「インストール - RustRover」の版間の差分

(同じ利用者による、間の2版が非表示)

180行目:

この設定は、以下に示すような場合に有効である。

* std::io::stdin().read_line()等の入力待ちを使用する場合

* <code>std::io::stdin().read_line()</code> 等の入力待ちを使用する場合

* プログラムの実行結果をより見やすく表示する場合

* IDE内蔵のコンソールで文字化け等の問題が発生する場合

187行目:

== Cargoの設定 ==

==== Cargo.tomlの編集 ====

~~RustRoverは、Cargo~~.~~tomlファイルの編集時に、依存関係の自動補完とバージョン管理機能を提供する。~~

RustRoverは、Cargo.toml ファイルの編集時に、依存関係の自動補完とバージョン管理機能を提供する。

依存関係を追加する場合、以下のようにCargo.tomlファイルを編集する。

# Cargo.tomlファイル

204行目:

205行目:

または、以下のコマンドで依存関係を追加できる。

cargo add serde --features derive

cargo add tokio --features full

==== Cargoワークスペース ====

~~複数のクレートを含むワークスペースを作成する場合、ルートディレクトリにCargo~~.~~tomlファイルを作成する。~~

複数のクレートを含むワークスペースを作成する場合、ルートディレクトリに Cargo.toml ファイルを作成する。

# Cargo.tomlファイル (ワークスペースルート)

222行目:

225行目:

</syntaxhighlight>

~~RustRoverは、ワークスペース内のすべてのクレートを自動的に認識し、相互参照を提供する。~~

RustRoverは、ワークスペース内の全てのクレートを自動的に認識し、相互参照を提供する。

228行目:

231行目:

==== GDBまたはLLDBのインストール ====

Linuxでは、GDBまたはLLDBをインストールする必要がある。

# ~~openSUSE/SLESの場合~~

# SUSE

sudo zypper install gdb

## または、LLDBを使用する場合

# または、LLDBを使用する場合

sudo zypper install lldb

# RHEL~~/Fedoraの場合~~

# RHEL

sudo dnf install gdb

## または、LLDBを使用する場合

# または、LLDBを使用する場合

sudo dnf install lldb

==== デバッガの設定 ====

[File] - [Settings] - [Build, Execution, Deployment] - [Debugger]を選択する。

[Rust]セクションで、使用するデバッガ(GDBまたはLLDB)を選択する。

[Rust]セクションで、使用するデバッガ (GDBまたはLLDB) を選択する。

デバッグビルドを実行するには、以下の手順を実行する。

# ブレークポイントを設定する箇所で、行番号の左側をクリックする。

# [Run] - [Debug...]~~を選択するか、ツールバーのデバッグアイコンをクリックする。~~

# [Run] - [Debug...]を選択するか、ツールバーのデバッグアイコンを選択する。

# デバッガが起動し、ブレークポイントで停止する。

257行目:

259行目:

テストを実行する方法を、以下に示す。

# ~~テスト関数の横に表示される実行アイコンをクリックする。~~

# テスト関数の横に表示される実行アイコンを選択する。

# または、[Run] - [Run...]から該当するテストを選択する。

# または、以下のキーボードショートカットを使用する。

#* 個別のテストを実行: Ctrl+Shift+F10 (Linux/Windows)

#* 個別のテストを実行: [Ctrl] + [Shift] + [F10] (Linux / Windows)

#* 最後のテストを再実行: Shift+F10 (Linux/Windows)

#* 最後のテストを再実行: [Shift] + [F10] (Linux / Windows)

全てのテストを実行するには、以下のコマンドを使用する。

cargo test

特定のテストのみを実行するには、以下のようにする。

cargo test test_name

274行目:

278行目:

Rustfmtをインストールする。

rustup component add rustfmt

282行目:

287行目:

手動でフォーマットを実行するには、以下の手順を実行する。

# [Code] - [Reformat Code]を選択する。

# ~~または、Ctrl~~+Alt+L (Linux/Windows)を押下する。

# または、[Ctrl] + [Alt] + [L]キー (Linux / Windows) を押下する。

プロジェクトルートに rustfmt.toml ファイルを作成することで、フォーマット設定をカスタマイズできる。

~~プロジェクトルートにrustfmt.tomlファイルを作成することで、フォーマット設定をカスタマイズできる。 ~~

# rustfmt.tomlファイル

299行目:

305行目:

Clippyをインストールする。

rustup component add clippy

304行目:

311行目:

Clippyを手動で実行するには、以下のコマンドを使用する。

cargo clippy

全ての警告を修正候補付きで表示するには、以下のコマンドを使用する。

cargo clippy --fix

特定のClippy lintを無効にする場合、以下のようにコード内で指定できる。

#![allow(clippy::lint_name)]

326行目:

336行目:

マクロ展開を表示する手順を、以下に示す。

# マクロ呼び出しにカーソルを置く。

# [Tools] - [Rust] - [Show Macro Expansion]を選択する。

# [Tools] - [Rust] - [Show Macro Expansion]を選択する。 または、[Ctrl] + [Shift] + [M]キー (Linux / Windows) を押下する。

~~# または、Ctrl~~+Shift+M (Linux/Windows)を押下する。

展開結果が別ウィンドウに表示され、マクロがどのようにコードを生成するかを確認できる。

336行目:

345行目:

Cargo Flamingoをインストールする。

cargo install flamegraph

プロファイリングを実行するには、以下のコマンドを使用する。

cargo flamegraph

生成されたフレームグラフ(flamegraph.svg)を、ブラウザで開いて確認する。

生成されたフレームグラフ (flamegraph.svg) を、ブラウザで開いて確認する。

※注意

Linuxでは、perfツールへのアクセス権限が必要な場合がある。

~~その場合、以下のコマンドを実行する。~~

その場合、以下に示すコマンドを実行する。

echo -1 | sudo tee /proc/sys/kernel/perf_event_paranoid

353行目:

365行目:

WASMターゲットをインストールする。

rustup target add wasm32-unknown-unknown

wasm-packをインストールする。

cargo install wasm-pack

WASMプロジェクトをビルドするには、以下のコマンドを使用する。

wasm-pack build --target web

364行目:

379行目:

== MCPサーバの設定 ==

Model Context Protocol (MCP)を使用することにより、AI Assistantは外部ツールやデータソースと連携できる。

MCPサーバに接続することで、AI Assistantの機能を大幅に拡張することができる。

==== サポートされる転送メカニズム ====

AI Assistantは、以下に示す転送メカニズムをサポートしている。

* Standard Input/Output (STDIO)

