Dein Security-Team hat Nein gesagt. Proprietärer Code, der das Netzwerk verlässt? Kommt nicht in Frage. Also haben deine Entwickler weiter wie die Höhlenmenschen in ChatGPT kopiert, und der CISO hat so getan, als würde er nichts sehen.
Am 2. April hat Anysphere Cursor 3 gelauncht — 'ein einheitlicher Workspace zum Bauen von Software mit Agents." Das Highlight: Self-hosted Background Agents, die Cursor schon eine Woche vorher ausgerollt hatte. Autonomes AI-Coding, das deinen Code auf deinen Servern behält. Das von einer Firma, die bis März 2026 $2 Mrd. jährlichen wiederkehrenden Umsatz erreicht hat — verdoppelt von $1 Mrd. in rund vier Monaten. Mehr als die Hälfte der Fortune 500 nutzt es bereits.
Die Architektur hakt die Compliance-Box sauber ab. Ein leichtgewichtiger Worker-Prozess auf deinen Servern verbindet sich ausgehend per HTTPS mit Cursors Cloud. Keine eingehenden Ports, keine VPN-Tunnel, keine Firewall-Änderungen. Code-Ausführung, Builds, Tests, Secrets, Dependencies — alles bleibt auf deiner Infrastruktur. Model Inference — das eigentliche AI-Denken — geht weiterhin an Cursors API oder welchen LLM-Endpoint (Large Language Model — das Gehirn hinter der KI) du auch konfigurierst. Dein Code verlässt nie das Haus.
Data Residency: gelöst. Einkauf: glücklich. Aber hier kommt das Problem, das beim Procurement-Meeting niemand angesprochen hat.
Während der Agent an deiner Codebase arbeitet, baut er einen semantischen Index auf — eine tiefgreifende Karte der Struktur, Beziehungen und Muster deines Codes. Cursor nennt es @Codebase. Er lernt die Konventionen deines Teams, eure Architekturentscheidungen, eure Test-Patterns. Über Wochen des Gebrauchs verdichtet sich dieser Kontext zu etwas wirklich Wertvollem: einer KI, die dein Projekt versteht.
Dieses Verständnis lebt in Cursors Cloud. Und laut einer detaillierten Analyse von vexp.dev wird es 'nicht in einer Weise exponiert, die andere Tools konsumieren können." Kein Export. Keine API. Kein Portabilitätsstandard. Die offizielle Cursor-Dokumentation zu Self-hosted Agents erwähnt Data Residency auf siebzehn verschiedene Arten, enthält aber null Erwähnungen von Context-Export oder Memory-Portabilität.
Der Preis des Wechsels? vexp.dev schätzt, dass ein Umstieg auf einen Konkurrenten bedeutet, dass das neue Tool 'deine Codebase von Grund auf neu erkunden muss — Dateien neu lesen, Beziehungen neu entdecken und Kontext neu aufbauen," was 'deinen gesamten Token-Verbrauch verdoppeln oder verdreifachen kann." Tokens — die Wort-Häppchen, die KI liest und dir berechnet — werden zur versteckten Migrationssteuer. Drei Monate akkumulierter Kontext? Weg. Deine neue KI fängt am ersten Tag als verwirrter Praktikant an.
Kein Austauschformat existiert zwischen Cursor, GitHub Copilot und Claude Code für Agent Memory. Manche Entwickler basteln sich geteilte Instruktionsdateien (.cursorrules, CLAUDE.md) zusammen oder schrauben MCP Memory Server dran (Model Context Protocol — stell dir USB vor, aber für KI-Tool-Verbindungen). Das ist Panzerband, keine Lösung.
Bevor dein Team bei Cursor 3 unterschreibt, weil es die Self-hosted-Box abhakt, stell eine Frage: Was passiert mit allem, was der Agent gelernt hat, wenn wir wechseln wollen? Die Antwort lautet, Stand heute: Du wechselst nicht. Nicht weil der Code gefangen ist — das hat Cursor gelöst — sondern weil der Kontext es ist.
Data Residency war das Lock-in von gestern. Agent Memory ist das von morgen. Cursor hat den Käfig bequemer gemacht. Nicht offener.
