GitHub Copilot for JetBrains 新增 MCP 和自定义 Agent 支持

本次更新为 GitHub Copilot for JetBrains 工作流带来了更强的控制能力和更清晰的使用体验。现在，你可以在 Claude Agent 流程中连接 MCP server 和 custom agent，为高级场景调整遥测与 token 设置，并获得更简洁的聊天和模型选择体验。

Agent 工作流的 OpenTelemetry 导出

现在，你可以为 Agent 工作流配置 OpenTelemetry 导出设置。这让插件行为更容易符合组织的可观测性要求。你可以在 Settings > Tools > GitHub Copilot > Chat 中进行配置。

更灵活地控制模型行为

现在，你可以为 BYOK 和自定义 endpoint 设置默认 token 限制，包括 maxInputToken 和 maxOutputToken。你还可以通过模型管理控件统一禁用或启用 Copilot 的所有内置模型。

借助这些选项，你可以更轻松地让插件行为符合组织在成本控制和模型治理方面的要求。

Claude Agent 流程中的 MCP server 和 custom agent

现在，你可以直接在 Claude Agent 流程中使用 MCP server 和 custom agent。当你需要专用工具、自定义指令或团队专属的 IDE 工作流时，这项功能可以提供更高的灵活性。

如果你需要在多个项目之间共享 Agent 配置，这项更新可以帮助你保持流程一致，同时适配各个代码仓库的特定需求。

更丰富的 Copilot CLI 会话能力

Copilot CLI 会话现在支持 fork，新增了 /rubber-duck 命令，并且可以在 harness 中显示待办事项列表。这些新功能可以帮助你拆解工作、梳理实现思路，并在迭代过程中清晰掌握进度。

对于企业用户，如果其组织尚未配置用户级预算，我们现在会显示已消耗的 AI credits 数量。有关更多信息，请参阅我们关于用户级预算的文档。

用户体验优化

我们还对聊天、inline chat 和模型选择等日常使用体验进行了优化。

• 模型与操作选择器：提升了一致性，让控件的行为更符合预期，也更易于使用。

• 自定义流程：改善了易用性，让创建和管理配置细节更加省力。

• 会话 prompt：通过将询问用户的问题渲染为 Markdown，并新增明确的用户注意提醒，提升了信息清晰度。

• Inline chat 与模型选择器布局：优化了布局表现，让交互体验更加简洁。

• MCP 诊断：改进了诊断能力，帮助你更快了解配置和运行时问题。

• Copilot CLI harness 中的 URL 渲染：优化了裸 URL 的显示方式，提高聊天输出的可读性。

此版本还改进了路径处理和会话记录。现在，在 macOS 和 Linux 上，Copilot CLI 能够更可靠地保留 working set 和 snapshot 中路径的大小写。

我们建议你试用最新版 GitHub Copilot 插件并分享反馈。你的意见对于帮助我们持续打磨和改进产品至关重要。

你的反馈将推动产品不断改进。我们非常希望通过以下渠道了解你的使用体验：

• 私人问卷：通过这份简短的问卷分享你的反馈。

• 反馈仓库：在 GitHub Copilot for JetBrains IDEs issues 中分享你的想法。