*: AI AssistantがMCPサーバをサブプロセスとして起動し、標準入出力でデータを交換する。

* Streamable HTTP

*: HTTPを使用してMCPサーバに接続する。

* SSE

*: レガシーMCPサーバ向けの転送メカニズム

==== MCPサーバへの接続 ====

MCPサーバに接続する手順を以下に示す。

# [Settings] - [Tools] - [AI Assistant] - [Model Context Protocol (MCP)]を選択する。

# [Add]ボタンを押下して、新しいMCPサーバ設定を追加する。

# JSON設定を入力する。

# [OK]ボタンを押下する。

# [Apply]ボタンを押下して、MCPサーバを起動する。

==== JSON設定例 ====

MCPサーバへの接続方法に応じて、JSON設定が異なる。

===== ローカルインストール =====

MCPサーバがローカルにインストールされている場合の設定例を以下に示す。

{

"mcpServers": {

"filesystem": {

"command": "node",

"args": [

"/path/to/server/dist/index.js",

"/Users/username/Desktop"

]

}

</syntaxhighlight>

===== NPXを使用する場合 =====

NPXを使用してMCPサーバを実行する場合の設定例を以下に示す。

{

"mcpServers": {

"filesystem": {

"command": "npx",

"args": [

"-y",

"@modelcontextprotocol/server-filesystem",

"/Users/username/Desktop"

]

}

</syntaxhighlight>

===== Dockerを使用する場合 =====

Dockerを使用してMCPサーバを実行する場合の設定例を以下に示す。

{

"mcpServers": {

"filesystem": {

"command": "docker",

"args": [

"run",

"-i",

"--rm",

"--mount", "type=bind,src=/local/path,dst=/container/path",

"mcp/filesystem",

"/projects"

]

}

</syntaxhighlight>

===== リモートサーバ =====

リモートMCPサーバに接続する場合の設定例を以下に示す。

{

"mcpServers": {

"microsoftdocs": {

"url": "https://learn.microsoft.com/api/mcp"

}

</syntaxhighlight>

==== IDEをMCPサーバとして使用する ====

JetBrains IDE (バージョン 2025.2以降) は統合MCPサーバを提供しており、外部クライアントからIDEのツールにアクセスできる。

MCPサーバを有効にする手順を以下に示す。

# [Settings] - [Tools] - [MCP Server]を選択する。

# [Enable MCP Server]を有効にする。

# [Clients Auto-Configuration]セクションで、各クライアントの[Auto-Configure]ボタンを押下する。

# クライアントを再起動する。

===== 手動設定 =====

手動で設定する場合、以下のいずれかの設定をコピーしてクライアントの設定ファイルに貼り付ける。

*SSE Config

*: SSE接続用の設定

* Stdio Config

*: STDIO接続用の設定

===== 確認なしでアクションを実行する =====

外部クライアントが確認なしでターミナルコマンドや実行構成を実行できるようにするには、以下に示す設定を有効にする。

# [Settings] - [Tools] - [MCP Server]を選択する。

# [Command execution]セクションで、[Run shell commands or run configurations without confirmation (brave mode)]を有効にする。

# [Apply]ボタンを押下する。

==== サポートされるツール ====

下表に、統合MCPサーバが提供するツールの一覧を示す。

{| class="wikitable"

|+ MCPサーバが提供するツール

! ツール名 !! 説明

|-

| execute_run_configuration || 指定した実行構成を実行する。

|-

| get_run_configurations || プロジェクトの実行構成一覧を取得する。

|-

| get_file_problems || 指定したファイルのエラーと警告を分析する。

|-

| get_project_dependencies || プロジェクトの依存関係一覧を取得する。

|-

| get_project_modules || プロジェクトのモジュール一覧を取得する。

|-

| create_new_file || 指定したパスに新しいファイルを作成する。

|-

| find_files_by_glob || globパターンに一致するファイルを検索する。

|-

| find_files_by_name_keyword || ファイル名にキーワードを含むファイルを検索する。

|-

| get_all_open_file_paths || 開いている全ファイルのパスを取得する。

|-

| list_directory_tree || ディレクトリツリーを表示する。

|-

| open_file_in_editor || 指定したファイルをエディタで開く。

|-

| reformat_file || 指定したファイルをフォーマットする。

|-

| get_file_text_by_path || ファイルのテキスト内容を取得する。

|-

| replace_text_in_file || ファイル内のテキストを置換する。

|-

| search_in_files_by_regex || 正規表現でファイル内を検索する。

|-

| search_in_files_by_text || テキストでファイル内を検索する。

|-

| get_symbol_info || 指定した位置のシンボル情報を取得する。

|-

| rename_refactoring || シンボルの名前を変更する。

|-

| execute_terminal_command || ターミナルコマンドを実行する。

|-

| get_repositories || プロジェクトのVCSルート一覧を取得する。

|}

</center>

詳細な設定については、[https://www.jetbrains.com/help/ai-assistant/mcp.html JetBrains公式ドキュメント]を参照すること。

== ACPを使用したOpenCodeとの連携 ==

ACP (Agent Client Protocol) を使用すると、RustRoverのAI ChatからOpenCodeをコーディングエージェントとして利用できる。

ACPは、コードエディタとAIコーディングエージェント間の通信を標準化するプロトコルである。

エディタはACP互換エージェントをサブプロセスとして起動し、JSON-RPC over stdioで通信する。

RustRoverは、OpenCodeをサブプロセスとして起動して標準入出力を介して通信する。

ACPエージェントはJetBrains AIサービスサブスクリプションなしで利用できるため、RustRoverの非商用無料ライセンスでもOpenCodeをACP経由で使用可能である。

==== 前提条件 ====

* OpenCodeがインストールされ、プロバイダ認証が完了していること。

* RustRoverでAI AssistantおよびAI Chatが利用可能であること。

*: AI AssistantプラグインはRustRoverと互換であり、非商用無料ライセンスでも有効化できる。

* WSL (Windows Subsystem for Linux) 環境ではないこと。

*: JetBrains公式ドキュメントでWSL環境でのACP互換エージェントはサポート対象外とされている。

==== OpenCode側の認証とプロジェクト設定 ====

OpenCodeの認証は、RustRoverの設定ファイル acp.json ファイルにはAPIキーを記述せず、OpenCode側で行う。

JetBrains公式ドキュメントでも、ほとんどのエージェントはAPIキーを acp.json ファイルに記述せず、ターミナルで認証することが推奨されている。

プロバイダを認証するには、ターミナルで以下に示すコマンドを実行する。

opencode auth login

認証済みのプロバイダを確認する場合は、以下に示すコマンドを実行する。

opencode auth list

認証情報は、~/.local/share/opencode/auth.json ファイルに保存される。

プロジェクト固有のモデル、MCPサーバ、権限等は、Cargoプロジェクトまたはワークスペースのルートに opencode.json または opencode.jsonc ファイルを配置して設定する。

