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JetBrainsで使うClaude。大きなマルチペインのエディターフレームを備えた精密な製図台と、その隣にある交換可能な小さなAPIコネクター。

JetBrains IDEでClaudeを無制限に利用

IntelliJ IDEA、PyCharm、WebStorm、GoLandなどのJetBrains IDEは、JetBrains Marketplaceで提供されているContinueプラグインを通じてClaudeに対応しています。Continueは、すべてのJetBrains製品で同じように動作する共有設定ファイルを使用するため、一度設定すれば、使用するすべてのIDEでClaudeを利用できます。無制限ゲートウェイを通じて接続すれば、各IDEでトークン単位の料金が積み重なることなく、すべてのIDEでAIアシスタントをいつでも利用できます。

各JetBrains IDEにContinueをインストールする

JetBrains IDEを開き、「設定」(Ctrl+Alt+S)から「プラグイン」に進みます。「Marketplace」タブでContinueを検索し、「インストール」をクリックします。このプラグインは、バージョン2023.1以降のすべてのJetBrains IDEで動作します。対象はIntelliJ IDEA、PyCharm、WebStorm、GoLand、PhpStorm、RubyMine、CLion、Rider、DataGripです。IDEごとにインストールが必要ですが、すべて同じ設定ファイルを共有します。

インストール後にIDEを再起動すると、右側のサイドバーにContinueパネルが表示されます。初回起動時には、~/.continue/に設定ディレクトリが作成され、デフォルトのconfig.yamlファイルが生成されます。無制限ゲートウェイを通じてClaudeに接続するには、このファイルだけを編集すれば十分です。すべてのJetBrains IDEが同じファイルを読み込みます。VS CodeでもContinueを使用している場合は、そこでも同じファイルが読み込まれます。

Continueプラグインには、チャット(サイドバーでの対話型AI)、編集(インラインでのコード変更)、適用(提案された変更をファイルに適用)という主な機能があります。各機能には異なるモデルを割り当てられるため、どのClaudeモデルにどのタスクを担当させるかを細かく制御できます。

Claudeを無制限に利用するためのconfig.yaml設定

任意のテキストエディターで~/.continue/config.yamlを開きます。このファイルはYAML形式で、利用可能なAIプロバイダーを定義するmodels配列を使用します。新しいモデルエントリを追加し、providerをanthropic、apiBaseをhttps://unlimited.aiprimetech.io(ルートホストのみで、/v1は付けません。SDKがパスを追加します)、apiKeyをAI Prime Tech Unlimitedのキーに設定します。

各モデルエントリには、title(UIに表示する名前)、model(モデル識別子)、プロバイダー設定が必要です。利用したいClaudeの各モデルについてエントリを作成します。日常的に使うモデルとしてSonnet、複雑な推論用にOpus、必要に応じて素早いやり取り用にHaikuを追加します。titleフィールドの値がContinueのモデル選択リストに表示されます。

anthropicの代わりにopenaiプロバイダータイプを使用することもできます。その場合、apiBaseをhttps://unlimited.aiprimetech.io/v1(/v1付き)に設定し、キーをapiKeyフィールドに指定してBearer認証を使用します。anthropicプロバイダータイプは、思考ブロックなどのネイティブ機能に対応し、Continueでのストリーミング動作もより良好なため、推奨されます。

ロールの割り当て:チャット、編集、適用

Continueでは、異なるロールに異なるモデルを割り当てられます。chatロールは、コードの説明、アーキテクチャの議論、デバッグ支援など、サイドバーでの会話を担当します。editロールは、Ctrl+Iで実行するインラインのコード変更を担当し、選択したコードの置き換えを生成します。applyロールは、生成されたコードを既存のファイルに統合する処理を担当します。

config.yamlでは、roles配列を使って各モデルのロールを設定します:roles: [chat, edit, apply]。すべてのロールを持つモデルは、すべての処理に使用されます。役割を分担するには、異なるロールを割り当てた複数のモデルエントリを作成します。たとえば、深い推論を伴う会話用にOpusをchatロールに割り当て、素早いインライン変更用にSonnetをeditとapplyロールに割り当てます。

