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JetBrains AI Assistantにはカスタムプロバイダー用のOpenAI互換エンドポイント欄が用意されている。Tokiosでは安定した認証済みURLが提供されるので、コネクターをご利用のモデルに紐付け、デプロイ名を登録した上で、そのURLとsk-tok-…キーをAI Assistantに入力すればよい。特別なトンネル設定も不要で、マシン上に認証なしのポートが開くこともない この仕組みはAI Assistantが搭載されている全てのJetBrains IDE、すなわちIntelliJ IDEA、PyCharm、GoLand、WebStorm、Riderなどでも同様に機能する

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前提条件

  • A running Tokios connector paired with your local model — see Connector install
  • A registered model deployment name — see Register a model
  • A Tokios API key (sk-tok-…) — see API keys
  • AI Assistantプラグインがインストール済みのJetBrains IDEがあること

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AI AssistantをTokiosに向ける設定を行う

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AI Assistantのプロバイダー設定画面を開く

Open Settings | Tools | AI Assistant | Providers & API keys. JetBrains has moved this setting between releases, so confirm the exact menu path and label for your installed AI Assistant version.
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OpenAI互換エンドポイントのセクションを探します

サードパーティ製のOpenAI互換サーバー用のOpenAI互換エンドポイントセクションを探します。表示されるフィールド名はバージョンによって異なる可能性があるため、ご自身の環境で確認してください。
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TokiosのURLを入力します

エンドポイントURLとして以下を設定します：
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ご自身のTokios APIキーを貼り付けます

Paste your sk-tok-… key into the API key field for this endpoint. AI Assistant sends it as a Bearer token on every request.
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デプロイ名をモデルとして追加します

Enter the public deployment name you registered in the Models tab — for example, gemma-tunnel — as the model for this endpoint. This is the value AI Assistant sends in the model field; it is not Ollama’s, llama.cpp’s, vLLM’s, or LM Studio’s local model id.
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必要に応じてツール呼び出し機能を有効化します

このエンドポイントでツールや関数呼び出し用の切り替え機能が用意されている場合は、それを有効化します。実際にモデルがツール呼び出しに応答できるかどうかは、使用しているモデル自体の仕様によります。
Replace gemma-tunnel with the deployment name you registered, and sk-tok-YOUR_KEY with your own key. Never commit either into a shared config file.
JetBrains IDEにおけるAIアシスタントのカスタムプロバイダー対応機能は、OpenAI互換の仕組みとして説明されています。Anthropic互換のベースURL設定項目は現時点で存在しないため、TokiosのAnthropicスタイルエンドポイントではなく上記のOpenAI互換エンドポイントを利用してください。
カスタムエンドポイントを利用してもAIアシスタントの全機能が利用可能になるわけではありません。2026.1リリース時点では、JetBrains側ではサードパーティ製およびローカルモデルがAIチャット機能で利用可能と記載されていますが、Junieや次の編集候補機能では依然としてJetBrainsのクラウドモデルが必要です。今後はチャット機能が切り替わる一方、インライン編集機能は引き続き組み込みプロバイダーを利用することになる見込みです。
各機能にモデルを割り当てる前に、プロバイダー設定画面のTest Connection機能を使いエンドポイントからの応答を確認してください。

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なぜ単純なトンネル機能よりも優れているのか

何も介在させなければローカルモデルサーバーはlocalhostまたはローカルLAN内でのみ通信を受け付け、JetBrainsのクラウドホスト型AIアシスタントバックエンドからはアクセスできません。単純なトンネル機能（例えばngrokなど）でもポートを公開可能ですが、再起動ごとにURLが変更され、認証機能も備えない状態でモデルが待機することになります。 Tokiosのコネクターは送信専用の仕組みであるため、ローカルモデル側で受信用ポートが開かれることはなく、すべてのリクエストにはスコープ付きのsk-tok-…キーが付与されます。
  • 認証なしでの公開が不可能 — コネクターはTokiosへ送信のみ行い、受信用ポートを開設しないためリクエストには有効なキーが必須となります。
  • URLが安定している — https://api.tokios.com/v1の値は再起動後も変更されないため、AIアシスタント側での設定は一度行うだけで済みます。
  • スコープ付きキー — キーを特定のデプロイに限定したり、漏洩時には即座に無効化したりすることも可能で、ローカルモデルやコネクター側の変更は不要です。

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トラブルシューティング

AIアシスタントから送信されたAPIキーが存在しない、形式が不正である、または無効化されている可能性があります。余分な空白を含まずに完全なsk-tok-…キーを正しく貼り付けたか、Keysタブでその状態を確認してください。
AIアシスタントから送信された model の値が、登録済みのデプロイ情報と一致しません。AIアシスタントに入力したモデル名が、Models タブに記載されている公開名と完全に同一であることを確認してください。Ollamaやllama.cpp、vLLM、LM Studioで使用しているローカルモデルのIDではありません。
該当デプロイ用のコネクターがオフライン状態であるか、同時接続数の上限に達しています。Connectors タブを確認してください。コネクターの状態が Online と表示されており、かつそれを実行しているマシンが正常に稼働し通信可能である必要があります。

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次に行うべき手順

クイックスタート

コネクターを設定し、モデルを登録した上で新規にAPIキーを作成します。

対応クライアント

OpenAIやAnthropicと互換性のある他のクライアント向けに、ベースURLやキーの設定方法をご確認ください。