DeepSeek’i Cursor’ın Agent Mode’u ile nasıl çalıştırılır?

DeepSeek, Cursor’ı işaret edebileceğiniz (veya CometAPI gibi bir ağ geçidi üzerinden yönlendirebileceğiniz) OpenAI uyumlu bir API sunar. Dikkatli model adlandırması, embedding kontrolleri ve bir güvenlik incelemesiyle, kod üretimi, yeniden düzenlemeler ve test güdümlü iş akışları için Cursor’un Agent Mode’unu DeepSeek modellerine karşı çalıştırabilirsiniz.

DeepSeek nedir?

DeepSeek, metin, embedding ve ajan iş akışları için muhakeme odaklı LLM’ler ve ilgili API’ler sunan ticari bir yapay zeka model platformu ve model ailesidir. DeepSeek, arama/asistan/ajan deneyimleri oluşturmaya yönelik web ve API erişimi (ör. “DeepSeek-V3.2” sürümleri ve platform uç noktaları) sağlar. API, OpenAI uyumlu olarak sunulur — bu nedenle özel bir base_url + API anahtarı belirtebilmenize izin veren araçlar ve istemciler genellikle çok az değişiklikle çalışır.

DeepSeek-R1: Akıl Yürütme Motoru

DeepSeek-R1’in sunulması, “ajanik” iş akışları için oyunu değiştirdi. Hızla cevaba atlayan standart sohbet modellerinden farklı olarak R1, OpenAI’nin o1 serisine benzer bir "Düşünce Zinciri" (CoT) süreci kullanır. Cursor Agent Mode’da bu kritik önemdedir. Bir ajandan “kimlik doğrulama ara katmanını yeniden düzenleyin ve tüm bağımlı testleri güncelleyin” istendiğinde, önce plan yapması, sonra harekete geçmesi gerekir. R1’in kendi mantığını doğrulama yeteneği, hayal ürünü dosya yolları ve hatalı API çağrılarının oranını azaltır, Agent Mode’u belirgin şekilde daha özerk hale getirir.

Deepseek V3.2’deki atılımlar

1 Aralık 2025’te yayınlanan DeepSeek V3.2 iki çığır açan teknolojiyi tanıttı:

DeepSeek Sparse Attention (DSA): Geleneksel transformer’lar her tokene dikkat ederek hesaplamayı boşa harcarken, DSA dinamik olarak yalnızca en ilgili bilgiyi seçer. Bu, uzun bağlam doğruluğunu (128k tokene kadar) korurken çıkarım maliyetlerini yaklaşık %40 azaltır. Bu, tüm depoları “okuması” gereken kodlama ajanları için kritiktir.
Yerel “Düşünme” Modu: Önceki modeller “işini göster” şeklinde yönlendirme gerektirirken, V3.2 bir Düşünce Zinciri (CoT) sürecini doğrudan mimarisine entegre eder. Çıktıyı vermeden önce kendi mantığını doğrular; kütüphane içe aktarmalarında ve API çağrılarında “halüsinasyon oranını” önemli ölçüde azaltır.

DeepSeek-V4’ün Yaklaşan Gelişi

Sektör içinden sızan bilgiler, DeepSeek-V4’ün 2026 Şubat ortasında çıkmasının yakın olduğunu söylüyor. Sızıntılar, bu modelin 1 milyonun üzerinde token bağlam penceresine ve tek geçişte tüm depoları içeri alacak şekilde tasarlanmış özel “uzun bağlamlı kodlama” yeteneklerine sahip olacağını öne sürüyor. Bugün DeepSeek-Cursor hatlarını kuran erken benimseyenler, altyapılarını bir sonraki yetenek sıçramasına fiilen hazırlıyor.

Cursor Agent Mode nedir?

DeepSeek V3.2 beyin ise, Cursor Agent Mode gövdedir. 2026’da “IDE” tanımı değişti. Cursor artık sadece bir metin düzenleyici değil; ajanik bir ortamdır.

Otomatik Tamamlamanın Ötesinde

Standart yapay zeka kodlama araçları (eski Copilot gibi) tepkseldi — yazdığınız satırı tamamlarlardı. Agent Mode ise proaktiftir. Otonom bir döngü olarak çalışır:

Plan: Ajan, kullanıcının isteğini analiz eder (ör. “Kimlik doğrulama modülünü OAuth2 kullanacak şekilde yeniden düzenle”).
Bağlam Alma: Dosya sistemini otonom şekilde tarar, yalnızca ilgili dosyaları okur (auth.ts, user_model.go, config.yaml).
Eylem: Aynı anda birden fazla dosyaya düzenlemeler uygular.
Doğrulama: Agent Mode’un benzersiz bir özelliği, terminal komutlarını çalıştırabilmesidir. npm test veya cargo build komutlarını çalıştırır, hata günlüklerini ayrıştırır ve testler geçene kadar kodunu kendi kendine düzeltir.