OpenCodeは起動時にカレントディレクトリから設定ファイルを探して、最も近いGitディレクトリまで上方向へ探索する。

CargoワークスペースのルートがGitリポジトリのルートと一致する場合が多いため、リポジトリまたはワークスペースルートに配置すれば自動検出される。

作業ルールや設計方針は、同じプロジェクトルートの AGENTS.md ファイルに記述する。

ACP経由でも AGENTS.md ファイルのプロジェクトルールは有効である。

==== JetBrains側のACP設定 ====

===== ~/.jetbrains/acp.jsonの作成 =====

JetBrains IDEのACP設定は、ユーザ単位の ~/.jetbrains/acp.json ファイルで管理する。

AI Chatツールウィンドウ右上の[...(More)]ボタンから[Add Custom Agent]を選択すると、設定ファイルを作成して編集できる。

手動で作成する場合は、次のコマンドを実行する。

mkdir -p ~/.jetbrains

===== OpenCode実行ファイルの絶対パスの確認 =====

<code>command</code> キーには、OpenCode実行ファイルの絶対パスを指定する。

JetBrains公式ドキュメントで、<code>command</code> パラメータには実行ファイルのフルパスを使用することが明記されている。

GUIから起動されるRustRoverのプロセスは、環境変数 <codePATH</code> を継承しない場合があるため、相対パスやエイリアスは失敗する可能性がある。

次のコマンドで実行ファイルの場所を確認する。

command -v opencode

readlink -f "$(command -v opencode)"

出力されたパスを <code>command</code> キーの値に使用する。

===== acp.jsonの記述 =====

~/.jetbrains/acp.json ファイルに、次の内容を記述する。

{

"default_mcp_settings": {

"use_idea_mcp": true,

"use_custom_mcp": true

},

"agent_servers": {

"OpenCode": {

"command": "/home/<ユーザ名>/.opencode/bin/opencode",

"args": [

"acp"

]

}

</syntaxhighlight>

<code>command</code> キーのパスは、実際に確認した絶対パスへ置き換える。

<code>args</code> 配列には <code>acp</code> を指定して、OpenCodeをACPサーバとして起動する。

{| class="wikitable"

|+ acp.jsonの設定項目

! 項目 !! 配置 !! 説明

|-

| <code>default_mcp_settings</code> || 最上位 || 全ローカルエージェントに適用する既定のMCP設定 エージェント固有設定で上書き可能

|-

| <code>use_custom_mcp</code> || <code>default_mcp_settings</code> 配下 || ユーザが設定したMCPサーバをエージェントへ公開する。 既定値は true

|-

| <code>use_idea_mcp</code> || <code>default_mcp_settings</code> 配下 || IntelliJ MCP Serverをエージェントへ公開する。 既定値は false trueの場合、<code>idea_mcp_allowed_tools</code> キーで公開ツールを制限可能

|-

| <code>agent_servers</code> || 最上位 || ACPエージェントの一覧 キーはAI Chatに表示される名前になる。

|-

| <code>command</code> || 各エージェント配下 || エージェントの実行ファイル JetBrainsがサブプロセスとして起動するため、絶対パスを指定する。

|-

| <code>args</code> || 各エージェント配下 || 起動時に渡す引数の配列 OpenCodeでは <code>acp</code> を指定する。

|-

| <code>env</code> (省略可能) || 各エージェント配下 || エージェントプロセスに設定する環境変数 プロキシ等が必要な場合に使用する。 APIキーの平文記述は避けること。

|}

</center>

===== 特定の作業ディレクトリで起動する設定 =====

<code>--cwd</code> オプションを使用すると、特定の作業ディレクトリでOpenCodeを起動できる。

複数のCargoプロジェクトを扱う場合に有効である。

{

"agent_servers": {

"OpenCode-ProjectA": {

"command": "/home/<ユーザ名>/.opencode/bin/opencode",

"args": [

"acp",

"--cwd",

"/path/to/project-a"

]

},

"OpenCode-ProjectB": {

"command": "/home/<ユーザ名>/.opencode/bin/opencode",

"args": [

"acp",

"--cwd",

"/path/to/project-b"

]

}

</syntaxhighlight>

==== ACP Registryからのインストール ====

JetBrains IDE バージョン 2025.3以降では、ACP RegistryからOpenCodeを直接インストールできる。

OpenCodeはACP Registryに登録されており、"Community-driven, fully open-source agent"として提供されている。

ACP Registryからインストールする手順を、以下に示す。

# AI Chatツールウィンドウを開く。

# チャットモードセレクタから[Install From ACP Registry]を選択する。

#: または、[Settings] - [Tools] - [AI Assistant] - [Agents]から開くこともできる。

#:

# [Agents]ページで、OpenCodeを選択してインストールする。

# インストール完了後、AI ChatのエージェントセレクタにOpenCodeが表示される。

ACP Registryを利用するには、RustRoverおよびJetBrains AI プラグインを最新版へ更新する必要がある。

==== RustRoverでの有効化と動作確認 ====

===== 設定の反映 =====

acp.json ファイルの保存後、RustRoverのAI Chatでエージェントを選択できる。

表示されない場合は、JSON形式と実行ファイルのパスを確認して、RustRoverを再起動する。

===== エージェントの選択 =====

RustRoverでAI Chatツールウィンドウを開いて、チャットモードのエージェントセレクタから[OpenCode]を選択する。

===== Cargoプロジェクトの動作確認 =====

Cargoプロジェクトまたはワークスペースを開いた状態で、読み取り中心の指示を送信する。

# プロンプト例

このCargoプロジェクトの構成と主要クレートを調査し、ビルド方法とテスト方法を要約してください。

ファイルは変更しないでください。

エージェントが応答し、プロジェクト内のファイルを参照できれば、ACP連携を確認できる。

===== OpenCode単体での事前確認 =====

RustRover側を確認する前に、ターミナルで <code>opencode acp</code> コマンドを実行して、起動できるか確認する。

JetBrains公式ドキュメントでも、ターミナルで手動実行して動作確認することが推奨されている。

~/.opencode/bin/opencode acp

<code>command</code> キーに設定した絶対パスへ置き換えて実行する。

このコマンドはACPサーバを起動し、標準入力と標準出力でACPメッセージを待機する。

==== プロジェクト単位の設定 ====

ACPエージェントの登録はユーザ単位の ~/.jetbrains/acp.json ファイルで行う。

一方、OpenCodeの動作はプロジェクト単位で設定できる。

次のファイルをCargoプロジェクトまたはワークスペースのルートに配置する。

* opencode.json または opencode.jsonc

*: モデル、MCPサーバ、権限等のプロジェクト設定を記述する。

* AGENTS.md

*: 作業ルール、設計方針、禁止事項等を記述する。

OpenCodeは起動時にカレントディレクトリから設定ファイルを探して、最も近いGitディレクトリまで上方向へ探索するため、サブディレクトリから作業してもルートの設定が適用される。

