
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...

Aktivera sömlös AI-driven automation och kodintelligens i JetBrains IDE:er genom att koppla FlowHunt till JetBrains MCP-servern.
FlowHunt erbjuder ett extra säkerhetslager mellan dina interna system och AI-verktyg, vilket ger dig granulär kontroll över vilka verktyg som är tillgängliga från dina MCP-servrar. MCP-servrar som hostas i vår infrastruktur kan sömlöst integreras med FlowHunts chatbot samt populära AI-plattformar som ChatGPT, Claude och olika AI-redigerare.
JetBrains MCP-servern fungerar som en proxy mellan AI-klienter och JetBrains IDE:er såsom IntelliJ, PyCharm, WebStorm och Android Studio. Genom att koppla AI-assistenter till utvecklingsmiljön möjliggörs förbättrade arbetsflöden där AI-agenter kan interagera direkt med IDE:n. Denna anslutning möjliggör uppgifter såsom kodnavigering, projektledning, kommandokörning eller åtkomst till IDE-tjänster via Model Context Protocol (MCP). Integrationen använder MCP Server-plugin för JetBrains-produkter, vilket gör det möjligt för utvecklare att utnyttja stora språkmodeller och automation för att effektivisera utveckling, automatisera repetitiva moment och ge intelligenta förslag direkt i sin välbekanta JetBrains IDE-miljö.
Inga promptmallar nämns i den tillgängliga dokumentationen.
Inga specifika resurser listas i den tillgängliga dokumentationen.
Inga explicita verktyg beskrivs i den tillgängliga dokumentationen eller server.py.
{
"mcp": {
"servers": {
"jetbrains": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"]
}
}
}
}
{
"mcp": {
"servers": {
"jetbrains": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"],
"env": {
"IDE_PORT": "your_ide_port"
}
}
}
}
}
claude_desktop_config.json (Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).{
"mcpServers": {
"jetbrains": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"jetbrains": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"],
"env": {
"IDE_PORT": "your_ide_port"
}
}
}
}
.vscode/mcp.json i din arbetsyta:{
"servers": {
"jetbrains": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"]
}
}
}
{
"servers": {
"jetbrains": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"],
"env": {
"IDE_PORT": "your_ide_port"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"jetbrains": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"jetbrains": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"],
"env": {
"IDE_PORT": "your_ide_port"
}
}
}
}
Observera: Byt ut
"your_ide_port"mot den faktiska porten för din IDE:s inbyggda webbserver.
Använda MCP i FlowHunt
För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flow och koppla den till din AI-agent:
Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion lägger du in dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:
{
"jetbrains": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
När detta är konfigurerat kan AI-agenten använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner. Kom ihåg att byta ut "jetbrains" till det faktiska namnet på din MCP-server om det skiljer sig och ersätt URL:en med din egen MCP-serveradress.
| Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Noteringar |
|---|---|---|
| Översikt | ✅ | Bra sammanfattning finns |
| Lista över promptmallar | ⛔ | Inga promptmallar dokumenterade |
| Lista över resurser | ⛔ | Inga resurser dokumenterade |
| Lista över verktyg | ⛔ | Inga verktyg beskrivna i tillgängliga filer |
| Säkra API-nycklar | ✅ | Använder miljövariabler för IDE_PORT i exempel |
| Samplingstöd (mindre viktigt i utvärdering) | ⛔ | Ej nämnt |
Baserat på dokumentationen är JetBrains MCP-servern välunderhållen och populär, men saknar offentligt dokumenterade prompt-, resurs- och verktygsprimitiver i detta arkiv. Konfigurationen är väl täckt och stöd för att säkra API-nycklar finns. Sammantaget är nyttan stor för JetBrains IDE-användare, men dokumentationen kunde vara mer komplett kring MCP-specifika funktioner.
| Har LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
|---|---|
| Har minst ett verktyg | ⛔ |
| Antal forks | 54 |
| Antal stjärnor | 772 |
JetBrains MCP-servern fungerar som en proxy mellan AI-klienter och JetBrains IDE:er, vilket gör det möjligt för AI-agenter att automatisera uppgifter, erbjuda kodnavigering och interagera med IDE-funktioner via Model Context Protocol (MCP).
MCP-servern är kompatibel med IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm och Android Studio och erbjuder multiplattformsstöd för AI-integration.
Ja, med MCP-servern kan du automatisera repetitiva uppgifter, hantera projekt och använda AI-driven navigering och förslag direkt i din JetBrains IDE.
Du kan säkra din konfiguration genom att ställa in känslig information som IDE-portar med miljövariabler, som visas i konfigurationsexemplen ovan.
För närvarande finns inga särskilda promptmallar eller ytterligare resurser dokumenterade för denna server. Integrationen fokuserar på att möjliggöra AI-IDE-kommunikation och automation.
Snabba upp ditt utvecklingsflöde genom att koppla JetBrains IDE:er till FlowHunts AI-funktioner via MCP-servern.
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...
JupyterMCP möjliggör sömlös integration av Jupyter Notebook (6.x) med AI-assistenter via Model Context Protocol. Automatisera kodkörning, hantera celler och häm...
Kubernetes MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes-kluster, vilket möjliggör AI-drivna automatiseringar, resursxadhantering och D...
Cookie-samtycke
Vi använder cookies för att förbättra din surfupplevelse och analysera vår trafik. See our privacy policy.


