Integracja serwera JetBrains MCP

Co robi serwer JetBrains MCP?

Serwer JetBrains MCP działa jako pośrednik pomiędzy klientami AI a IDE JetBrains, takimi jak IntelliJ, PyCharm, WebStorm i Android Studio. Łącząc asystentów AI ze środowiskiem programistycznym, umożliwia rozszerzone przepływy pracy, gdzie agenci AI mogą bezpośrednio wchodzić w interakcje z IDE. To połączenie pozwala na takie zadania jak nawigacja po kodzie, zarządzanie projektami, wykonywanie poleceń czy dostęp do usług IDE przez Model Context Protocol (MCP). Integracja korzysta z wtyczki serwera MCP do produktów JetBrains, umożliwiając programistom wykorzystywanie dużych modeli językowych i narzędzi do automatyzacji w celu usprawnienia pracy, automatyzacji powtarzalnych zadań oraz dostarczania inteligentnych sugestii w dobrze znanym interfejsie IDE JetBrains.

Lista promptów

Brak szablonów promptów w dostępnej dokumentacji.

Lista zasobów

Brak konkretnych zasobów wymienionych w dostępnej dokumentacji.

Lista narzędzi

Brak opisanych narzędzi w dostępnej dokumentacji ani w server.py.

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

• Automatyzacja IDE: Pozwól AI automatyzować powtarzalne zadania w IDE JetBrains, takie jak uruchamianie buildów czy zarządzanie projektami, zwiększając produktywność programisty.
• Integracja między IDE: Używaj agentów AI do interakcji z wieloma IDE JetBrains, wspierając przepływy pracy w różnych językach czy typach projektów.
• Nawigacja wspierana AI: Umożliw AI wspomaganie nawigacji po dużych bazach kodu, wykorzystując funkcje IDE do szybszej i bardziej intuicyjnej eksploracji kodu.
• Płynna komunikacja AI-IDE: Ułatwiaj bezpośrednią komunikację między klientami AI a IDE JetBrains dla sugestii w czasie rzeczywistym, podpowiedzi kodu czy refaktoryzacji.
• Wsparcie wielu platform: Wykorzystaj kompatybilność serwera z IntelliJ, PyCharm, WebStorm i Android Studio, zapewniając spójną integrację AI w popularnych narzędziach JetBrains.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js oraz wtyczka JetBrains MCP Server są zainstalowane w Twoim IDE JetBrains.
2. Otwórz ustawienia konfiguracyjne Windsurf.
3. Dodaj serwer JetBrains MCP, edytując plik User Settings (JSON):

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

4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
5. Zweryfikuj połączenie z IDE JetBrains.

Zabezpieczanie kluczy API (przykład)

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

Claude

1. Zainstaluj wtyczkę JetBrains MCP Server w swoim IDE.
2. Otwórz claude_desktop_config.json (Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
3. Dodaj konfigurację serwera MCP:

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

4. Zapisz i zamknij plik.
5. Uruchom ponownie Claude Desktop i upewnij się, że IDE JetBrains jest otwarte.

Zabezpieczanie kluczy API (przykład)

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

Cursor

1. Zainstaluj Node.js i wtyczkę JetBrains MCP Server w swoim IDE.
2. Utwórz lub edytuj .vscode/mcp.json w swoim projekcie:

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

3. Zapisz i uruchom ponownie Cursor.
4. Zweryfikuj połączenie serwera MCP w swoim IDE.

Zabezpieczanie kluczy API (przykład)

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

Cline

1. Potwierdź, że Node.js oraz wtyczka MCP Server są zainstalowane w Twoim IDE JetBrains.
2. Uzyskaj dostęp do pliku konfiguracyjnego Cline.
3. Dodaj wpis serwera MCP:

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

4. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Cline.
5. Upewnij się, że IDE JetBrains jest otwarte podczas łączenia.

Zabezpieczanie kluczy API (przykład)

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

Uwaga: Zamień "your_ide_port" na faktyczny port wbudowanego serwera www Twojego IDE.

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wprowadź dane serwera MCP w następującym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić "jetbrains" na faktyczną nazwę swojego serwera MCP, jeśli jest inna, oraz podać własny adres URL serwera MCP.

Podsumowanie

Na podstawie dokumentacji serwer JetBrains MCP jest dobrze utrzymywany i popularny, lecz brakuje publicznie udokumentowanych promptów, zasobów i narzędzi w tym repozytorium. Konfiguracja jest szczegółowo opisana, a wsparcie dla zabezpieczania kluczy API jest obecne. Ogólnie użyteczność dla użytkowników IDE JetBrains jest wysoka, ale dokumentacja mogłaby być pełniejsza w zakresie funkcji MCP.

Ocena MCP