IntelliJ IDEs で MCP を使用する方法 (2026年版)
JetBrains IDE で Model Context Protocol サーバーをセットアップする
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2026年にJetBrains IDEでMCPを使用する方法
Model Context Protocol (MCP) は、AIアシスタントが外部ツールやデータソースに接続するための標準的な手法として急速に普及しました。多くのMCPガイドは VS Code や Claude Desktop に焦点を当てていますが、JetBrainsの各IDE(IntelliJ IDEA、WebStorm、PyCharm、GoLand、Riderなど)も現在、強力なMCPサポートを備えています。このガイドでは、JetBrains IDEでMCPサーバーを設定し、AIアシスタントがエディタから直接データベース、API、プロジェクト管理ツールなどと対話できるようにする手順を解説します。
MCPとは何か?
Model Context Protocol は、Anthropicによって開発されたオープン標準であり、AIモデルと外部ツールの間にユニバーサルなインターフェースを提供します。ツールとAIの組み合わせごとにカスタム統合を構築する代わりに、MCPはあらゆるAIクライアントがあらゆるMCPサーバーと通信するために使用できる共通プロトコルを定義します。
MCPサーバーは、tools(AIが実行できるアクション)、resources(AIが読み取れるデータ)、および prompts(構築済みのテンプレート)を公開します。例:
- GitHub MCP server: AIがIssueの読み取り、PRの作成、コードレビューを行えるようにします。
- Database MCP server: AIがデータベースにクエリを実行し、スキーマを説明できるようにします。
- Jira MCP server: AIがチケットを読み取り、ステータスを更新できるようにします。
前提条件
JetBrains IDEでMCPを設定する前に、以下が準備されていることを確認してください。
- JetBrains IDE (2025.1以降) および有効なライセンス
- Node.js 18+ がインストールされていること(ほとんどのMCPサーバーはNodeベースです)
- AI Assistant プラグインが有効であること(JetBrains IDEに同梱されています)
- JetBrains AI 利用プラン または互換性のあるAIプラグイン
IDEのバージョンを確認する:
Help > About (Windows/Linux)
IntelliJ IDEA > About IntelliJ IDEA (macOS)
ステップ1: AI Assistant を有効にする
JetBrains AI Assistant は、JetBrains IDEにおける主要なMCPクライアントです。
- Settings を開く (
macOS: Cmd+,/Windows/Linux: Ctrl+Alt+S) - Plugins に移動する
- "AI Assistant" を検索する
- インストールおよび有効化されていることを確認する
- 促された場合はIDEを再起動する
再起動後、右側のサイドバーに AI Assistant ツールウィンドウが表示されます。
ステップ2: MCPサーバーを設定する
JetBrains IDEは、プロジェクト内またはグローバルのJSONファイルを介したMCPサーバー設定をサポートしています。
プロジェクトレベルの設定
プロジェクトのルートに .jb-mcp.json ファイルを作成します:
{
"servers": [
{
"name": "filesystem",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic/mcp-server-filesystem", "/path/to/allowed/directory"]
},
{
"name": "github",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic/mcp-server-github"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token_here"
}
}
]
}
グローバル設定
すべてのプロジェクトで利用したいMCPサーバーについては、JetBrainsの設定ディレクトリに設定を作成します:
# macOS
~/Library/Application Support/JetBrains/IntelliJIdea2025.2/mcp.json
# Linux
~/.config/JetBrains/IntelliJIdea2025.2/mcp.json
# Windows
%APPDATA%\JetBrains\IntelliJIdea2025.2\mcp.json
フォーマットはプロジェクトレベルの設定と同じです。
UIによる設定
IDEの設定画面からもMCPサーバーを設定できます。
- Settings (
Cmd+,/Ctrl+Alt+S) を開く - Tools > AI Assistant > MCP Servers に移動する
- + ボタンをクリックして新しいサーバーを追加する
- サーバーの詳細を入力する:
- Name: 識別しやすい名前
- Command: サーバーを起動するコマンド(例:
npx) - Arguments: コマンドの引数
- Environment Variables: 必要な環境変数
ステップ3: 人気のあるMCPサーバー設定例
GitHub MCP Server
IDEのAIをGitHubリポジトリに接続します。
{
"servers": [
{
"name": "github",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic/mcp-server-github"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
}
}
]
}
github.com/settings/tokens で repo スコープを持つGitHubトークンを生成してください。
可能になること:
- 「現在の変更に対してPRを作成して」
- 「自分に割り当てられているオープンなIssueは何?」
- 「このリポジトリの最新のPRをレビューして」
Database MCP Server (PostgreSQL)
AIにデータベーススキーマの照会と理解をさせます。
{
"servers": [
{
"name": "postgres",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic/mcp-server-postgres", "postgresql://user:password@localhost:5432/mydb"]
}
]
}
可能になること:
- 「usersテーブルのスキーマを見せて」
- 「過去30日間に登録したユーザーを見つけるクエリを書いて」
- 「ordersテーブルとproductsテーブルのリレーションを説明して」
Filesystem MCP Server
AIに特定のディレクトリへの読み取りアクセス権を与えます。
{
"servers": [
{
"name": "docs",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic/mcp-server-filesystem", "./docs", "./README.md"]
}
]
}
Slack MCP Server
チームの会話からコンテキストを取得するためにSlackを接続します。
{
"servers": [
{
"name": "slack",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic/mcp-server-slack"],
"env": {
"SLACK_BOT_TOKEN": "xoxb-your-token",
"SLACK_TEAM_ID": "T01234567"
}
}
]
}
ステップ4: AIチャットでMCPツールを使用する
MCPサーバーが設定され実行されると、JetBrains IDEの AI Assistant はそれらが公開するツールを使用できるようになります。
会話の開始
- AI Assistant パネルを開く(右サイドバー)
- 新しいチャットを開始する
- AIは自動的に利用可能なMCPツールを検出します
インタラクションの例
ユーザー: 私たちのGitHubリポジトリにあるオープンなIssueを教えて。
AI: [github MCPツールを使用: list_issues]
12件のオープンなIssueが見つかりました。最新のものは以下の通りです:
- #145: 認証タイムアウトの修正 (@alice に割り当て済み)
- #143: ダッシュボードレイアウトの更新 (未割り当て)
- #140: ステージング環境でのDBマイグレーション失敗 (@bob に割り当て済み)
...