無制限プランでは、Opusをchat(複雑な質問をして詳細な分析が必要な場面)に、Sonnetをeditとapply(インラインの結果を待つため速度が重要な場面)に割り当てるのが最適な戦略です。どちらも同じ定額料金で利用できるため、選択は各種のやり取りにおける応答時間と品質のバランスだけで決まります。

.continuerc.jsonによるプロジェクトごとの設定の上書き

config.yamlはグローバル設定ですが、プロジェクトのルートに.continuerc.jsonファイルを置くことで、プロジェクトごとに設定を上書きできます。これは、プロジェクトによって異なるモデル設定が必要な場合に便利です。たとえば、Pythonプロジェクトではシステムプロンプトへの特定の追記が役立つ場合や、レガシーなコードベースでは特定のモデルバージョンのほうが適している場合があります。

.continuerc.jsonファイルは、config.yamlと同じ構造をJSON形式で記述します。プロジェクトファイルに指定した設定は、そのプロジェクトに限りグローバル設定を上書きします。よく使われる上書き項目には、カスタムシステムプロンプト(プロジェクト固有のコーディング規約を組み込む)、モデル選択(特定のコードベースで特定のモデルバージョンを使用する)、コンテキストプロバイダー(プロジェクト固有のドキュメントソースを追加する)があります。

無制限プランでは、プロジェクトごとの設定の上書きにより、コストに影響を与えずにコードベースごとのAI利用を調整できます。複雑なプロジェクトには、アーキテクチャのドキュメント全文を含む詳細なシステムプロンプトを追加できます。扱いの難しいレガシーなコードベースでは、Opusをデフォルトにできます。主に素早い調べ物が必要なプロジェクトでは、Haikuを使用できます。どの設定も同じ定額料金で利用できます。

コンテキストプロバイダーとコードベースのインデックス作成

Continueは、リクエストに追加情報を組み込むコンテキストプロバイダーに対応しています。組み込みのcodebaseプロバイダーはプロジェクトファイルのインデックスを作成し、質問時に関連するコードスニペットを含めます。docsプロバイダーはドキュメントのURLをインデックス化できます。terminalプロバイダーは最近のターミナル出力を含めます。有効な各プロバイダーは、すべてのリクエストにトークンを追加します。

config.yaml の contextProviders セクションでコンテキストプロバイダーを設定します。codebase プロバイダーは埋め込みモデルを使ってプロジェクトのインデックスを作成します。この処理はローカルで実行され、API トークンを消費しません。ただし、取得されたコンテキストの断片は Claude に送信するプロンプトに含まれるため、リクエストごとのトークン数が増えます。大規模なコードベースのインデックスでは、リクエストごとに 5,000-15,000 トークンが追加されることがあります。

無制限プランでは、応答品質の向上に役立つコンテキストプロバイダーをすべて有効にしてください。Claude に与える関連コンテキストが多いほど、回答の質が高まります。使用しているフレームワークのドキュメントプロバイダー、利用するサービスの API リファレンス、社内ナレッジベース用のカスタムプロバイダーを追加しましょう。リクエストごとの追加トークンは定額料金に含まれ、品質の向上はそのオーバーヘッドに見合います。

IDE 間の一貫性と共有設定

Continue の特に優れた機能のひとつが、設定の移植性です。~/.continue/ ディレクトリは、Continue を使用するすべての IDE、つまりすべての JetBrains 製品と VS Code で共有されます。config.yaml を一度編集すれば、その変更がすべてに適用されます。Claude への無制限接続は、Java を書くときは IntelliJ、Python を書くときは PyCharm、TypeScript を書くときは WebStorm、それ以外では VS Code で利用できます。

この共有設定により、どの IDE を開いても、モデルの設定、ロールの割り当て、システムプロンプト、コンテキストプロバイダーが統一されます。複数の言語と複数の JetBrains IDE を使う開発者は、各ツールで設定を繰り返すことなく、一貫した AI 体験を得られます。

