JetBrains MCP-serverintegration

JetBrains MCP-serverintegration

Aktivera sömlös AI-driven automation och kodintelligens i JetBrains IDE:er genom att koppla FlowHunt till JetBrains MCP-servern.

Vad gör “JetBrains” MCP-servern?

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.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar nämns i den tillgängliga dokumentationen.

Lista över resurser

Inga specifika resurser listas i den tillgängliga dokumentationen.

Lista över verktyg

Inga explicita verktyg beskrivs i den tillgängliga dokumentationen eller server.py.

Användningsområden för denna MCP-server

  • IDE-automation: Möjliggör för AI att automatisera repetitiva uppgifter i JetBrains IDE:er, såsom att köra byggen eller hantera projekt, vilket ökar utvecklarens produktivitet.
  • Cross-IDE-integration: Använd AI-agenter för att interagera med flera JetBrains IDE:er och stödja arbetsflöden som spänner över olika språk eller projekttyper.
  • AI-driven navigering: Låt AI hjälpa till att navigera i stora kodbaser genom att utnyttja inbyggda IDE-funktioner, vilket gör kodutforskning snabbare och mer intuitiv.
  • Sömlös AI-IDE-kommunikation: Underlätta direktkommunikation mellan AI-klienter och JetBrains IDE:er för realtidsförslag, kodkomplettering eller refaktoreringsuppgifter.
  • Multiplattformsstöd: Utnyttja serverns kompatibilitet med IntelliJ, PyCharm, WebStorm och Android Studio för enhetlig AI-integration i populära JetBrains-verktyg.

Så sätter du upp det

Windsurf

  1. Säkerställ att Node.js och JetBrains MCP Server Plugin är installerade i din JetBrains IDE.
  2. Öppna Windsurfs konfigurationsinställningar.
  3. Lägg till JetBrains MCP-servern genom att redigera din User Settings (JSON)-fil:
    {
      "mcp": {
        "servers": {
          "jetbrains": {
            "command": "npx",
            "args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"]
          }
        }
      }
    }
    
  4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
  5. Verifiera anslutningen till din JetBrains IDE.

Säkra API-nycklar (exempel)

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

Claude

  1. Installera JetBrains MCP Server Plugin i din IDE.
  2. Öppna claude_desktop_config.json (Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
  3. Lägg till MCP-serverkonfigurationen:
    {
      "mcpServers": {
        "jetbrains": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara och stäng filen.
  5. Starta om Claude Desktop och se till att din JetBrains IDE är öppen.

Säkra API-nycklar (exempel)

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

Cursor

  1. Installera Node.js och JetBrains MCP Server Plugin i din IDE.
  2. Skapa eller redigera .vscode/mcp.json i din arbetsyta:
    {
      "servers": {
        "jetbrains": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"]
        }
      }
    }
    
  3. Spara och starta om Cursor.
  4. Verifiera MCP-serveranslutningen i din IDE.

Säkra API-nycklar (exempel)

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

Cline

  1. Bekräfta att Node.js och MCP Server Plugin är installerade i din JetBrains IDE.
  2. Gå till din Cline-konfigurationsfil.
  3. Lägg till MCP-serverposten med:
    {
      "mcpServers": {
        "jetbrains": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara ändringarna och starta om Cline.
  5. Se till att din JetBrains IDE är öppen när du ansluter.

Säkra API-nycklar (exempel)

{
  "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.

Hur du använder denna MCP i flows

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:

FlowHunt MCP-flöde

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.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Noteringar
ÖversiktBra sammanfattning finns
Lista över promptmallarInga promptmallar dokumenterade
Lista över resurserInga resurser dokumenterade
Lista över verktygInga verktyg beskrivna i tillgängliga filer
Säkra API-nycklarAnvänder 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.


MCP-poäng

Har LICENSE✅ (Apache-2.0)
Har minst ett verktyg
Antal forks54
Antal stjärnor772

Vanliga frågor

Vad är JetBrains MCP-servern?

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).

Vilka JetBrains IDE:er stöds?

MCP-servern är kompatibel med IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm och Android Studio och erbjuder multiplattformsstöd för AI-integration.

Kan jag använda AI för att automatisera uppgifter i min JetBrains IDE?

Ja, med MCP-servern kan du automatisera repetitiva uppgifter, hantera projekt och använda AI-driven navigering och förslag direkt i din JetBrains IDE.

Hur säkrar jag anslutningen mellan FlowHunt och min JetBrains IDE?

Du kan säkra din konfiguration genom att ställa in känslig information som IDE-portar med miljövariabler, som visas i konfigurationsexemplen ovan.

Finns det inbyggda promptmallar eller resurser för denna MCP-server?

För närvarande finns inga särskilda promptmallar eller ytterligare resurser dokumenterade för denna server. Integrationen fokuserar på att möjliggöra AI-IDE-kommunikation och automation.

Integrera JetBrains IDE:er med FlowHunt

Snabba upp ditt utvecklingsflöde genom att koppla JetBrains IDE:er till FlowHunts AI-funktioner via MCP-servern.

Lär dig mer

ModelContextProtocol (MCP) Server-integration
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

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...

3 min läsning
AI Integration +4
JupyterMCP MCP-serverintegration
JupyterMCP MCP-serverintegration

JupyterMCP MCP-serverintegration

JupyterMCP möjliggör sömlös integration av Jupyter Notebook (6.x) med AI-assistenter via Model Context Protocol. Automatisera kodkörning, hantera celler och häm...

3 min läsning
MCP Jupyter +5
Kubernetes MCP Server-integration
Kubernetes MCP Server-integration

Kubernetes MCP Server-integration

Kubernetes MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes-kluster, vilket möjliggör AI-drivna automatiseringar, resursxadhantering och D...

3 min läsning
AI Kubernetes +4