Integrace Atlassian MCP Serveru

K čemu slouží “Atlassian” MCP Server?

Atlassian MCP Server propojuje AI asistenty s oblíbenými nástroji pro řízení projektů od Atlassian—Jira a Confluence. Funguje jako most mezi AI modely a těmito platformami a umožňuje automatizované a chytré workflow pro efektivní řízení projektů. Zpřístupněním dat a operací Jira a Confluence přes Model Context Protocol (MCP) umožňuje tento server AI pracovat s úkoly, tikety, dokumentací a projektovými zdroji. Díky tomu mohou AI asistenti získávat, aktualizovat a spravovat projektové informace, automatizovat rutinní úlohy a poskytovat kontextové informace—zefektivňuje tak práci vývojářů i celých týmů díky hluboké integraci AI do projektového řízení.

Seznam promptů

V repozitáři ani v jeho dokumentaci nejsou zmíněny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři ani ve viditelné dokumentaci nejsou výslovně popsány MCP zdroje.

Seznam nástrojů

V přehledu repozitáře ani v dokumentaci není uveden explicitní seznam nástrojů. Pro detailní výčet je třeba procházet kód, ale v dostupné dokumentaci ani README není uveden.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Správa tiketů v Jira: AI asistenti mohou vytvářet, aktualizovat a získávat Jira issues, což pomáhá vývojářům efektivněji sledovat chyby, úkoly a požadavky na funkce.
• Získávání znalostí z Confluence: Získávání dokumentace nebo zápisů ze schůzek z Confluence, což umožňuje AI odpovídat na dotazy nebo sumarizovat informace pro týmy.
• Automatizované projektové reporty: Generování a zasílání projektových reportů agregací dat z Jira a Confluence pro zainteresované strany.
• Automatizace úloh: Automatizace opakujících se kroků workflow, například přiřazování tiketů, změny stavů nebo tvorba osnov dokumentace.
• Kontextová asistence: Poskytování aktuálního kontextu vývojářům z projektových systémů pro informovanější změny kódu, plánování nebo revize.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte ve svém systému nainstalovaný Node.js.
2. Otevřete konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte Atlassian MCP Server pomocí tohoto JSON úryvku:

{
  "mcpServers": {
    "atlassian": {
      "command": "npx",
      "args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"]
    }
  }
}

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte nastavení kontrolou stavu MCP serveru ve Windsurf.

Claude

1. Předpoklad: Node.js nainstalován.
2. Najděte konfiguraci Claude pro MCP servery.
3. Přidejte konfiguraci Atlassian MCP Serveru:

{
  "mcpServers": {
    "atlassian": {
      "command": "npx",
      "args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"]
    }
  }
}

4. Uložte a restartujte Claude.
5. Ověřte běh serveru kontrolou v rozhraní Claude.

Cursor

1. Ujistěte se, že je Node.js dostupný.
2. Upravte konfigurační soubor Cursor pro MCP servery.
3. Vložte následující:

{
  "mcpServers": {
    "atlassian": {
      "command": "npx",
      "args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"]
    }
  }
}

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Zkontrolujte sekci MCP v Cursore pro Atlassian server.

Cline

1. Pokud ještě není, nainstalujte Node.js.
2. Otevřete konfigurační soubor pro Cline.
3. Přidejte položku Atlassian MCP Server:

{
  "mcpServers": {
    "atlassian": {
      "command": "npx",
      "args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"]
    }
  }
}

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Ověřte funkčnost spuštěním testovacího MCP příkazu.

Zabezpečení API klíčů (příklad environmentálních proměnných):

Pro bezpečnou správu vašich Atlassian údajů použijte environmentální proměnné (například v souboru .env):

ATLASSIAN_API_KEY=your_api_key_here
JIRA_DOMAIN=your_jira_domain
CONFLUENCE_DOMAIN=your_confluence_domain

Příklad JSON referencování (s použitím proměnných prostředí):

{
  "mcpServers": {
    "atlassian": {
      "command": "npx",
      "args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"],
      "env": {
        "ATLASSIAN_API_KEY": "${ATLASSIAN_API_KEY}",
        "JIRA_DOMAIN": "${JIRA_DOMAIN}",
        "CONFLUENCE_DOMAIN": "${CONFLUENCE_DOMAIN}"
      }
    }
  }
}

Jak použít tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serveru do vašeho workflow ve FlowHunt přidejte do flow komponentu MCP a propojte ji s AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP a otevřete konfigurační panel. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem serveru v tomto JSON formátu:

{ “MCP-name”: { “transport”: “streamable_http”, “url”: “https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }

Po konfiguraci může AI agent využívat tento MCP server jako nástroj a přistupovat ke všem jeho funkcím a možnostem. Nezapomeňte změnit “MCP-name” na skutečný název vašeho MCP serveru (např. “github-mcp”, “weather-api” atd.) a nahradit URL adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

| Podpora Roots | ⛔ | V dokumentaci nezmíněno |

Na základě dostupné dokumentace Atlassian MCP Server poskytuje základní integraci s Jira a Confluence, ale postrádá detailnější veřejnou dokumentaci k promptům, zdrojům i nástrojům. Pozitiva jsou MIT licence, návod na nastavení a popsané případy použití, ale absence detailů o protokolu a nástrojích snižuje výsledné hodnocení.

Náš názor

Celkově tento MCP server hodnotíme průměrně pro základní integraci a praktické scénáře, výrazně by pomohla lepší dokumentace MCP funkcí jako jsou prompty, zdroje, nástroje, roots a sampling.

MCP Hodnocení