==== トラブルシューティング ====

===== OpenCodeエージェントがAI Chatに表示されない =====

* 原因

*: acp.json ファイルのJSON形式が正しくない、または、設定変更がRustRoverに反映されていない。

*:

* 解決方法

** acp.json ファイルが正しいJSON形式であることを確認する。

** RustRoverを再起動する。

===== エージェントの起動に失敗する =====

* 原因

*: <code>command</code> キーの絶対パスが誤っている、OpenCodeの認証が完了していない、実行ファイルを起動できない。

*:

* 解決方法

** <code>command -v opencode</code> コマンドおよび <code>readlink -f</code> コマンドで絶対パスを確認する。

** 設定した絶対パスで <code>opencode acp</code> コマンドを手動実行する。

** <code>opencode auth list</code> コマンドを実行して、プロバイダ認証を確認する。

===== ACPログの取得 =====

AI Chatツールウィンドウ右上の [...(More)]ボタンから[Get ACP Logs]を選択すると、エージェントログのアーカイブを取得できる。

詳細な要求と応答を記録するには、Registryの <code>llm.agent.extended.logging</code> キーを有効してRustRoverを再起動する。

Registryを開く手順を、以下に示す。

# [Navigate]メニュー - [Search Everywhere]を選択する、または、[Shift]キーを2回押下して検索ウィンドウを開く。

# Registry と入力して、[Enter]キーを押下する。

# ダイアログで[Ctrl] + [F]キーを押下して、<code>llm.agent.extended.logging</code> キーを検索して、有効化する。

# [Close]ボタンを押下して、RustRoverを再起動する。

ログにはチャット内容等の機密情報が含まれる可能性があるため、共有前に確認すること。

==== セキュリティと運用上の注意 ====

* APIキーを ~/.jetbrains/acp.json ファイルに平文で記述しないこと。

*: OpenCodeの認証機能 (<code>opencode auth login</code>) で設定した認証情報を使用する。

*: 認証情報は、~/.local/share/opencode/auth.json ファイルに保存される。

* <code>command</code> キーには絶対パスを指定すること。

*: シェルのエイリアスや相対パスは、RustRoverから起動できない場合がある。

* <code>use_idea_mcp</code> キーと <code>use_custom_mcp</code> キーの公開範囲を確認すること。

*: 有効にしたMCPサーバの機能がエージェントから利用可能になる。

*: 必要最小限に留め、<code>idea_mcp_allowed_tools</code> キーでツールを制限できる。

* 詳細ログを共有する前に機密情報を除去すること。

*: <code>llm.agent.extended.logging</code> 有効時のログには、チャット内容やファイル内容が含まれる可能性がある。

* WSL環境ではACP互換エージェントを使用しないこと。

*: JetBrains公式ドキュメントでサポート対象外とされている。

==== 関連情報 ====

* [https://www.jetbrains.com/help/ai-assistant/acp.html JetBrains公式 ACPドキュメント]

* [https://opencode.ai/docs/acp/ OpenCode公式 ACP Support]

* [https://opencode.ai/docs/cli/ OpenCode公式 CLI]

* [https://opencode.ai/docs/config/ OpenCode公式 Config]

* [https://agentclientprotocol.com/ Agent Client Protocol仕様]

* [[インストール - OpenCode]]

{{#seo:

|title={{PAGENAME}} : Exploring Electronics and SUSE Linux | MochiuWiki

|keywords=MochiuWiki,Mochiu,Wiki,Mochiu Wiki,Electric Circuit,Electric,pcb,Mathematics,AVR,TI,STMicro,AVR,ATmega,MSP430,STM,Arduino,Xilinx,FPGA,Verilog,HDL,PinePhone,Pine Phone,Raspberry,Raspberry Pi,C,C++,C#,Qt,Qml,MFC,Shell,Bash,Zsh,Fish,SUSE,SLE,Suse Enterprise,Suse Linux,openSUSE,open SUSE,Leap,Linux,uCLnux,電気回路,電子回路,基板,プリント基板

|description={{PAGENAME}} - 電子回路とSUSE Linuxに関する情報 | This page is {{PAGENAME}} in our wiki about electronic circuits and SUSE Linux

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}}

__FORCETOC__

[[カテゴリ:RHEL]][[カテゴリ:SUSE]][[カテゴリ:Rust]]