Bu “Döngü” yeteneği maliyeti bir faktör haline getirir. Tek bir görev 50 API çağrısı gerektirebilir. Bunu pahalı modellerle yapmak maliyetli olur. DeepSeek ile yapmak ise önemsizdir.

Neden DeepSeek’i Cursor Agent Mode ile entegre etmelisiniz?

Faydalar

Kendi model seçiminizle otonom kodlama: DeepSeek’in modelleri maliyet/gecikme/kalite profilinize uyuyorsa, çok dosyalı yeniden düzenlemeler, test üretimi veya CI tarzı düzeltmeler için Cursor’un ajanlarını bu modellere karşı çalıştırabilirsiniz.
Fonksiyon çağrısı + araçlar: DeepSeek fonksiyon çağrısını destekler — test çalıştırma, linter çağırma veya dosyaları programatik olarak oluşturma gibi araçları orkestre etmesi gereken ajanlar için kullanışlıdır.
Ağ geçidiyle esneklik: DeepSeek’i bir ağ geçidi (CometAPI gibi) ile öne alarak yönlendirme, politika kontrolü ve model çoklama ekleyebilirsiniz. Bu, Cursor ayarlarını değiştirmeden sağlayıcı değiştirmek isteyen ekipler için tek uç nokta sağlar.

Riskler ve uyarılar

Gizlilik ve uyumluluk: DeepSeek, ulusal kurumlar ve araştırmacılar tarafından veri/telemetri soruları nedeniyle işaretlenmiştir. Özel kodu DeepSeek’e (veya herhangi bir üçüncü tarafa) iletmeden önce hukuk/infosec incelemesi yapın ve kurum içi veya özel ağ geçidi seçeneklerini değerlendirin.
Cursor’da embedding ve arama uyarıları: Cursor özellikleri (kod arama, tarama, embedding’ler) standart olmayan embedding uç noktalarıyla veya model embedding boyutları uyuşmadığında bozulabilir veya beklenmedik davranabilir. Topluluk, base_url değiştirildiğinde embedding sorunları bildirdi. Kapsamlı test yapın.
Model adlandırma ve araç desteği: Cursor belirli model adları veya yetenekler bekleyebilir (ör. araç desteği). DeepSeek modelini Cursor’un beklediği adla sunmanız veya özel bir modu yapılandırmanız gerekebilir.

Adım Adım Rehber: DeepSeek’i Cursor Agent Mode ile nasıl çalıştırırsınız?

Aşağıda iki dağıtım seçeneğiyle pragmatik bir yol bulunuyor: (A) Doğrudan — Cursor’u, DeepSeek’in OpenAI uyumlu uç noktasına doğrudan konuşacak şekilde yapılandırma; (B) Ağ Geçidi — DeepSeek’in önüne CometAPI’yi (veya hafif bir proxy’nizi) koyarak yönlendirmeyi, politikayı ve gözlemlenebilirliği merkezileştirme.

Ön koşullar: bir Cursor kurulumu (masaüstü veya bulut), bir DeepSeek API anahtarı (DeepSeek hesabınızdan) ve (ağ geçidi seçeneği için) bir CometAPI hesabı veya kendi ağ geçidiniz. Önce tek kullanımlık bir repoda test edin — güvenlik incelemesini tamamlayana kadar asla sırları veya yalnızca prod’a ait kodu göndermeyin.

Seçenek A — Doğrudan entegrasyon (en hızlı deneme)

1) curl ile DeepSeek API erişimini doğrulayın

DSEEK_KEY ve MODEL_NAME değerlerinizi yerleştirin. Bu adım, DeepSeek’in OpenAI uyumlu bir uç nokta gibi yanıt verdiğini doğrular.

# Chat completion style test (DeepSeek OpenAI-compatible)
export DSEEK_KEY="sk-...your_key..."
curl -s -X POST "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $DSEEK_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model":"deepseek-code-1.0",
    "messages":[{"role":"system","content":"You are a helpful code assistant."},
                {"role":"user","content":"Write a one-file Node.js Express hello world"}]
  }' | jq

Geçerli bir JSON choices yanıtı alırsanız devam edin. DeepSeek dokümanları, temel URL’leri ve örnek çağrıları belgelendirir.