複数の IDE をまたいで使用するとトークン消費量が増えるため、無制限プランではこの利点がさらに大きくなります。一日を通して IntelliJ、PyCharm、WebStorm を使い、それぞれで質問、コード生成、変更のレビューを行う開発者は、すべての IDE で API 使用量が積み上がります。トークン単位の課金では、このような IDE をまたぐ使い方は高額になります。無制限プランでは、すべての IDE をひとつの定額料金で利用できます。

JetBrains での Continue のトラブルシューティング

設定後に Continue で「モデルを利用できません」と表示される場合は、config.yaml の構文を注意深く確認してください。YAML は空白に敏感で、インデントが正しくないと、モデルのエントリがエラー表示なしに機能しなくなります。YAML バリデーターを使うか、Continue の出力パネル(表示 -> ツールウィンドウ -> Continue)を開いて、解析エラーを確認してください。最もよくある問題は、キーと値のペアでコロンの後にスペースがないことです。

同じ設定で VS Code では動作するのに、JetBrains ではリクエストがタイムアウトする場合、JetBrains のプロキシ設定が直接接続より優先されている可能性があります。設定 -> 外観と動作 -> システム設定 -> HTTP プロキシを確認してください。「自動検出」または社内プロキシに設定されている場合は、「プロキシなし」を試して直接接続できることを確認し、必要に応じてプロキシを正しく設定してください。

認証情報が正しいのに認証エラー(401/403)が発生する場合、編集後に config.yaml が再読み込みされていないことがあります。Continue パネルを閉じて開き直すか、IDE を再起動してください。Continue はパネルの初期化時に設定をキャッシュしますが、すべての IDE バージョンでファイルの変更を監視するわけではありません。

# ~/.continue/config.yaml
models:
  - title: "Claude Sonnet (Unlimited)"
    provider: anthropic
    model: claude-sonnet-4-5
    apiBase: "https://aiprimetech.io"
    apiKey: "<your AI Prime Tech Unlimited key>"
    roles:
      - edit
      - apply

  - title: "Claude Opus (Unlimited)"
    provider: anthropic
    model: claude-opus-4-6
    apiBase: "https://aiprimetech.io"
    apiKey: "<your AI Prime Tech Unlimited key>"
    roles:
      - chat

# This config works in ALL JetBrains IDEs + VS Code simultaneously

よくある質問

ひとつの config.yaml をすべての JetBrains IDE で使えますか?
はい。~/.continue/config.yaml ファイルは、すべての JetBrains IDE(IntelliJ、PyCharm、WebStorm、GoLand など)と VS Code で共有されます。一度設定すれば、どこでも使えます。設定を繰り返すことなく、すべての IDE で Claude への無制限接続を利用できます。
Continue では anthropic と openai のどちらのプロバイダータイプを使うべきですか?
apiBase をルートホスト(/v1 なし)に設定して、anthropic プロバイダータイプを使ってください。ストリーミング、思考ブロック、ツール呼び出しをネイティブにサポートしています。openai プロバイダータイプも動作しますが、apiBase に /v1 が必要で、Anthropic 固有の一部の機能が使えなくなります。
Continue でチャットと編集に異なるモデルを割り当てられますか?
はい。異なる roles 配列を持つモデルエントリを複数作成してください。深い推論には chat ロールに Opus を割り当て、高速なインライン修正には edit/apply ロールに Sonnet を割り当てます。無制限プランでは、この使い分けにより、コストとのトレードオフなしに品質と速度の両方を最適化できます。
Continue のコンテキストプロバイダーでトークン数が大幅に増えるのはなぜですか?
コンテキストプロバイダー(コードベースのインデックス、ドキュメント、ターミナル)は、各リクエストに関連情報を挿入します。これにより呼び出しごとに 5,000-15,000 トークンが追加されることがありますが、応答品質は大幅に向上します。無制限プランでは、リクエストごとのトークンのオーバーヘッドを気にせず、役立つプロバイダーをすべて有効にできます。
特定のプロジェクトの設定を上書きするにはどうすればよいですか?
プロジェクトのルートに .continuerc.json ファイルを作成してください。config.yaml と同じ構造を JSON 形式で使用し、そのプロジェクトに限ってグローバル設定を上書きします。プロジェクト固有のシステムプロンプト、モデルの設定、コンテキストプロバイダーに便利です。
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