Tích hợp Máy chủ MCP JetBrains

Tích hợp Máy chủ MCP JetBrains

Kích hoạt tự động hóa thông minh bằng AI và trí tuệ mã trong IDE JetBrains bằng cách kết nối FlowHunt với Máy chủ MCP JetBrains.

Máy chủ MCP “JetBrains” làm gì?

Máy chủ MCP JetBrains hoạt động như một proxy giữa các client AI và IDE JetBrains như IntelliJ, PyCharm, WebStorm và Android Studio. Bằng cách kết nối trợ lý AI với môi trường phát triển, máy chủ này cho phép quy trình làm việc nâng cao khi các tác nhân AI có thể tương tác trực tiếp với IDE. Kết nối này cho phép thực hiện các tác vụ như điều hướng mã, quản lý dự án, thực thi lệnh hoặc truy cập dịch vụ IDE thông qua Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP). Việc tích hợp tận dụng plugin MCP Server cho các sản phẩm JetBrains, giúp các lập trình viên có thể sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn và công cụ tự động hóa để đơn giản hóa phát triển, tự động hóa công việc lặp lại và đưa ra các gợi ý thông minh ngay trong giao diện IDE JetBrains quen thuộc.

Danh sách Prompt

Không có template prompt nào được đề cập trong tài liệu hiện có.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên cụ thể nào được liệt kê trong tài liệu hiện có.

Danh sách Công cụ

Không có công cụ rõ ràng nào được mô tả trong tài liệu hiện có hoặc server.py.

Các trường hợp sử dụng của Máy chủ MCP này

  • Tự động hóa IDE: Cho phép AI tự động hóa các tác vụ lặp lại trong IDE JetBrains như chạy build hoặc quản lý dự án, từ đó tăng năng suất cho lập trình viên.
  • Tích hợp đa IDE: Sử dụng tác nhân AI để tương tác với nhiều IDE JetBrains, hỗ trợ quy trình làm việc liên quan đến nhiều loại ngôn ngữ hoặc dự án khác nhau.
  • Điều hướng bằng AI: Cho phép AI hỗ trợ điều hướng các codebase lớn bằng cách tận dụng các chức năng sẵn có của IDE, giúp khám phá mã nhanh hơn và trực quan hơn.
  • Giao tiếp AI-IDE liền mạch: Tạo điều kiện giao tiếp trực tiếp giữa client AI và IDE JetBrains để nhận gợi ý thời gian thực, hoàn thành mã hoặc các tác vụ refactor.
  • Hỗ trợ đa nền tảng: Tận dụng khả năng tương thích của máy chủ với IntelliJ, PyCharm, WebStorm và Android Studio để tích hợp AI đồng bộ trên các công cụ JetBrains phổ biến.

Cách thiết lập

Windsurf

  1. Đảm bảo Node.js và Plugin Máy chủ MCP JetBrains đã được cài đặt trong IDE JetBrains của bạn.
  2. Mở phần cài đặt cấu hình của Windsurf.
  3. Thêm Máy chủ MCP JetBrains bằng cách chỉnh sửa tệp User Settings (JSON) của bạn:
    {
      "mcp": {
        "servers": {
          "jetbrains": {
            "command": "npx",
            "args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"]
          }
        }
      }
    }
    
  4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
  5. Xác minh kết nối đến IDE JetBrains của bạn.

Bảo mật API Key (Ví dụ)

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

Claude

  1. Cài đặt Plugin Máy chủ MCP JetBrains trong IDE của bạn.
  2. Mở claude_desktop_config.json (Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
  3. Thêm cấu hình máy chủ MCP:
    {
      "mcpServers": {
        "jetbrains": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"]
        }
      }
    }
    
  4. Lưu và đóng tệp.
  5. Khởi động lại Claude Desktop và đảm bảo IDE JetBrains của bạn đang mở.

Bảo mật API Key (Ví dụ)

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

Cursor

  1. Cài đặt Node.js và Plugin Máy chủ MCP JetBrains trong IDE của bạn.
  2. Tạo hoặc chỉnh sửa .vscode/mcp.json trong workspace của bạn:
    {
      "servers": {
        "jetbrains": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"]
        }
      }
    }
    
  3. Lưu và khởi động lại Cursor.
  4. Xác minh kết nối máy chủ MCP trong IDE của bạn.

Bảo mật API Key (Ví dụ)

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

Cline

  1. Đảm bảo Node.js và Plugin Máy chủ MCP đã được cài đặt trong IDE JetBrains của bạn.
  2. Truy cập vào tệp cấu hình Cline của bạn.
  3. Thêm mục nhập máy chủ MCP với:
    {
      "mcpServers": {
        "jetbrains": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"]
        }
      }
    }
    
  4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cline.
  5. Đảm bảo IDE JetBrains của bạn đang mở khi kết nối.