2) DeepSeek’i Cursor’da özel bir model olarak ekleyin

Cursor’da: Settings → Models → Add OpenAI API Key (veya eşdeğeri). Şu alanları kullanın:

API key: DeepSeek API anahtarınızı yapıştırın.
Override OpenAI base URL: etkinleştirin ve https://api.deepseek.com/v1 olarak ayarlayın (veya dokümanların önerisine göre https://api.deepseek.com).
Add model name: DeepSeek’in sunduğu tam model adını ekleyin (ör. deepseek-code-1.0 veya panolarında listelenen model).

Notlar:

Bazı sürümlerde Cursor, etkinleştirme için hem geçerli bir OpenAI anahtarı hem de sağlayıcı anahtarını isteyebilir — doğrulama akışını izleyin. Kullanıcılar doğrulama adımında UI tuhaflıkları bildirdi; curl çalıştıysa ancak doğrulama başarısız olduysa Cursor günlüklerini veya forumu kontrol edin.

3) DeepSeek için ayarlı bir Cursor Custom Mode oluşturun (önerilir)

Cursor’un Custom Mode özelliğini kullanarak DeepSeek destekli ajanlar için hedeflenmiş bir yönerge seti ve araç yapılandırması tutun. Aşağıdaki örnek sistem istemini ve kural setini Custom Mode arayüzüne yapıştırabilirsiniz:

System prompt (example):
You are an autonomous code agent. Use concise diffs when editing files and produce unit tests when you modify functionality. Always run the project's test suite after changes; do not commit failing tests. Ask before changing database migrations. Limit external network requests. Use the provided tooling (file edits, run tests, lint) and explain major design decisions in a short follow-up message.

Rules:
- Tests first: always add or update tests for code changes.
- No secrets: do not output or exfiltrate API keys or secrets.
- Small commits: prefer multiple small commits over a single huge change.

Bu, ajanı sınırlandırmaya ve modelin davranış farklılıklarını telafi etmeye yardımcı olur. Cursor dokümanları, ajanları çalıştırırken planlamayı, talimatları ve doğrulanabilir hedefleri vurgular.

4) Agent Mode’u basit bir görevde test edin

Cursor’dan Agent Mode’da şunu isteyin: “Kimliği doğrulanmamış isteklerde login uç noktasının 401 döndürdüğünü doğrulayan bir birim testi ekle, ardından testin geçmesi için minimum kodu uygula.” Ajanın bir plan ürettiğini, düzenlemeler yaptığını, testleri çalıştırdığını ve yinelediğini izleyin. Takılırsa veya izin beklerse sistem kurallarını ayarlayın veya Custom Mode seçeneklerinde ajan özerkliğini artırın.

5) Embedding’leri ve kod aramayı sorun giderin

base_url’i değiştirdiğinizde Cursor’un kod tabanı araması, taraması veya @docs özellikleri bozulursa, muhtemelen embedding uç noktası farklılıklarından (boyut uyuşmazlığı veya küçük API davranış değişiklikleri) kaynaklanır. Sorun giderme kontrol listesi:

curl ile DeepSeek’in embedding uç noktasından bir embedding üretin ve vektör uzunluğunu doğrulayın.
Boyutlar Cursor’un beklediğinden farklıysa, embedding’leri normalize etmek için bir ağ geçidi kullanmayı veya politika izin veriyorsa embedding sağlayıcısını OpenAI olarak bırakıp tamamlamalar için yalnızca DeepSeek’i kullanmayı düşünün. base_url değiştirildiğinde embedding ile ilgili hatalar görülebilir.

Seçenek B — CometAPI üzerinden entegrasyon (ekipler için önerilir)

CometAPI, DeepSeek gibi altta yatan sağlayıcılara yönlendirme yaparken tek bir stabil uç noktayı (ve tutarlı model adlarını) sunabilen bir model ağ geçidi olarak çalışır. Bu, gözlemlenebilirlik, merkezileştirilmiş faturalama, politika kancaları ve sağlayıcı değiştirmeyi kolaylaştırır.

1) Neden bir ağ geçidi kullanmalı?