@@ 180行目: / 180行目: @@
 <br>
 この設定は、以下に示すような場合に有効である。<br>
-* std::io::stdin().read_line()等の入力待ちを使用する場合
+* <code>std::io::stdin().read_line()</code> 等の入力待ちを使用する場合
 * プログラムの実行結果をより見やすく表示する場合
 * IDE内蔵のコンソールで文字化け等の問題が発生する場合
@@ 187行目: / 187行目: @@
 == Cargoの設定 ==
 ==== Cargo.tomlの編集 ====
-RustRoverは、Cargo.tomlファイルの編集時に、依存関係の自動補完とバージョン管理機能を提供する。<br>
+RustRoverは、<u>Cargo.toml</u> ファイルの編集時に、依存関係の自動補完とバージョン管理機能を提供する。<br>
 <br>
 依存関係を追加する場合、以下のようにCargo.tomlファイルを編集する。<br>
+<br>
   <syntaxhighlight lang="toml">
   # Cargo.tomlファイル
@@ 204行目: / 205行目: @@
 <br>
 または、以下のコマンドで依存関係を追加できる。<br>
+<br>
   cargo add serde --features derive
   cargo add tokio --features full
 <br>
 ==== Cargoワークスペース ====
-複数のクレートを含むワークスペースを作成する場合、ルートディレクトリにCargo.tomlファイルを作成する。<br>
+複数のクレートを含むワークスペースを作成する場合、ルートディレクトリに <u>Cargo.toml</u> ファイルを作成する。<br>
+<br>
   <syntaxhighlight lang="toml">
   # Cargo.tomlファイル (ワークスペースルート)
@@ 222行目: / 225行目: @@
   </syntaxhighlight>
 <br>
-RustRoverは、ワークスペース内のすべてのクレートを自動的に認識し、相互参照を提供する。<br>
+RustRoverは、ワークスペース内の全てのクレートを自動的に認識し、相互参照を提供する。<br>
 <br><br>
@@ 228行目: / 231行目: @@
 ==== GDBまたはLLDBのインストール ====
 Linuxでは、GDBまたはLLDBをインストールする必要がある。<br>
-  # openSUSE/SLESの場合
+<br>
+  # SUSE
   sudo zypper install gdb
+  ## または、LLDBを使用する場合
- # または、LLDBを使用する場合
   sudo zypper install lldb
 <br>
-  # RHEL/Fedoraの場合
+  # RHEL
   sudo dnf install gdb
+  ## または、LLDBを使用する場合
- # または、LLDBを使用する場合
   sudo dnf install lldb
 <br>
 ==== デバッガの設定 ====
 [File] - [Settings] - [Build, Execution, Deployment] - [Debugger]を選択する。<br>
-[Rust]セクションで、使用するデバッガ(GDBまたはLLDB)を選択する。<br>
+[Rust]セクションで、使用するデバッガ (GDBまたはLLDB) を選択する。<br>
 <br>
 デバッグビルドを実行するには、以下の手順を実行する。<br>
 # ブレークポイントを設定する箇所で、行番号の左側をクリックする。
-# [Run] - [Debug...]を選択するか、ツールバーのデバッグアイコンをクリックする。
+# [Run] - [Debug...]を選択するか、ツールバーのデバッグアイコンを選択する。
 # デバッガが起動し、ブレークポイントで停止する。
 <br>
@@ 257行目: / 259行目: @@
 <br>
 テストを実行する方法を、以下に示す。<br>
-# テスト関数の横に表示される実行アイコンをクリックする。
+# テスト関数の横に表示される実行アイコンを選択する。
 # または、[Run] - [Run...]から該当するテストを選択する。
 # または、以下のキーボードショートカットを使用する。
-#* 個別のテストを実行: Ctrl+Shift+F10 (Linux/Windows)
+#* 個別のテストを実行: [Ctrl] + [Shift] + [F10] (Linux / Windows)
-#* 最後のテストを再実行: Shift+F10 (Linux/Windows)
+#* 最後のテストを再実行: [Shift] + [F10] (Linux / Windows)
 <br>
 全てのテストを実行するには、以下のコマンドを使用する。<br>
+<br>
   cargo test
 <br>
 特定のテストのみを実行するには、以下のようにする。<br>
+<br>
   cargo test test_name
 <br><br>
@@ 274行目: / 278行目: @@
 <br>
 Rustfmtをインストールする。<br>
+<br>
   rustup component add rustfmt
 <br>
@@ 282行目: / 287行目: @@
 手動でフォーマットを実行するには、以下の手順を実行する。<br>
 # [Code] - [Reformat Code]を選択する。
-# または、Ctrl+Alt+L (Linux/Windows)を押下する。
+# または、[Ctrl] + [Alt] + [L]キー (Linux / Windows) を押下する。
+<br>
+プロジェクトルートに <u>rustfmt.toml</u> ファイルを作成することで、フォーマット設定をカスタマイズできる。<br>
 <br>
-プロジェクトルートにrustfmt.tomlファイルを作成することで、フォーマット設定をカスタマイズできる。<br>
   <syntaxhighlight lang="toml">
   # rustfmt.tomlファイル
@@ 299行目: / 305行目: @@
 <br>
 Clippyをインストールする。<br>
+<br>
   rustup component add clippy
 <br>
@@ 304行目: / 311行目: @@
 <br>
 Clippyを手動で実行するには、以下のコマンドを使用する。<br>
+<br>
   cargo clippy
 <br>
 全ての警告を修正候補付きで表示するには、以下のコマンドを使用する。<br>
+<br>
   cargo clippy --fix
 <br>
 特定のClippy lintを無効にする場合、以下のようにコード内で指定できる。<br>
+<br>
   <syntaxhighlight lang="rust">
   #![allow(clippy::lint_name)]
@@ 326行目: / 336行目: @@
 マクロ展開を表示する手順を、以下に示す。<br>
 # マクロ呼び出しにカーソルを置く。
-# [Tools] - [Rust] - [Show Macro Expansion]を選択する。
+# [Tools] - [Rust] - [Show Macro Expansion]を選択する。<br>または、[Ctrl] + [Shift] + [M]キー (Linux / Windows) を押下する。
-# または、Ctrl+Shift+M (Linux/Windows)を押下する。
 <br>
 展開結果が別ウィンドウに表示され、マクロがどのようにコードを生成するかを確認できる。<br>
@@ 336行目: / 345行目: @@
 <br>
 Cargo Flamingoをインストールする。<br>
+<br>
   cargo install flamegraph
 <br>
 プロファイリングを実行するには、以下のコマンドを使用する。<br>
+<br>
   cargo flamegraph
 <br>
-生成されたフレームグラフ(flamegraph.svg)を、ブラウザで開いて確認する。<br>
+生成されたフレームグラフ (flamegraph.svg) を、ブラウザで開いて確認する。<br>
 <br>
 <u>※注意</u><br>
 <u>Linuxでは、perfツールへのアクセス権限が必要な場合がある。</u><br>
-<u>その場合、以下のコマンドを実行する。</u><br>
+<u>その場合、以下に示すコマンドを実行する。</u><br>
+<br>
   echo -1 | sudo tee /proc/sys/kernel/perf_event_paranoid
 <br><br>
@@ 353行目: / 365行目: @@
 <br>
 WASMターゲットをインストールする。<br>
+<br>
   rustup target add wasm32-unknown-unknown
 <br>
 wasm-packをインストールする。<br>
+<br>
   cargo install wasm-pack
 <br>
 WASMプロジェクトをビルドするには、以下のコマンドを使用する。<br>
+<br>
