogik trennen. Bei Spec-Änderungen wird einfach neu generiert.

Contract-Tests aufbauen

Consumer-Driven Contracts definieren, Testfälle für Grenzwerte, Fehlerpfade und Authentifizierung generieren und in der CI-Pipeline automatisch gegen Spezifikation und laufende Implementierung ausführen. Abweichungen blockieren das Deployment frühzeitig.

Breaking Changes erkennen

Zwei Versionen einer Spezifikation vergleichen, inkompatible Änderungen identifizieren, Migrationshinweise für Konsumenten formulieren und Deprecation-Strategien mit Versionierung und Sunset-Headern planen. Die Prüfung läuft automatisch bei jedem Pull Request mit.

API-Sicherheit prüfen

Endpunkte auf typische Schwachstellen aus den OWASP API Security Top 10 analysieren, etwa fehlerhafte Objekt-Autorisierung, Mass Assignment oder fehlendes Rate Limiting, und Korrekturen vorschlagen. Jede Empfehlung wird begründet.

APIs für KI-Agenten öffnen

Bestehende Schnittstellen als MCP-Server oder Tool-Definitionen bereitstellen, Beschreibungen und Parameter agententauglich formulieren und Berechtigungen so zuschneiden, dass Agenten nur freigegebene Aktionen ausführen. Alle Aufrufe werden protokolliert.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

API-Linter mit Hausregeln

Ein Kommandozeilenwerkzeug, das OpenAPI-Dateien gegen Ihre Design-Richtlinien prüft und verständliche Verbesserungsvorschläge direkt im Pull Request ausgibt. So wird API-Governance Teil des normalen Entwicklungsalltags.

Mock-Server aus Spec

Ein kleiner Dienst, der aus einer Spezifikation realistische Beispielantworten erzeugt, damit Frontend-Teams parallel zur Backend-Entwicklung arbeiten können. Er lässt sich lokal oder in der CI starten.

MCP-Server für interne API

Ein MCP-Server, der ausgewählte Endpunkte einer internen REST-API als Werkzeuge für KI-Assistenten bereitstellt, mit Authentifizierung und Protokollierung. Schreibende Aktionen erfordern eine explizite Freigabe.

Voraussetzungen

Sie programmieren regelmäßig in mindestens einer Sprache und sind mit Git sowie einer IDE wie VS Code vertraut. Sie entwickeln Backend-Anwendungen in einer gängigen Sprache wie Java, C#, TypeScript, Python oder Go und kennen HTTP, JSON und REST-Grundlagen.

Technische Voraussetzungen

Eigener Laptop mit installiertem Cursor, Git und Ihrer gewohnten Entwicklungsumgebung; ein Cursor-Konto mit Zugriff auf Agent-Funktionen wird empfohlen.

Datenschutz & Compliance

APIs transportieren häufig personenbezogene und vertrauliche Daten: Sie lernen, Spezifikationen und Beispieldaten ohne echte Kundendaten zu erstellen, API-Schlüssel und Tokens aus dem KI-Kontext fernzuhalten und Datenschutz durch Technikgestaltung nach DSGVO sowie Anforderungen aus NIS2 umzusetzen.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Di, 24. November 2026 – Mi, 25. November 2026 Online Anfragen
  • Mo, 30. November 2026 – Di, 1. Dezember 2026 München Anfragen
  • Mi, 9. Dezember 2026 – Do, 10. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Do, 14. Januar 2027 – Fr, 15. Januar 2027 Hannover Anfragen
  • Di, 19. Januar 2027 – Mi, 20. Januar 2027 Online Anfragen
  • Mo, 25. Januar 2027 – Di, 26. Januar 2027 Berlin Anfragen

Häufige Fragen

Brauche ich Vorkenntnisse in VS Code, um Cursor zu nutzen?

Hilfreich, aber nicht zwingend. Cursor basiert auf VS Code, daher fühlen sich Bedienung, Tastenkürzel und Erweiterungen vertraut an, und bestehende Einstellungen lassen sich übernehmen. Wer bisher mit JetBrains-IDEs oder anderen Editoren arbeitet, findet sich nach einer kurzen Einführung im Kurs schnell zurecht und kann sich auf die KI-Funktionen konzentrieren.

Wie verhindere ich, dass vertraulicher Code an Dritte gelangt?

Cursor bietet einen Datenschutzmodus und Unternehmenseinstellungen, die die Speicherung von Code beim Anbieter einschränken. Zusätzlich schließen Sie über Ignore-Dateien sensible Bereiche von Indizierung und Kontext aus. Im Kurs besprechen wir, wie Sie diese Optionen mit internen Richtlinien, Datenschutzanforderungen und dem Umgang mit Secrets in Einklang bringen.

Was bringen Rules im Vergleich zu guten Prompts?

Prompts gelten nur für eine einzelne Anfrage, Rules dagegen dauerhaft und für das ganze Team. Sie halten darin Architekturentscheidungen, bevorzugte Bibliotheken, Teststrategien und Stilvorgaben fest. Dadurch muss niemand diese Informationen wiederholen, und der Agent erzeugt Code, der zu Ihrer Codebasis passt. Rules werden mit dem Projekt versioniert und gemeinsam weiterentwickelt.

Lohnt sich Spec-first, wenn KI ohnehin schnell Code schreibt?

Gerade dann. Eine präzise Spezifikation ist der beste Kontext für einen KI-Assistenten: Sie legt Datenstrukturen, Fehlerfälle und Sicherheitsanforderungen eindeutig fest und dient zugleich als Vertrag für Konsumenten und als Grundlage für Tests. Ohne Spezifikation erzeugt KI schnell inkonsistente Endpunkte. Im Kurs nutzen Sie die Spec als zentrale Quelle für Generierung und Prüfung.

Was ist der Unterschied zwischen einer REST-API und einem MCP-Server?

Eine REST-API richtet sich an Entwickler:innen und Anwendungen, ein MCP-Server stellt Funktionen in einem standardisierten Format für KI-Assistenten und Agenten bereit, inklusive Beschreibungen, die das Modell versteht. Häufig ist der MCP-Server eine schlanke Schicht über bestehenden APIs. Sie lernen, wann sich dieser Schritt lohnt und wie Sie ihn sicher umsetzen.

Was kostet die Schulung „Cursor für API-Entwickler:innen“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 2 Trainingstag(e) mit Live-Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Unsere Terminvorschläge sind eine Orientierung. Im Anfrageformular können Sie jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und bestätigen innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart oder Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

Weitere Kurse für API-Entwickler:innen

Weitere Kurse zu Cursor

Alle 32 Kurse zu Cursor

Cursor · MünchenCursor · SalzburgCursor · BerlinCursor · AugsburgCursor · HannoverCursor · BremenCursor · StuttgartCursor · KaiserslauternCursor · Online