Merkezileştirilmiş kimlik bilgileri ve denetim günlükleri.
Model sürümü sabitleme ve trafik yönlendirme (birden çok modeli A/B test edin).
Politika uygulama (KVK/PİI’yi kaldırma, sırları maskeme) ve önbellekleme.
Cursor yapılandırmasını kolaylaştırır — Cursor’u bir kez CometAPI’ye yönlendirirsiniz; daha sonra sağlayıcı değiştirmek sunucu tarafı bir yapılandırma değişikliğidir.

2) Örnek CometAPI -> DeepSeek yönlendirmesi (kavramsal)

CometAPI konsolunda, DeepSeek’in model uç noktasına proxy’leyen bir model takma adı (ör. deepseek/production) oluşturursunuz. Ağ geçidi, bir API anahtarı ve https://api.cometapi.com/v1. gibi bir base_url sağlayabilir.

3) Cursor’u CometAPI kullanacak şekilde yapılandırın

Cursor’da: Settings → Models → Add OpenAI API Key — CometAPI anahtarını kullanın.
Override base URL: https://api.cometapi.com/v1.
Ağ geçidi model adını ekleyin (ör. deepseek/production veya oluşturduğunuz takma ad).

4) DeepSeek’e yönlendiren CometAPI üzerinden örnek curl

# Request to CometAPI, which routes to DeepSeek under the hood
export COMET_KEY="sk-comet-..."
curl -s -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $COMET_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model":"deepseek/production",
    "messages":[{"role":"system","content":"You are a careful code assistant."},
                {"role":"user","content":"Refactor function X to improve readability and add tests."}]
  }' | jq

Bu tek base_url, Cursor yapılandırmasını basitleştirir ve CometAPI istek kısıtlama, gözlemlenebilirlik ve maliyet muhasebesi gibi ek seçenekler sunabilir.

CometAPI bu konuda ne rol oynayabilir?

Kısa cevap

CometAPI, Cursor ile DeepSeek arasında bir model toplayıcı ağ geçidi olarak çalışabilir. Kimlik doğrulamayı, yönlendirmeyi, maliyet kontrollerini merkezileştirir ve modelleriniz farklı satıcılardan gelse bile tek bir OpenAI tarzı REST arabirimi sunar.

CometAPI’nin sağlayabileceği pratik roller

Birleşik uç nokta: Cursor veya sunucunuz yalnızca bir ağ geçidi uç noktasını bilmek zorunda kalır. DeepSeek-v3.2’ye yönlendirebilir veya DeepSeek kullanılamazsa farklı bir sağlayıcıya geri dönebilirsiniz.
Faturalama ve kotalar: CometAPI, modeller arası kullanım için faturalamayı ve politikaları toplar — ekipler arası maliyet tahsisi için faydalıdır.
Model A/B testi: Yönlendirme kurallarını ağ geçidinde güncelleyerek Cursor yapılandırmasını değiştirmeden model hedeflerini değiştirin.
Gecikme ve yedeklilik: Belirli bölgelerdeki kesintileri veya düzenleyici engelleri azaltmak için yedek sağlayıcılar yapılandırabilirsiniz.
Basitleştirilmiş kimlik doğrulama: Satıcı anahtarlarını Comet’te saklayın; Cursor yalnızca ağ geçidi anahtarınızı kullanır (proxy’nizden kısa ömürlü belirteçler). Bu, maruziyeti azaltır.

Örnek: DeepSeek’e yönlendirmek için CometAPI çağrısı (Python)

import requests
COMET_KEY = "sk-xxxxxxxx"
url = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"

payload = {
  "model": "deepseek-v3.2",   # instruct gateway which model to run
  "messages": [{"role":"user","content":"Refactor this function to be more testable:"}],
  "max_tokens": 1024,
  "stream": False
}

resp = requests.post(url, json=payload, headers={"Authorization": f"Bearer {COMET_KEY}"})
print(resp.json())

Ayrıntılı parametre adları ve model tanımlayıcıları için CometAPI dokümanları’nı kontrol edin — birçok modeli destekler ve kullanım analitiği sağlar.

