Support-Untersuchungen sind im Kern Rechercheaufgaben – und deshalb war der langsamste Teil bei der Beantwortung von Kundenanfragen schon immer das Zusammentragen des richtigen Kontexts. Indem wir Code, Logs, Teamwissen und vergangene Unterhaltungen in einer einzigen Cursor-Session bündeln, haben wir diesen Engpass für den Großteil unserer Arbeit beseitigt.

Heute laufen über 75 % der Support-Interaktionen von Cursor über Cursor selbst, was den Durchsatz der Support Engineers um das 5- bis 10-Fache erhöht. Das hat dazu geführt, dass Support Engineers heute deutlich mehr erreichen können als noch vor einem Jahr.

#Ausgangspunkt Codebasis

Bei unseren Untersuchungen beginnen wir typischerweise im Ask Mode. Wir richten ihn auf das Symptom aus und lassen ihn das relevante Produktverhalten rückwärts nachverfolgen. Da unsere vollständige Codebasis lokal verfügbar ist, kann Cursor in derselben Sitzung indizieren und semantische Suche über Produktcode, Dokumentation und interne Tools hinweg nutzen.

Hier werden Multi-Root-Workspaces besonders mächtig. Produktkontext erstreckt sich fast immer über mehrere Repositories. Die Beantwortung der Nutzerfrage „Why is this button disabled?“ kann Frontend-Logik, Richtlinienprüfungen im Backend und Dokumentation, die das erwartete Verhalten beschreibt, umfassen. Wir halten zusammengehörige Repositories in einem Workspace gebündelt, sodass sich solche Fragen in einem einzigen Thread beantworten lassen.

#Integration von Support-Quellen mit MCP

Wir verwenden MCP-Server, um Kontext abzurufen und in unsere Analysen einzubringen. Unsere Support-Ingenieur:innen müssen nicht mehr mehrere Tools durchsuchen, um relevanten Kontext zu finden, da er in Cursor verfügbar ist.

MCP-Server ermöglichen uns die Integration von:

• Datenbanken mit Kundeninformationen, wie z. B. Abonnementstufe, Teameinstellungen und Datenschutzeinstellungen
• gestreamten Ereignisprotokollen mit Details zu genutzten Diensten, Telemetriefehlern und Netzwerkproblemen
• Kommunikationsplattformen wie Slack, gefüllt mit Threads und Unterhaltungen, die unser Verständnis dafür schärfen, wie Kund:innen mit dem Produkt interagieren
• Plattformen für Engineering-Tickets, die potenziell Dutzende unterschiedlicher Teams umfassen, die jeweils anders arbeiten
• einem internen Dokumentationsdienst, der Runbooks und Troubleshooting-Guides enthält
• einem Account-Management-Service mit wichtigen Kundeninformationen, die beeinflussen können, wie wir auf Kund:innen zugehen

Mit Cursor und MCP-Servern können unsere Support-Ingenieur:innen benötigte Informationen schnell und direkt in ihre Codebase-Analysen einbeziehen.

#Ermitteln, wo der Fehler aufgetreten ist

Wenn ein Kunde einen Fehler meldet, müssen wir klären: Ist das Problem, das bei ihm auftritt, reproduzierbar oder nur vorübergehend, und wo genau ist Cursor fehlgeschlagen (Client-Seite, API-Edge, nachgelagerte Abhängigkeit, Authentifizierung). Datadog MCP ermöglicht es uns, die relevanten Logs und Traces direkt in den Untersuchungsthread zu holen, sodass wir sofort beginnen können, die möglichen Ursachen einzugrenzen.

#Ähnliche Fälle aufspüren

Wenn ein neues Support-Ticket eingeht, ist das Problem wahrscheinlich bereits bei einem anderen Kunden oder in unserem Team aufgetreten. Ein MCP, das in deine Support-Plattform und in Slack integriert ist, ermöglicht es uns, diesen Kontext direkt zu durchsuchen und die relevantesten Threads in die Untersuchung einzubeziehen. Wir suchen zuerst nach eindeutigen Identifikatoren (Fehlertexte, Request-IDs), erweitern die Suche bei Bedarf und suchen nach dem neuesten Thread, der einen aktuellen Status, einen Workaround und einen Verantwortlichen enthält.

#Feststellen, ob es sich um einen Bug handelt

Viele Untersuchungen laufen auf die Frage hinaus: „Bug oder erwartetes Verhalten?“ Mit Notion MCP können wir das relevante Runbook direkt in den Thread holen, es mit dem abgleichen, was wir sehen, und so entweder das Verhalten bestätigen oder den Fall mit einem deutlich klareren Bug-Report eskalieren.

#Einen Fehler melden

Wenn wir eine Untersuchung in Cursor abschließen, haben wir alle Informationen zusammen, die wir benötigen, um bei Engineering ein Ticket zu erstellen, falls etwas behoben werden muss. Die Linear MCP ermöglicht es uns, all diesen Kontext zu nutzen und daraus direkt im selben Thread eine formatierte Eskalation zu erstellen.

#Aktualisierungen der Dokumentation

Wenn mehrere Kunden dieselben Fragen haben, ist das oft ein Zeichen dafür, dass wir unsere Dokumentation verbessern müssen. Der technische Support ist ideal aufgestellt, um solche Verbesserungen direkt vorzunehmen. Wir markieren in Slack einfach @Cursor mit den nötigen Änderungen, und ein Cloud-Agent erstellt einen PR in unserem Docs-Repository.

#Prozess automatisieren

#Befehle für häufige Schritte

Wir verwenden Slash-Befehle für die am häufigsten wiederkehrenden Schritte im Prozess:

#Regeln und Skills für wiederkehrende Muster

Wir verwenden Regeln und Skills, um häufige Abläufe in Support-Fällen zu automatisieren.

#Subagenten, um Schritte parallel auszuführen

Subagenten ermöglichen es uns, gängige Schritte im Supportprozess parallel statt nacheinander auszuführen.

• LogInvestigator durchsucht Datadog nach der wahrscheinlichsten Fehlerstelle und unterstützenden Belegen.
• KnownIssueMiner scannt Slack und Notion nach früheren Threads und Workarounds.
• TicketWriter formatiert die Belege zu einer vollständigen Eskalation.
• CustomerReplyDrafter verfasst die Kundenantwort und entfernt interne Details.

Die Ergebnisse werden zu einem einzigen Ergebnis zusammengeführt, das wir prüfen und versenden.

#KI-nativer technischer Support

Durch die Kombination dieser Tools holen wir die Coderecherche direkt in den technischen Supportprozess. Wir schätzen, dass unser Team dadurch um bis zu eine Größenordnung produktiver sein kann als mit herkömmlichen Ansätzen, die mehr Hin- und Herspringen zwischen Tools und Teams erfordern. Dieser Produktivitätsgewinn ermöglicht es unserem kleinen (aber wachsenden) Team von Support-Ingenieur:innen, unsere schnell wachsende Nutzerbasis effektiv zu unterstützen.

Wenn du mehr darüber erfahren möchtest, wie du Cursor in deinen CX-Workflow integrieren kannst, melde dich bei uns.