GitHub Copilot for JetBrains、OpenTelemetry設定とモデル管理を改善
GitHub Copilot for JetBrains の更新により、OpenTelemetry エクスポート設定の追加や MCP サーバー連携が可能になり、組織レベルでのコスト管理とモデルガバナンスが強化された。
AI深層分析を開く2026年7月28日 22:05
AI深層分析
キーポイント
OpenTelemetry エクスポート機能の追加
エージェントワークフローにおける OpenTelemetry エクスポート設定が可能となり、プラグインの動作を組織の観測性要件に合わせやすくなった。
モデル挙動とトークン制限のカスタマイズ
BYOK やカスタムエンドポイントに対してデフォルトのトークン制限(maxInputToken, maxOutputToken)を設定でき、組み込みモデルの有効・無効も管理できるようになった。
MCP サーバーとカスタムエージェントの統合
Claude エージェントフロー内で MCP サーバーやカスタムエージェントを直接使用可能になり、IDE 内での専門ツールやチーム固有ワークフローの柔軟な利用が実現した。
Copilot CLI セッション機能の拡充
CLI セッションでフォーク機能、/rubber-duck コマンド、todo リスト表示がサポートされ、作業の分解や進捗管理が容易になった。
パス処理とセッション記録の改善
Copilot CLI は macOS および Linux 上で、ワーキングセットやスナップショット内でのパスの大文字小文字をより確実に保持するようになった。
重要な引用
This update brings more control and clarity to your GitHub Copilot for JetBrains workflows.
You can now configure OpenTelemetry export settings for agent workflows.
These options make it easier to align plugin behavior with your organization's requirements for cost control and model governance.
Your input is invaluable in helping us refine and improve the product.
編集コメントを表示
編集コメント
この更新は、AI ツールが単なる開発支援から、企業のインフラ管理の一部として統合される動きを象徴している。特に OpenTelemetry のサポート強化は、大規模組織における AI ツールの監査可能性を高める重要な一歩と言える。
Source Article
元記事を日本語で読む
本文に関係しない購読案内、埋め込み通知、サイト内プロモーションは除いています。
今回のアップデートにより、JetBrains 版 GitHub Copilot のワークフローに対する制御性と明確さが向上しました。Claude エージェントフローでの MCP サーバーやカスタムエージェントの接続が可能になり、高度なユースケース向けにテレメトリとトークン設定を微調整できます。また、チャットとモデル選択の体験もより洗練されました。
新機能
エージェントワークフローにおける OpenTelemetry エクスポート
エージェントワークフロー用の OpenTelemetry エクスポート設定が追加されました。これにより、プラグインの動作を組織の観測性要件に合わせやすくなりました。設定は「Settings > Tools > GitHub Copilot > Chat」から行えます。
モデル動作の制御強化
BYOK(Bring Your Own Key)やカスタムエンドポイントに対して、最大入力トークン数(maxInputToken)と最大出力トークン数(maxOutputToken)などのデフォルト制限を設定できるようになりました。さらに、モデル管理コントロールから組み込み Copilot モデルをすべて無効化または有効化することも可能です。
これらのオプションにより、コスト管理やモデルガバナンスに関する組織の要件にプラグイン動作を合わせやすくなりました。
Claude エージェントフローでの MCP サーバーとカスタムエージェントの利用
Claude エージェントフロー内で、MCP サーバーやカスタムエージェントを直接使用できるようになりました。IDE 内で専門的なツール、独自の手順、あるいはチーム固有のワークフローが必要な際に、より柔軟に対応できます。
プロジェクト間で共有エージェント設定を利用している場合、このアップデートにより、リポジトリ固有の要件に対応しつつも作業フローの一貫性を維持できます。
Copilot CLI セッションの機能強化
Copilot CLI セッションでは、フォーク機能の追加、/rubber-duck コマンドの利用可能化、ハネス内での TODO リスト表示がサポートされるようになりました。これにより、作業の細分化や実装アイデアの検討が可能になり、反復処理中の進捗状況を可視化しやすくなります。
コスト効率性
エンタープライズユーザー向けに、組織でユーザーレベルの予算設定が行われていない場合、消費された AI クレジット数を表示する機能を追加しました。詳細は、ユーザーレベルの予算に関するドキュメントをご覧ください。
ユーザーエクスペリエンスの向上
チャット、インラインチャット、モデル選択における日常業務の体験をさらに改善します。
- モデルとアクションピッカー:操作性の向上により、コントロールの予測がしやすくなりました。
- カスタマイズフロー:設定の詳細作成や管理にかかる手間を削減しました。
- セッションプロンプト:ユーザーへの質問を Markdown 形式で表示し、明確な注意喚起通知を追加することで、理解しやすくしました。
- インラインチャットとモデルピッカーのレイアウト:よりクリーンな操作を実現するため、レイアウト動作を改善しました。
- MCP ダイアグノスティクス:設定やランタイムの問題を素早く特定できるよう、診断機能を強化しました。
Copilot CLI ハネスでの URL 表示:チャット出力における可読性を向上させるため、裸の URL 表示を改善しました。
品質向上
今回のリリースでは、パスの扱い方やセッション記録機能も改善されています。Copilot CLI は macOS と Linux 上で、作業セットやスナップショット内でのパスの大文字・小文字の区別をより確実に保持するようになりました。
ぜひ試してみてください
最新の GitHub Copilot プラグインをお試しいただき、フィードバックをご共有いただくことをお勧めします。皆様の意見は、製品の改良と向上に不可欠なものです。
フィードバックを送る
皆様の声が生かされています。以下のチャンネルを通じて、ご体験を聞かせてください。
非公開アンケート:こちらの短いアンケートでフィードバックをお寄せください。
フィードバック用リポジトリ:GitHub Copilot for JetBrains IDEs の Issues でのご意見を共有してください。
この投稿は、The GitHub Blog に掲載された「GitHub Copilot for JetBrains が OpenTelemetry 設定とモデル管理を改善」のものです。
原文を表示