   wasm-pack build --target web
 <br>
@@ 364行目: / 379行目: @@
 <br><br>
+== MCPサーバの設定 ==
+Model Context Protocol (MCP)を使用することにより、AI Assistantは外部ツールやデータソースと連携できる。<br>
+MCPサーバに接続することで、AI Assistantの機能を大幅に拡張することができる。<br>
+<br>
+==== サポートされる転送メカニズム ====
+AI Assistantは、以下に示す転送メカニズムをサポートしている。<br>
+<br>
+* Standard Input/Output (STDIO)
+*: AI AssistantがMCPサーバをサブプロセスとして起動し、標準入出力でデータを交換する。
+* Streamable HTTP
+*: HTTPを使用してMCPサーバに接続する。
+* SSE
+*: レガシーMCPサーバ向けの転送メカニズム
+<br>
+==== MCPサーバへの接続 ====
+MCPサーバに接続する手順を以下に示す。<br>
+# [Settings] - [Tools] - [AI Assistant] - [Model Context Protocol (MCP)]を選択する。
+# [Add]ボタンを押下して、新しいMCPサーバ設定を追加する。
+# JSON設定を入力する。
+# [OK]ボタンを押下する。
+# [Apply]ボタンを押下して、MCPサーバを起動する。
+<br>
+==== JSON設定例 ====
+MCPサーバへの接続方法に応じて、JSON設定が異なる。<br>
+<br>
+===== ローカルインストール =====
+MCPサーバがローカルにインストールされている場合の設定例を以下に示す。<br>
+<br>
+ <syntaxhighlight lang="json">
+ {
+   "mcpServers": {
+     "filesystem": {
+       "command": "node",
+       "args": [
+         "/path/to/server/dist/index.js",
+         "/Users/username/Desktop"
+       ]
+     }
+   }
+ }
+ </syntaxhighlight>
+<br>
+===== NPXを使用する場合 =====
+NPXを使用してMCPサーバを実行する場合の設定例を以下に示す。<br>
+<br>
+ <syntaxhighlight lang="json">
+ {
+   "mcpServers": {
+     "filesystem": {
+       "command": "npx",
+       "args": [
+         "-y",
+         "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
+         "/Users/username/Desktop"
+       ]
+     }
+   }
+ }
+ </syntaxhighlight>
+<br>
+===== Dockerを使用する場合 =====
+Dockerを使用してMCPサーバを実行する場合の設定例を以下に示す。<br>
+<br>
+ <syntaxhighlight lang="json">
+ {
+   "mcpServers": {
+     "filesystem": {
+       "command": "docker",
+       "args": [
+         "run",
+         "-i",
+         "--rm",
+         "--mount", "type=bind,src=/local/path,dst=/container/path",
+         "mcp/filesystem",
+         "/projects"
+       ]
+     }
+   }
+ }
+ </syntaxhighlight>
+<br>
+===== リモートサーバ =====
+リモートMCPサーバに接続する場合の設定例を以下に示す。<br>
+<br>
+ <syntaxhighlight lang="json">
+ {
+   "mcpServers": {
+     "microsoftdocs": {
+       "url": "https://learn.microsoft.com/api/mcp"
+     }
+   }
+ }
+ </syntaxhighlight>
+<br>
+==== IDEをMCPサーバとして使用する ====
+JetBrains IDE (バージョン 2025.2以降) は統合MCPサーバを提供しており、外部クライアントからIDEのツールにアクセスできる。<br>
+<br>
+MCPサーバを有効にする手順を以下に示す。<br>
+# [Settings] - [Tools] - [MCP Server]を選択する。<br>
+# [Enable MCP Server]を有効にする。<br>
+# [Clients Auto-Configuration]セクションで、各クライアントの[Auto-Configure]ボタンを押下する。<br>
+# クライアントを再起動する。<br>
+<br>
+===== 手動設定 =====
+手動で設定する場合、以下のいずれかの設定をコピーしてクライアントの設定ファイルに貼り付ける。<br>
+<br>
+*SSE Config
+*: SSE接続用の設定<br>
+* Stdio Config
+*: STDIO接続用の設定<br>
+<br>
+===== 確認なしでアクションを実行する =====
+外部クライアントが確認なしでターミナルコマンドや実行構成を実行できるようにするには、以下に示す設定を有効にする。<br>
+<br>
+# [Settings] - [Tools] - [MCP Server]を選択する。<br>
+# [Command execution]セクションで、[Run shell commands or run configurations without confirmation (brave mode)]を有効にする。<br>
+# [Apply]ボタンを押下する。<br>
+<br>
+==== サポートされるツール ====
+下表に、統合MCPサーバが提供するツールの一覧を示す。<br>
+<br>
+<center>
+{| class="wikitable"
+|+ MCPサーバが提供するツール
+! ツール名 !! 説明
+|-
+| execute_run_configuration || 指定した実行構成を実行する。
+|-
+| get_run_configurations || プロジェクトの実行構成一覧を取得する。
+|-
+| get_file_problems || 指定したファイルのエラーと警告を分析する。
+|-
+| get_project_dependencies || プロジェクトの依存関係一覧を取得する。
+|-
+| get_project_modules || プロジェクトのモジュール一覧を取得する。
+|-
+| create_new_file || 指定したパスに新しいファイルを作成する。
+|-
+| find_files_by_glob || globパターンに一致するファイルを検索する。
+|-
+| find_files_by_name_keyword || ファイル名にキーワードを含むファイルを検索する。
+|-
+| get_all_open_file_paths || 開いている全ファイルのパスを取得する。
+|-
+| list_directory_tree || ディレクトリツリーを表示する。
+|-
+| open_file_in_editor || 指定したファイルをエディタで開く。
+|-
+| reformat_file || 指定したファイルをフォーマットする。
+|-
+| get_file_text_by_path || ファイルのテキスト内容を取得する。
+|-
+| replace_text_in_file || ファイル内のテキストを置換する。
+|-
+| search_in_files_by_regex || 正規表現でファイル内を検索する。
+|-
+| search_in_files_by_text || テキストでファイル内を検索する。
+|-
+| get_symbol_info || 指定した位置のシンボル情報を取得する。
+|-
+| rename_refactoring || シンボルの名前を変更する。
+|-
+| execute_terminal_command || ターミナルコマンドを実行する。
+|-
+| get_repositories || プロジェクトのVCSルート一覧を取得する。
+|}
+</center>
+<br>
+詳細な設定については、[https://www.jetbrains.com/help/ai-assistant/mcp.html JetBrains公式ドキュメント]を参照すること。<br>
+<br><br>
+== ACPを使用したOpenCodeとの連携 ==
