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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。AIが生成したコードが作成されるとすぐに、脆弱性やハードコードされたシークレットを自動でスキャンします。

AIアシスタントは自分の出力をレビューできますが、そのレビューは完全ではありません。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チェックする、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**

* コミットされる前に、すべてのAI生成スニペットに対して決定的で独立したセキュリティチェックを実施
* AI支援ワークフローにおける脆弱性と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します

## インストール

{% stepper %}
{% step %}
**JetBrains IDE の設定に Aikido MCP サーバーを追加する**

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、 ![](https://resources.jetbrains.com/help/img/idea/2025.3/app-client.expui.general.add.svg) 新しい MCP サーバー構成を追加するには［Add］をクリックします。

［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**

初回使用時には、AI アシスタントに次を実行するよう依頼してください `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 にログインしてください。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 %}
次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適用する
license: MIT
compatibility: opencode
metadata:
  audience: 開発者
  security: aikido
---

## 目的

書き込まれたり変更されたりするすべてのファーストパーティコードに対して、セキュリティ上の問題がないか必ずスキャンします。

## ルール

- 新しく書かれた、生成された、追加された、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、常に **aikido_scan_paths** を実行します。
- ファイルパスをスキャナーに渡します。コードがまだディスクに保存されていない場合のみ **aikido_full_scan** を使用します。
- 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。
- 修正後にもう一度 **aikido_scan_paths** を実行し、問題が残っていないこと、また新しい問題が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合格するまで、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用してインストールするようユーザーに案内してください:  
  https://help.aikido.dev/ide-plugins/aikido-mcp
```

{% endstep %}

{% step %}
**完了**

Aikido MCP は現在 JetBrains IDE で利用可能です
{% endstep %}
{% endstepper %}

{% hint style="info" %}
ブラウザログインができない CI/CD やヘッドレス環境については、参照してください [トークン認証](/docs/docs-ja/ai-totsru/aikido-mcp/token-authentication.md).
{% endhint %}

MCP サーバーが公開するツールの一覧については、参照してください [利用可能なツール](/docs/docs-ja/ai-totsru/aikido-mcp/using-aikido-mcp.md#available-tools)。エージェントに Aikido を使うよう依頼する方法については、参照してください [プロンプト例](/docs/docs-ja/ai-totsru/aikido-mcp/using-aikido-mcp.md#example-prompts).


---

# 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 by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

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

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

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

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