ユーザー: paymentsテーブルのスキーマを見せて。また、遅いクエリのためのインデックスを提案して。
AI: [postgres MCPツールを使用: query]
paymentsテーブルのスキーマは以下の通りです:
- id (uuid, primary key)
- user_id (uuid, usersへの外部キー)
- amount (decimal)
- status (varchar)
- created_at (timestamp)
一般的なクエリパターンに基づき、ユーザーごとの最近の支払いを検索するクエリのために、(user_id, created_at DESC) のインデックスを追加することをお勧めします:
CREATE INDEX idx_payments_user_created ON payments (user_id, created_at DESC);
ステップ5: トラブルシューティング
MCPサーバーが起動しない
IDEの外部でサーバーコマンドが動作するか確認してください。
# コマンドを直接テスト
npx -y @anthropic/mcp-server-github
# Node.jsにアクセスできるか確認
node --version
npx --version
サーバーは起動するがツールが表示されない
- Settings > Tools > AI Assistant > MCP Servers を開く
- サーバーのステータスインジケーターが緑色であることを確認する
- Refresh をクリックしてツールを再検出させる
- IDEのログでエラーを確認する: Help > Show Log in Finder/Explorer
環境変数の問題
JetBrains IDEはシェルの環境変数を継承しない場合があります。MCP設定内で明示的に指定してください。
{
"servers": [
{
"name": "github",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic/mcp-server-github"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
"PATH": "/usr/local/bin:/usr/bin:/bin"
}
}
]
}
nvm または fnm を使用している場合
nvm や fnm でNode.jsのバージョンを管理している場合、IDEが npx を見つけられないことがあります。フルパスを使用してください。
{
"servers": [
{
"name": "github",
"command": "/Users/ユーザー名/.nvm/versions/node/v22.0.0/bin/npx",
"args": ["-y", "@anthropic/mcp-server-github"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
}
}
]
}
npxのパスは以下のコマンドで確認できます:
which npx
ステップ6: セキュリティのベストプラクティス
秘密情報をハードコードしない
設定ファイルに直接トークンを記述する代わりに、環境変数の参照やシークレットマネージャーを使用してください。
# シェルのプロファイルで環境変数を設定
export GITHUB_TOKEN="ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
export SLACK_BOT_TOKEN="xoxb-your-token"
MCPサーバーの権限を制限する
- Filesystem MCPサーバーには、必要なディレクトリのみへのアクセス権を与える。
- Database MCPサーバーには、読み取り専用の資格情報を使用する。
- 最小限の権限を持つスコープ付きAPIトークンを作成する。
設定ファイルを .gitignore に追加する
# .gitignore
.jb-mcp.json
サポートされている JetBrains IDE
AI Assistant プラグインが含まれているすべての JetBrains IDE で MCP サポートが利用可能です:
| IDE | 対象言語 | MCPサポート |
|---|---|---|
| IntelliJ IDEA | Java, Kotlin | 対応 |
| WebStorm | JavaScript, TypeScript | 対応 |
| PyCharm | Python | 対応 |
| GoLand | Go | 対応 |
| Rider | C#, .NET | 対応 |
| RubyMine | Ruby | 対応 |
| PhpStorm | PHP | 対応 |
| CLion | C, C++ | 対応 |
| DataGrip | SQL, Databases | 対応 |
| RustRover | Rust | 対応 |
AI API を活用した構築
MCPは開発環境を外部ツールに接続しますが、AIメディア生成機能(画像、ビデオ、オーディオ、アバター)を必要とするアプリケーションを構築している場合、Hypereal AI はMCPで強化されたワークフローを補完できる統合APIを提供します。AIアシスタントがコードと構築対象のAPIの両方を理解していれば、インテグレーションの試作をより迅速に行うことができます。
まとめ
JetBrains IDEでのMCP設定は、AI Assistantプラグインを有効にし、サーバー定義を含む .jb-mcp.json 設定ファイルを作成してチャットを開始するという3つのステップで完了します。日々の開発で最も有用なMCPサーバーは、GitHub(PRとIssue)、データベース(スキーマとクエリ)、およびファイルシステム(ドキュメント)です。設定ファイルには秘密情報を入れず、権限を制限し、サーバー接続に失敗した場合は上記のトラブルシューティング手順を活用してください。