This update brings more control and clarity to your GitHub Copilot for JetBrains workflows. You can now connect MCP servers and custom agents in Claude agent flows, tune telemetry and token settings for advanced scenarios, and work with a cleaner chat and model-selection experience.
What’s new
OpenTelemetry export for agent workflows
You can now configure OpenTelemetry export settings for agent workflows. This makes it easier to align plugin behavior with your organization’s requirements for observability. You can configure this under Settings > Tools > GitHub Copilot > Chat.
More control over model behavior
You can now set default token limits, including maxInputToken and maxOutputToken, for BYOK and custom endpoints. You can also disable or enable all built-in Copilot models from model-management controls.
These options make it easier to align plugin behavior with your organization’s requirements for cost control and model governance.
MCP servers and custom agents in Claude agent flows
You can now use MCP servers and custom agents directly in Claude agent flows. This gives you more flexibility when you need specialized tools, custom instructions, or team-specific workflows in your IDE.
If you rely on shared agent setups across projects, this update helps you keep your flow consistent while still adapting to repository-specific needs.
More Copilot CLI session capabilities
Copilot CLI sessions now support forks, include the /rubber-duck command, and show a todo list in the harness. These additions help you break down work, reason through implementation ideas, and keep progress visible while you iterate.
Cost efficiency
For enterprise users, we now display the number of AI credits consumed when their organization has not configured a user-level budget. For more information, see our docs about user-level budgets.
User experience enhancements
We are also enhancing day-to-day experience across chat, inline chat, and model selection.
Model and action picker: Improved consistency so controls are easier to predict and use.
Customization flows: Improved usability so creating and managing setup details takes less effort.
Session prompts: Improved clarity by rendering ask-user questions as Markdown and adding explicit user-attention notifications.
Inline chat and model picker layout: Improved layout behavior for cleaner interactions.
MCP diagnostics: Improved diagnostics to help you understand configuration and runtime issues faster.
URL rendering in Copilot CLI harness: Improved bare URL display for better readability in chat output.
Quality improvements
This release also improves path handling and session recording. Copilot CLI now preserves path capitalization more reliably in working sets and snapshots on macOS and Linux.
Try it out
We encourage you to try out the latest version of the GitHub Copilot plugin and share your feedback. Your input is invaluable in helping us refine and improve the product.
Share your feedback
Your feedback drives improvements. We’d love to hear about your experience in the following channels:
Private survey: Share your feedback in this short survey.
Feedback repository: Share your thoughts in the GitHub Copilot for JetBrains IDEs issues.
The post GitHub Copilot for JetBrains adds improved OpenTelemetry configuration and model management appeared first on The GitHub Blog.
関連記事
News to Guide
ニュースの次に確認する
発表内容を、現在の料金や仕様と照らし合わせられる関連ガイドです。
今日のまとめ
AIデイリーブリーフで今日の重要ニュースをまとめ読み