JetBrains MCPサーバー統合

「JetBrains」MCPサーバーは何をするのか？

JetBrains MCPサーバーは、AIクライアントとIntelliJ、PyCharm、WebStorm、Android StudioなどのJetBrains IDEの間でプロキシとして動作します。AIアシスタントと開発環境を橋渡しすることで、AIエージェントがIDEと直接やり取りできる強化されたワークフローを実現します。この接続により、コードナビゲーション、プロジェクト管理、コマンドの実行、IDEサービスへのアクセスなどをModel Context Protocol（MCP）を通じて行えます。JetBrains製品向けのMCPサーバープラグインを活用することで、開発者は大規模言語モデルや自動化ツールを使って、開発作業の効率化や繰り返し作業の自動化、インテリジェントな提案をJetBrains IDEの慣れ親しんだインターフェース上で利用できます。

プロンプト一覧

利用可能なドキュメントにはプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

利用可能なドキュメントには特定のリソースは記載されていません。

ツール一覧

利用可能なドキュメントやserver.pyには明示的なツールの記載はありません。

このMCPサーバーのユースケース

• IDE自動化: JetBrains IDEでビルド実行やプロジェクト管理などの繰り返し作業をAIが自動化し、開発者の生産性を向上させます。
• クロスIDE統合: 複数のJetBrains IDEをAIエージェントが連携し、異なる言語やプロジェクトタイプをまたいだワークフローをサポートします。
• AIによるコードナビゲーション: AIがIDEの機能を活用して大規模コードベースのナビゲーションを支援し、探索を迅速かつ直感的にします。
• シームレスなAI-IDE通信: AIクライアントとJetBrains IDE間でリアルタイムの提案、コード補完、リファクタリングなどの直接通信を実現します。
• マルチプラットフォーム対応: IntelliJ、PyCharm、WebStorm、Android Studioに対応しており、主要なJetBrainsツールで一貫したAI統合を実現します。

セットアップ方法

Windsurf

1. JetBrains IDEにNode.jsとJetBrains MCP Serverプラグインがインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定画面を開きます。
3. ユーザー設定（JSON）ファイルを編集してJetBrains MCPサーバーを追加します:

   {
     "mcp": {
       "servers": {
         "jetbrains": {
           "command": "npx",
           "args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"]
         }
       }
     }
   }
   

4. 設定を保存してWindsurfを再起動します。
5. JetBrains IDEへの接続を確認します。

APIキーの保護（例）

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "jetbrains": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"],
        "env": {
          "IDE_PORT": "your_ide_port"
        }
      }
    }
  }
}

Claude

1. IDEにJetBrains MCP Serverプラグインをインストールします。
2. claude_desktop_config.json（Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json、Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json）を開きます。
3. MCPサーバー設定を追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "jetbrains": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"]
       }
     }
   }
   

4. ファイルを保存して閉じます。
5. Claude Desktopを再起動し、JetBrains IDEが開いていることを確認します。

APIキーの保護（例）

{
  "mcpServers": {
    "jetbrains": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"],
      "env": {
        "IDE_PORT": "your_ide_port"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. IDEにNode.jsとJetBrains MCP Serverプラグインをインストールします。
2. ワークスペースの.vscode/mcp.jsonを作成または編集します:

   {
     "servers": {
       "jetbrains": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"]
       }
     }
   }
   

3. 保存してCursorを再起動します。
4. IDEでMCPサーバー接続を確認します。

APIキーの保護（例）

{
  "servers": {
    "jetbrains": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"],
      "env": {
        "IDE_PORT": "your_ide_port"
      }
    }
  }
}

Cline

1. JetBrains IDEにNode.jsとMCP Serverプラグインがインストールされていることを確認します。
2. Clineの設定ファイルにアクセスします。
3. MCPサーバーエントリを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "jetbrains": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"]
       }
     }
   }
   

4. 変更を保存してClineを再起動します。
5. 接続時にJetBrains IDEが開いていることを確認します。

APIキーの保護（例）

{
  "mcpServers": {
    "jetbrains": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"],
      "env": {
        "IDE_PORT": "your_ide_port"
      }
    }
  }
}

注意: "your_ide_port"はIDEの組み込みWebサーバーの実際のポート番号に置き換えてください。

フロー内でこのMCPを使用する方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントへ接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。system MCP設定セクションにて、以下のJSONフォーマットでMCPサーバー情報を入力します。

{
  "jetbrains": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用し、その全機能へアクセスできます。"jetbrains"を実際のMCPサーバー名に、URLも自分のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

ドキュメントから、JetBrains MCPサーバーはメンテナンスされ、人気もありますが、プロンプト・リソース・ツールのプリミティブな公開ドキュメントはありません。設定は十分に説明されており、APIキー保護の対応もあります。JetBrains IDEユーザーには有用性が高いですが、MCP固有機能に関するドキュメントは今後充実が望まれます。

MCPスコア