+ACP (Agent Client Protocol) を使用すると、RustRoverのAI ChatからOpenCodeをコーディングエージェントとして利用できる。<br>
+<br>
+ACPは、コードエディタとAIコーディングエージェント間の通信を標準化するプロトコルである。<br>
+エディタはACP互換エージェントをサブプロセスとして起動し、JSON-RPC over stdioで通信する。<br>
+RustRoverは、OpenCodeをサブプロセスとして起動して標準入出力を介して通信する。<br>
+<br>
+ACPエージェントはJetBrains AIサービスサブスクリプションなしで利用できるため、RustRoverの非商用無料ライセンスでもOpenCodeをACP経由で使用可能である。<br>
+<br>
+==== 前提条件 ====
+* OpenCodeがインストールされ、プロバイダ認証が完了していること。
+* RustRoverでAI AssistantおよびAI Chatが利用可能であること。
+*: AI AssistantプラグインはRustRoverと互換であり、非商用無料ライセンスでも有効化できる。
+* WSL (Windows Subsystem for Linux) 環境ではないこと。
+*: JetBrains公式ドキュメントでWSL環境でのACP互換エージェントはサポート対象外とされている。
+<br>
+==== OpenCode側の認証とプロジェクト設定 ====
+OpenCodeの認証は、RustRoverの設定ファイル <u>acp.json</u> ファイルにはAPIキーを記述せず、OpenCode側で行う。<br>
+JetBrains公式ドキュメントでも、ほとんどのエージェントはAPIキーを <u>acp.json</u> ファイルに記述せず、ターミナルで認証することが推奨されている。<br>
+<br>
+プロバイダを認証するには、ターミナルで以下に示すコマンドを実行する。<br>
+<br>
+ opencode auth login
+<br>
+認証済みのプロバイダを確認する場合は、以下に示すコマンドを実行する。<br>
+<br>
+ opencode auth list
+<br>
+認証情報は、<u>~/.local/share/opencode/auth.json</u> ファイルに保存される。<br>
+<br>
+プロジェクト固有のモデル、MCPサーバ、権限等は、Cargoプロジェクトまたはワークスペースのルートに <u>opencode.json</u> または <u>opencode.jsonc</u> ファイルを配置して設定する。<br>
+<br>
+OpenCodeは起動時にカレントディレクトリから設定ファイルを探して、最も近いGitディレクトリまで上方向へ探索する。<br>
+CargoワークスペースのルートがGitリポジトリのルートと一致する場合が多いため、リポジトリまたはワークスペースルートに配置すれば自動検出される。<br>
+<br>
+作業ルールや設計方針は、同じプロジェクトルートの <u>AGENTS.md</u> ファイルに記述する。<br>
+ACP経由でも <u>AGENTS.md</u> ファイルのプロジェクトルールは有効である。<br>
+<br>
+==== JetBrains側のACP設定 ====
+===== ~/.jetbrains/acp.jsonの作成 =====
+JetBrains IDEのACP設定は、ユーザ単位の <u>~/.jetbrains/acp.json</u> ファイルで管理する。<br>
+<br>
+AI Chatツールウィンドウ右上の[...(More)]ボタンから[Add Custom Agent]を選択すると、設定ファイルを作成して編集できる。<br>
+<br>
+手動で作成する場合は、次のコマンドを実行する。<br>
+<br>
+ mkdir -p ~/.jetbrains
+<br>
+===== OpenCode実行ファイルの絶対パスの確認 =====
+<code>command</code> キーには、OpenCode実行ファイルの絶対パスを指定する。<br>
+JetBrains公式ドキュメントで、<code>command</code> パラメータには実行ファイルのフルパスを使用することが明記されている。<br>
+<br>
+GUIから起動されるRustRoverのプロセスは、環境変数 <codePATH</code> を継承しない場合があるため、相対パスやエイリアスは失敗する可能性がある。<br>
+<br>
+次のコマンドで実行ファイルの場所を確認する。<br>
+<br>
+ command -v opencode
+ readlink -f "$(command -v opencode)"
+<br>
+出力されたパスを <code>command</code> キーの値に使用する。<br>
+<br>
+===== acp.jsonの記述 =====
+<u>~/.jetbrains/acp.json</u> ファイルに、次の内容を記述する。<br>
+<br>
+ <syntaxhighlight lang="json">
+ {
+    "default_mcp_settings": {
+       "use_idea_mcp": true,
+       "use_custom_mcp": true
+    },
+    "agent_servers": {
+       "OpenCode": {
+          "command": "/home/<ユーザ名>/.opencode/bin/opencode",
+          "args": [
+             "acp"
+          ]
+       }
+    }
+ }
+ </syntaxhighlight>
+<br>
+<code>command</code> キーのパスは、実際に確認した絶対パスへ置き換える。<br>
+<code>args</code> 配列には <code>acp</code> を指定して、OpenCodeをACPサーバとして起動する。<br>
+<br>
+<center>
+{| class="wikitable"
+|+ acp.jsonの設定項目
+! 項目 !! 配置 !! 説明
+|-
+| <code>default_mcp_settings</code> || 最上位 || 全ローカルエージェントに適用する既定のMCP設定<br>エージェント固有設定で上書き可能
+|-
+| <code>use_custom_mcp</code> || <code>default_mcp_settings</code> 配下 || ユーザが設定したMCPサーバをエージェントへ公開する。<br>既定値は <u>true</u>
+|-
+| <code>use_idea_mcp</code> || <code>default_mcp_settings</code> 配下 || IntelliJ MCP Serverをエージェントへ公開する。<br>既定値は <u>false</u><br><br>trueの場合、<code>idea_mcp_allowed_tools</code> キーで公開ツールを制限可能
+|-
+| <code>agent_servers</code> || 最上位 || ACPエージェントの一覧<br>キーはAI Chatに表示される名前になる。
+|-
+| <code>command</code> || 各エージェント配下 || エージェントの実行ファイル<br>JetBrainsがサブプロセスとして起動するため、絶対パスを指定する。
+|-
+| <code>args</code> || 各エージェント配下 || 起動時に渡す引数の配列<br>OpenCodeでは <code>acp</code> を指定する。
+|-
+| <code>env</code> (省略可能) || 各エージェント配下 || エージェントプロセスに設定する環境変数<br>プロキシ等が必要な場合に使用する。<br>APIキーの平文記述は避けること。
+|}
+</center>
+<br>
+===== 特定の作業ディレクトリで起動する設定 =====
+<code>--cwd</code> オプションを使用すると、特定の作業ディレクトリでOpenCodeを起動できる。<br>
+<br>
+複数のCargoプロジェクトを扱う場合に有効である。<br>
+<br>
+ <syntaxhighlight lang="json">
+ {
+    "agent_servers": {
+       "OpenCode-ProjectA": {
+          "command": "/home/<ユーザ名>/.opencode/bin/opencode",
+          "args": [
+             "acp",
+             "--cwd",
+             "/path/to/project-a"
+          ]
+       },
+       "OpenCode-ProjectB": {
+          "command": "/home/<ユーザ名>/.opencode/bin/opencode",
+          "args": [
+             "acp",
+             "--cwd",