Araç çağrıları nasıl çalışır ve Cursor üzerinden DeepSeek için nelere dikkat etmeli

DeepSeek fonksiyon çağrısını ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekler; Cursor araçları (dosya düzenleme, terminal çalıştırma, HTTP) sunar. Bir model bir fonksiyon çağrısı yayımladığında, Cursor’un ajan çerçevesi araç yürütmesini orkestre eder. İki önemli uygulama maddesi:

Fonksiyon çağrısı şemaları ajan çerçevesiyle eşleşmelidir — DeepSeek’in fonksiyon çağrısı yükü, Cursor’un araç adları ve argüman şekilleriyle eşlenmelidir. DeepSeek’in bir JSON fonksiyon çağrısı ürettiği ve ağ geçidinizin (veya Cursor’un) ayrıştırılmış fonksiyonu eşleşen araca ilettiği küçük bir döngüyle test edin.
Düşünme modu vs nihai yanıt — DeepSeek’in “düşünme” (chain-of-thought) modu, mantık içeriğini ve nihai yanıtı döndürür. Cursor’un ajan çerçevesi bu “mantık” içeriğini kullanıcıya yüzeyleyebilir veya gizleyebilir; araç çağrıları için genellikle modelin aracı çalıştırılmadan önce argümanları sonuçlandırmasını istersiniz. reasoning_content işlemesiyle ilgili DeepSeek dokümanlarını okuyun.

Örnek: bir fonksiyon çağrısını tetikleyen istek

{
  "model":"deepseek-reasoner",
  "messages":[{"role":"system","content":"You are an autonomous coding agent. Use tools only when necessary."},
              {"role":"user","content":"Run tests and fix failing assertions in tests/test_utils.py"}],
  "functions":[
    {"name":"run_shell","description":"execute shell command","parameters":{"type":"object","properties":{"cmd":{"type":"string"}},"required":["cmd"]}}
  ],
  "function_call":"auto"
}

DeepSeek {"name":"run_shell","arguments":"{\"cmd\":\"pytest tests/test_utils.py\"}"} döndürdüğünde, Cursor (veya ağ geçidiniz) bunu çalışma zamanı kabuk aracına yönlendirmeli, stdout/stderr’i yakalamalı ve sonuçları gözlem olarak modele geri iletmelidir.

Sorun giderme ve SSS

S: Cursor, DeepSeek anahtarımı kullanırken “403 please check the api-key” gösteriyor — neden?

C: Cursor, Cursor tarafından sağlanan modelleri kullanırken bazı model isteklerini kendi arka ucundan yönlendirebilir veya daha düşük planlarda ajan düzeyinde BYOK’a izin vermeyebilir. İki çözüm: (1) Cursor’un Add Model arayüzünü kullanın ve tam base_url ile anahtar semantiğini doğrulayın; (2) Cursor’un çağırabileceği bir proxy barındırın (bkz. Seçenek B) ve proxy’ye doğrudan istekle doğrulayın. Topluluk konuları her iki davranışı da belgeliyor.

S: Fonksiyon çağrıları yürütülmüyor veya argümanlar hatalı biçimlendirilmiş.

C: DeepSeek’in fonksiyon şemasını doğrulayın ve ağ geçidinizin veya Cursor araç eşlemenizin beklenen JSON türleriyle eşleştiğinden emin olun. Ayrıca DeepSeek’in yalnızca reasoning_content (düşünme izi) döndürüp nihai fonksiyon argümanlarını döndürmediğini kontrol edin — gerekirse nihai çözümlenmiş içeriği yeni bir model turuna geri verin.

S: Ajan çalıştırmaları pahalı. Maliyeti nasıl sınırlarım?

C: Ağ geçidinde katı token/kullanım kotaları ekleyin, N yinelemeden sonra insan incelemesi gerektirin veya çalıştırmaları yoğun olmayan zamanlara planlayın. Kullanım kaydını Comet’e gönderin ve çalışma eşikleri aşıldığında uyarılar oluşturun.

Sonuç: Değişim Kalıcı

DeepSeek’in Cursor Agent Mode ile entegrasyonu, yalnızca yeni bir özellik değil; üst düzey yapay zeka kodlamasının demokratikleşmesidir. Bariyeri düşürerek (maliyet) ve yetenek tavanını yükselterek (muhakeme), DeepSeek bireysel geliştiricilerin küçük bir ekibin üretkenliğine sahip olmasını sağladı.

Henüz bu kombinasyonu kullanmayanlar için: Cursor istemcinizi güncelleyin, bir DeepSeek/ CometAPI API anahtarı alın ve Agent Mode’u açın. Kodlamanın geleceği burada ve inanılmaz derecede verimli.

Geliştiriciler, deepseek v3.2’ye CometAPI üzerinden şimdi erişebilir. Başlamak için CometAPI’nin model yeteneklerini Playground’da keşfedin ve ayrıntılı talimatlar için API kılavuzuna göz atın. Erişmeden önce lütfen CometAPI’ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Com e tAPI entegrasyona yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat sunar.

Hazır mısınız?→ Free trial of Deepseek v3.2!