Cursor Self-Hosted Machines：Agent 在客戶自管機器池執行，推論與規劃仍在雲端

Cursor Self-Hosted Machines：Agent 在客戶自管機器池執行，推論與規劃仍在雲端。執行架構 團隊可把 Cursor cloud agents 部署到自管 GPU、Mac、Kubernetes、VM 或難以封裝的建置環境。機器安裝 Cursor CLI 後執行 agent worker start，透過長連線 outbound HTTPS 接收 tool call；Cursor 的 harness 負責推論與規劃，再把工作交給 worker，並接收結果進入下一輪推論。Cursor 表示不會主動對客戶網路發起 inbound 連線。影片畫面中的「Run on」選單則提供 Cloud、This Mac 與 Remote Machines 三種執行目標，其中 Remote Machines 被勾選。介面選單提供 Cloud、This Mac 與 Remote Machines 三種執行目標選項切換pool 與生命週期 pool 是供團隊或企業共用的命名 worker 佇列，不綁定單一 repo，因此同一 pool 可服務多個 repo。控制器會監看請求佇列，容量不足時呼叫團隊提供的 spawn script；沒有可用 worker 時，請求會等待。團隊可設定： idle timeout，並在閒置後重設機器、送回 pool。 保留 workspace 供後續工作使用，或建立 snapshot 後停止閒置機器，讓後續任務恢復。 依需求增加或縮減容量；worker 斷線後，容量也會下降。部署與整合 個人工作流程可用一台 laptop 或 VM 連接至 My Machines；企業則可使用自有內部服務、版本控制系統與特殊硬體。官方列出的合作整合包括 AWS Lambda、Cloudflare、Coder、Daytona、E2B、Modal、Namespace 與 Vercel。Computer Use 現在支援 Linux worker 與 Mac，但 Linux 必須先安裝 Chrome 或 Chromium 相依套件。資料與限制 Cursor 管理的環境仍是預設選項，包含專用 VM、相依套件設定、網路控制、Agent 隔離、密鑰遮罩、對外連線控制與簽署 commit。Self-Hosted Machines 只把執行環境移到客戶端；tool output 可能包含 source code，仍會回傳 Cursor 進行推論，conversation records 也可能由 Cursor 處理與儲存。原文未說明保留期限或客戶能否自行控管這些紀錄，屬於需人工核對的資料治理風險；此外，pool 容量、定價與全面可用時間也尚未公布。原文：https://easyvibecoding.app/curated/3249-cursor-launches-self-hosted-machines-cloud-agents-customer