Atlassian MCP Server-integration

Hvad laver “Atlassian” MCP Server?

Atlassian MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som bro mellem AI-assistenter og Atlassian-værktøjer som Confluence og Jira. Ved at forbinde store sprogmodeller til disse platforme muliggør serveren forbedrede udviklingsworkflows, så AI-agenter kan interagere direkte med projektstyrings- og dokumentationssystemer. Denne integration gør det muligt at forespørge på issues, håndtere dokumentation og automatisere gentagne handlinger i Atlassian-miljøer. Serveren giver udviklere og teams mulighed for at strømline deres softwareudviklingsproces ved at udnytte AI til at automatisere opgaver, hente relevant kontekst og udføre komplekse forespørgsler på tværs af Atlassian-produkter—hvilket øger produktiviteten og sikrer adgang til opdateret information.

Liste over prompts

Ingen promptskabeloner blev fundet i de tilgængelige repository-filer eller dokumentation.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er dokumenteret eller tilgængelige i de tilgængelige repository-filer.

Liste over værktøjer

Ingen direkte liste over værktøjer eller værktøjsdefinitioner (fx query_database, call_api) kunne identificeres i det tilgængelige indhold eller mappestruktur.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Projektopgavestyring
  Integrér med Jira for automatisk at forespørge, opdatere eller oprette issues, så udviklere kan håndtere opgaver direkte i deres AI-drevne workflows.

• Automatiseret hentning af dokumentation
  Forbind til Confluence for at hente, opdatere eller opsummere dokumentationssider og gøre det lettere at vedligeholde og få adgang til opdateret projektinformation.

• Sprintplanlægning og rapportering
  Brug AI-assistenter til at analysere Jira-boards og generere sprint-rapporter eller planlægningsdokumenter, hvilket reducerer manuelt arbejde for projektledere.

• Bug-triagering og tildeling
  Udnyt AI til at overvåge indkommende Jira-tickets, foreslå mulige ansvarlige og automatisk kategorisere eller prioritere issues for hurtigere løsning.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for at forudsætninger som Node.js og Python er installeret.
2. Åbn din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj Atlassian MCP server-indgangen til mcpServers-objektet med følgende JSON-udsnit:

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

4. Gem din konfiguration og genstart Windsurf.
5. Verificér at serveren kører og er tilgængelig.

Sikring af API-nøgler

Opbevar dine Atlassian API-nøgler i miljøvariabler. Eksempel på konfiguration:

{
  "atlassian": {
    "env": {
      "ATLASSIAN_API_KEY": "your-api-key-here"
    },
    "inputs": {
      "jira_url": "https://your-domain.atlassian.net"
    }
  }
}

Claude

1. Bekræft at Node.js og Python er installeret.
2. Find Claudes konfigurationsfil.
3. Indsæt MCP-serverens detaljer:

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

4. Gem og genstart Claude.
5. Tjek integrationen via Claude-dashboardet.

Sikring af API-nøgler

{
  "atlassian": {
    "env": {
      "ATLASSIAN_API_KEY": "your-api-key-here"
    }
  }
}

Cursor

1. Sørg for at alle forudsætninger er opfyldt (Node.js mv.).
2. Åbn Cursors relevante konfigurationsfil.
3. Tilføj:

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

4. Gem filen og genstart Cursor.
5. Bekræft opsætningen gennem Cursor-interfacet.

Sikring af API-nøgler

{
  "atlassian": {
    "env": {
      "ATLASSIAN_API_KEY": "your-api-key-here"
    }
  }
}

Cline

1. Sørg for at Node.js er installeret.
2. Rediger Clines konfigurationsfil.
3. Tilføj:

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

4. Gem og genstart Cline.
5. Test om MCP-serveren er tilgængelig.

Sikring af API-nøgler

{
  "atlassian": {
    "env": {
      "ATLASSIAN_API_KEY": "your-api-key-here"
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt workflow skal du tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. Indsæt dine MCP-serverdetaljer i systemets MCP-konfigurationssektion i dette JSON-format:

{
  "atlassian": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når den er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “atlassian” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

På baggrund af ovenstående tabeller tilbyder Atlassian MCP serveren et stærkt udgangspunkt for Atlassian-integration, især takket være dens popularitet og open source-licens. Dog mangler der dokumentation for prompts, eksplicitte ressourcer og værktøjsdefinitioner, så serverens opdagelighed og udvidelsesmuligheder kan forbedres. Samlet set får den en solid score for integrationspotentiale og udbredelse, men mister nogle point for manglende detaljeret MCP-specifik dokumentation.

MCP-score