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# JetBrains AI / Junie MCP

Aikido MCPプラグインは、AikidoのセキュリティエンジンをAIコーディングツールに接続します。生成されたAIコードを、作成されると同時に脆弱性やハードコードされたシークレットについて自動的にスキャンします。

AIアシスタントは自分の出力をレビューできますが、そのレビューは完璧ではありません。Aikidoは、実績のあるスキャンルールで生成されたすべてのスニペットを確認する、信頼性が高く一貫したセキュリティレイヤーを追加します。

**Aikido MCPを使う理由**

* コミットされる前のすべてのAI生成スニペットに対する、決定論的で独立したセキュリティチェック
* AI支援ワークフローにおける脆弱性やハードコードされたシークレットを即座に検出し、修正
* リアルタイムのフィードバックにより、AI主導の開発を標準でより安全に

## インストール

{% stepper %}
{% step %}
**JetBrains IDE の設定に Aikido MCP サーバーを追加します**

IDE で、Settings | Tools | AI Assistant | Model Context Protocol (MCP) に移動します。

{% hint style="info" %}
[詳細については JetBrains のドキュメントをご覧ください](https://www.jetbrains.com/help/ai-assistant/mcp.html)
{% endhint %}

Model Context Protocol (MCP) の設定ページで、次をクリックします ![](https://resources.jetbrains.com/help/img/idea/2025.3/app-client.expui.general.add.svg) 「Add」をクリックして新しい MCP サーバー構成を追加します。

「New MCP Server」ダイアログで、MCP サーバーへの接続方法を選択し、JSON 構成を指定します：

```shellscript
{
  "mcpServers": {
    "aikido": {
      "command": "npx -y @aikidosec/mcp@latest",
      "args": [],
      "environment": {}
    }
  }
}
```

{% endstep %}

{% step %}
**認証する**

初回使用時に、AI アシスタントに次を実行するよう依頼します `aikido_login`。ブラウザーのリンクが返されるので、それを開いて Aikido にログインします。ログインが完了すると、トークンは安全に保存されます。
{% endstep %}

{% step %}
以下のスキルまたは指示を追加して、Aikido MCP を使用するようエージェントの指示を調整します。

```
---
name: aikido-security
description: すべてのコード変更に対して必須のセキュリティスキャンを実施する
license: MIT
compatibility: opencode
metadata:
  audience: 開発者
  security: aikido
---

## 目的

コードが作成または変更されるたびに、すべてのファーストパーティコードがセキュリティ上の問題についてスキャンされるようにします。

## ルール

- 新規に作成、生成、追加、または変更されたすべてのファーストパーティコードに対して、必ず **aikido_full_scan** を実行します。
- スキャナーには常にファイルの完全な内容を提供します。
- セキュリティ上の問題が報告された場合は、Aikido の修正ガイダンスに従って修正を適用します。
- 修正後に **aikido_full_scan** を再度実行し、問題が残っておらず、新しい問題も導入されていないことを確認します。
- スキャンが問題ゼロで通過するまで、修正と再スキャンのサイクルを繰り返します。
- Aikido MCP サーバーがインストールされていない、または実行されていない場合は、次の公式セットアップガイドを使ってインストールするようユーザーに案内します  
  https://help.aikido.dev/ide-plugins/aikido-mcp
```

{% endstep %}

{% step %}
**完了**

Aikido MCP が JetBrains IDE で利用できるようになりました
{% endstep %}
{% endstepper %}

{% hint style="info" %}
ブラウザでのログインができない CI/CD またはヘッドレス環境については、 [トークン認証](/docs/docs-ja/ai-totsru/aikido-mcp/token-authentication.md).
{% endhint %}

**コードをスキャン中**

* "Aikidoを使ってこのファイルをセキュリティ問題についてスキャンして"
* "コミット前に、ステージ済みの変更をAikidoでスキャンしてシークレットを確認して"
* "Aikidoで先ほど編集したファイルをスキャンして、それらを `payments-api` リポジトリ"

**リポジトリ別に問題を確認中**

* "Aikidoの重大な問題をすべて表示して `payments-api`"
* "漏えいしたシークレットをすべて一覧表示して `frontend-web` Aikidoで見つかったもの"
* "Aikidoが見つけたオープンソースの脆弱性は、 `api-gateway`?"
* "SASTとIaCの問題を表示して `infra-core` Aikidoで見つかったもの"

**クラウド、VM、またはコンテナ別に問題を確認中**

* "Aikidoのクラウド問題をすべて一覧表示して `prod-aws`"
* "上でマルウェアの検出結果を表示して `web-server-01` Aikidoで見つかったもの"
* "Aikidoによると、次のコンテナで実行されているサポート終了ソフトウェアは何ですか `nginx-proxy` コンテナごとに？"
* "Aikidoでsurface監視の問題を表示して `example.com` Aikidoで"

**複合ワークフロー**

* "Aikidoで現在の変更をスキャンし、その後同じリポジトリ内の既存の重大な問題を表示して"
* "このPRをAikidoでチェックし、リポジトリ内の未解決のSAST問題と比較して"


---

# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/ai-totsru/aikido-mcp/jetbrains-ai.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.