Bảo mật API Key (Ví dụ)

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

Lưu ý: Thay "your_ide_port" bằng cổng thực tế của webserver tích hợp trong IDE của bạn.

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với tác nhân AI của bạn:

FlowHunt MCP flow

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, hãy chèn chi tiết máy chủ MCP của bạn theo dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ đổi "jetbrains" thành tên máy chủ MCP thực tế của bạn nếu khác và thay URL bằng URL máy chủ MCP của bạn.


Tổng quan

PhầnCó sẵnChi tiết/Ghi chú
Tổng quanCó tóm tắt tốt
Danh sách PromptKhông có prompt nào được tài liệu hóa
Danh sách Tài nguyênKhông có tài nguyên nào được tài liệu hóa
Danh sách Công cụKhông có công cụ nào được mô tả trong các tệp có sẵn
Bảo mật API KeySử dụng biến môi trường IDE_PORT trong ví dụ cấu hình
Hỗ trợ Sampling (ít quan trọng)Không đề cập

Dựa trên tài liệu, Máy chủ MCP JetBrains được duy trì tốt và phổ biến, nhưng thiếu các primitive prompt, tài nguyên và công cụ được tài liệu hóa công khai trong repository này. Cấu hình được đề cập chi tiết, và có hỗ trợ bảo mật API key. Tổng thể, đây là giải pháp hữu ích cho người dùng IDE JetBrains, tuy nhiên tài liệu có thể chi tiết hơn về các tính năng riêng của MCP.


Điểm MCP

Có LICENSE✅ (Apache-2.0)
Có ít nhất một công cụ
Số Fork54
Số Star772

Câu hỏi thường gặp

Máy chủ MCP JetBrains là gì?

Máy chủ MCP JetBrains đóng vai trò là proxy giữa các client AI và IDE JetBrains, cho phép tác nhân AI tự động hóa tác vụ, cung cấp điều hướng mã và tương tác với các chức năng IDE thông qua Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP).

Những IDE JetBrains nào được hỗ trợ?

Máy chủ MCP tương thích với IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm và Android Studio, hỗ trợ đa nền tảng cho tích hợp AI.

Tôi có thể dùng AI để tự động hóa tác vụ trong IDE JetBrains của mình không?

Có, với Máy chủ MCP, bạn có thể tự động hóa các tác vụ lặp lại, quản lý dự án, và sử dụng điều hướng và gợi ý thông minh trực tiếp trong IDE JetBrains của bạn.

Làm thế nào để bảo mật kết nối giữa FlowHunt và IDE JetBrains của tôi?

Bạn có thể bảo mật cấu hình của mình bằng cách đặt các thông tin nhạy cảm như cổng IDE thông qua biến môi trường, như đã hướng dẫn trong các ví dụ cấu hình ở trên.

Có template prompt hoặc tài nguyên tích hợp sẵn nào cho Máy chủ MCP này không?

Hiện tại chưa có template prompt hay tài nguyên bổ sung nào được tài liệu hóa cho máy chủ này. Việc tích hợp tập trung vào kích hoạt giao tiếp và tự động hóa giữa AI và IDE.

Tích hợp IDE JetBrains với FlowHunt

Nâng cao quy trình phát triển của bạn bằng cách kết nối IDE JetBrains với khả năng AI của FlowHunt thông qua Máy chủ MCP.

Tìm hiểu thêm

Tích hợp Máy chủ JupyterMCP MCP
Tích hợp Máy chủ JupyterMCP MCP

Tích hợp Máy chủ JupyterMCP MCP

JupyterMCP cho phép tích hợp liền mạch Jupyter Notebook (6.x) với các trợ lý AI thông qua Giao Thức Mô Hình Ngữ Cảnh (Model Context Protocol). Tự động hóa thực ...

5 phút đọc
MCP Jupyter +5
Tích Hợp Máy Chủ JFrog MCP
Tích Hợp Máy Chủ JFrog MCP

Tích Hợp Máy Chủ JFrog MCP

Tích hợp các trợ lý AI của bạn với API Nền tảng JFrog bằng Máy chủ JFrog MCP. Tự động hóa quản lý kho lưu trữ, theo dõi build, giám sát thời gian thực, tìm kiếm...

6 phút đọc
DevOps AI +5
Tích Hợp Máy Chủ MCP Kubernetes
Tích Hợp Máy Chủ MCP Kubernetes

Tích Hợp Máy Chủ MCP Kubernetes

Kubernetes MCP Server là cầu nối giữa trợ lý AI và các cụm Kubernetes, cho phép tự động hóa bằng AI, quản lý tài nguyên và quy trình DevOps thông qua các lệnh M...

5 phút đọc
AI Kubernetes +4