+             "/path/to/project-b"
+          ]
+       }
+    }
+ }
+ </syntaxhighlight>
+<br>
+==== ACP Registryからのインストール ====
+JetBrains IDE バージョン 2025.3以降では、ACP RegistryからOpenCodeを直接インストールできる。<br>
+OpenCodeはACP Registryに登録されており、"Community-driven, fully open-source agent"として提供されている。<br>
+<br>
+ACP Registryからインストールする手順を、以下に示す。<br>
+# AI Chatツールウィンドウを開く。
+# チャットモードセレクタから[Install From ACP Registry]を選択する。
+#: または、[Settings] - [Tools] - [AI Assistant] - [Agents]から開くこともできる。<br>
+#: <br>
+# [Agents]ページで、OpenCodeを選択してインストールする。
+# インストール完了後、AI ChatのエージェントセレクタにOpenCodeが表示される。
+<br>
+ACP Registryを利用するには、RustRoverおよびJetBrains AI プラグインを最新版へ更新する必要がある。<br>
+<br>
+==== RustRoverでの有効化と動作確認 ====
+===== 設定の反映 =====
+<u>acp.json</u> ファイルの保存後、RustRoverのAI Chatでエージェントを選択できる。<br>
+<br>
+表示されない場合は、JSON形式と実行ファイルのパスを確認して、RustRoverを再起動する。<br>
+<br>
+===== エージェントの選択 =====
+RustRoverでAI Chatツールウィンドウを開いて、チャットモードのエージェントセレクタから[OpenCode]を選択する。<br>
+<br>
+===== Cargoプロジェクトの動作確認 =====
+Cargoプロジェクトまたはワークスペースを開いた状態で、読み取り中心の指示を送信する。<br>
+<br>
+ # プロンプト例
+ このCargoプロジェクトの構成と主要クレートを調査し、ビルド方法とテスト方法を要約してください。
+ ファイルは変更しないでください。
+<br>
+エージェントが応答し、プロジェクト内のファイルを参照できれば、ACP連携を確認できる。<br>
+<br>
+===== OpenCode単体での事前確認 =====
+RustRover側を確認する前に、ターミナルで <code>opencode acp</code> コマンドを実行して、起動できるか確認する。<br>
+JetBrains公式ドキュメントでも、ターミナルで手動実行して動作確認することが推奨されている。<br>
+<br>
+ ~/.opencode/bin/opencode acp
+<br>
+<code>command</code> キーに設定した絶対パスへ置き換えて実行する。<br>
+このコマンドはACPサーバを起動し、標準入力と標準出力でACPメッセージを待機する。<br>
+<br>
+==== プロジェクト単位の設定 ====
+ACPエージェントの登録はユーザ単位の <u>~/.jetbrains/acp.json</u> ファイルで行う。<br>
+<br>
+一方、OpenCodeの動作はプロジェクト単位で設定できる。<br>
+次のファイルをCargoプロジェクトまたはワークスペースのルートに配置する。<br>
+<br>
+* <u>opencode.json</u> または <u>opencode.jsonc</u>
+*: モデル、MCPサーバ、権限等のプロジェクト設定を記述する。
+* <u>AGENTS.md</u>
+*: 作業ルール、設計方針、禁止事項等を記述する。
+<br>
+OpenCodeは起動時にカレントディレクトリから設定ファイルを探して、最も近いGitディレクトリまで上方向へ探索するため、サブディレクトリから作業してもルートの設定が適用される。<br>
+<br>
+==== トラブルシューティング ====
+===== OpenCodeエージェントがAI Chatに表示されない =====
+* 原因
+*: <u>acp.json</u> ファイルのJSON形式が正しくない、または、設定変更がRustRoverに反映されていない。
+*: <br>
+* 解決方法
+** <u>acp.json</u> ファイルが正しいJSON形式であることを確認する。
+** RustRoverを再起動する。
+<br>
+===== エージェントの起動に失敗する =====
+* 原因
+*: <code>command</code> キーの絶対パスが誤っている、OpenCodeの認証が完了していない、実行ファイルを起動できない。
+*: <br>
+* 解決方法
+** <code>command -v opencode</code> コマンド および <code>readlink -f</code> コマンドで絶対パスを確認する。
+** 設定した絶対パスで <code>opencode acp</code> コマンドを手動実行する。
+** <code>opencode auth list</code> コマンドを実行して、プロバイダ認証を確認する。
+<br>
+===== ACPログの取得 =====
+AI Chatツールウィンドウ右上の [...(More)]ボタンから[Get ACP Logs]を選択すると、エージェントログのアーカイブを取得できる。<br>
+<br>
+詳細な要求と応答を記録するには、Registryの <code>llm.agent.extended.logging</code> キーを有効してRustRoverを再起動する。<br>
+<br>
+Registryを開く手順を、以下に示す。<br>
+# [Navigate]メニュー - [Search Everywhere]を選択する、または、[Shift]キーを2回押下して検索ウィンドウを開く。
+# <u>Registry</u> と入力して、[Enter]キーを押下する。
+# ダイアログで[Ctrl] + [F]キーを押下して、<code>llm.agent.extended.logging</code> キーを検索して、有効化する。
+# [Close]ボタンを押下して、RustRoverを再起動する。
+<br>
+ログにはチャット内容等の機密情報が含まれる可能性があるため、共有前に確認すること。<br>
+<br>
+==== セキュリティと運用上の注意 ====
+* APIキーを <u>~/.jetbrains/acp.json</u> ファイルに平文で記述しないこと。
+*: OpenCodeの認証機能 (<code>opencode auth login</code>) で設定した認証情報を使用する。
+*: 認証情報は、<u>~/.local/share/opencode/auth.json</u> ファイルに保存される。
+* <code>command</code> キーには絶対パスを指定すること。
+*: シェルのエイリアスや相対パスは、RustRoverから起動できない場合がある。
+* <code>use_idea_mcp</code> キー と <code>use_custom_mcp</code> キーの公開範囲を確認すること。
+*: 有効にしたMCPサーバの機能がエージェントから利用可能になる。
+*: 必要最小限に留め、<code>idea_mcp_allowed_tools</code> キーでツールを制限できる。
+* 詳細ログを共有する前に機密情報を除去すること。
+*: <code>llm.agent.extended.logging</code> 有効時のログには、チャット内容やファイル内容が含まれる可能性がある。
+* WSL環境ではACP互換エージェントを使用しないこと。
+*: JetBrains公式ドキュメントでサポート対象外とされている。
+<br>
+==== 関連情報 ====
+* [https://www.jetbrains.com/help/ai-assistant/acp.html JetBrains公式 ACPドキュメント]
+* [https://opencode.ai/docs/acp/ OpenCode公式 ACP Support]
+* [https://opencode.ai/docs/cli/ OpenCode公式 CLI]
+* [https://opencode.ai/docs/config/ OpenCode公式 Config]
+* [https://agentclientprotocol.com/ Agent Client Protocol仕様]
+* [[インストール - OpenCode]]
+<br><br>
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+|title={{PAGENAME}} : Exploring Electronics and SUSE Linux | MochiuWiki
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