
Atlassian MCP Server-integration
Atlassian MCP Server forbinder AI-assistenter med Atlassian-værktøjer som Jira og Confluence, så du kan automatisere projektstyring, hente dokumentation og forb...
Forbind Jira og Confluence til dine AI-arbejdsgange med Atlassian MCP Serveren for strømlinet, automatiseret projektstyring i FlowHunt.
Atlassian MCP Serveren forbinder AI-assistenter med Atlassians populære projektstyringsværktøjer—Jira og Confluence. Som bro mellem AI-modeller og disse platforme muliggør den automatiserede og intelligente arbejdsgange for smart projektstyring. Ved at eksponere Jira og Confluences data og handlinger via Model Context Protocol (MCP) giver denne server AI mulighed for at interagere med opgaver, tickets, dokumentation og projektressourcer. Dette lader AI-drevne assistenter hente, opdatere og administrere projektinformation, automatisere gentagne opgaver og levere kontekstuelle indsigter—så udvikler- og teamproduktiviteten øges ved at indlejre AI dybt i projektstyringsprocesserne.
Ingen promptskabeloner er nævnt i repositoriet eller dets dokumentation.
Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er dokumenteret i repositoriet eller synlig dokumentation.
Ingen eksplicit værktøjsliste er angivet i repositorieoversigten eller dokumentationen. Kodenavigation er nødvendig for en detaljeret værktøjsliste, men den er ikke angivet i den synlige dokumentation eller README.
{
"mcpServers": {
"atlassian": {
"command": "npx",
"args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"atlassian": {
"command": "npx",
"args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"atlassian": {
"command": "npx",
"args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"atlassian": {
"command": "npx",
"args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"]
}
}
}
Sikring af API-nøgler (eksempel med miljøvariabler):
For at håndtere dine Atlassian-legitimationsoplysninger sikkert, brug miljøvariabler (fx i en .env
-fil):
ATLASSIAN_API_KEY=your_api_key_here
JIRA_DOMAIN=your_jira_domain
CONFLUENCE_DOMAIN=your_confluence_domain
Eksempel på JSON-reference (med brug af env):
{
"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}"
}
}
}
}
Brug af MCP i FlowHunt
For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:
Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:
{ “MCP-name”: { “transport”: “streamable_http”, “url”: “https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }
Når dette er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “MCP-name” til det faktiske navn på din MCP-server (fx “github-mcp”, “weather-api” osv.) og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Oversigt | ✅ | Jira & Confluence-integration til AI-assistenter |
Liste over prompts | ⛔ | Ingen promptskabeloner fundet |
Liste over ressourcer | ⛔ | Ingen eksplicitte MCP-ressourcer dokumenteret |
Liste over værktøjer | ⛔ | Ingen eksplicitte værktøjer nævnt i dokumentationen |
Sikring af API-nøgler | ✅ | .env.example leveres til API-nøgler/konfiguration |
Sampling-support (mindre vigtig for vurdering) | ⛔ | Ikke nævnt i dokumentationen |
| Understøtter Roots | ⛔ | Ikke nævnt i dokumentationen |
Baseret på den tilgængelige dokumentation tilbyder Atlassian MCP Serveren kerneintegration med Jira og Confluence, men mangler detaljeret offentlig dokumentation om prompts, ressourcer og værktøjer. Eksistensen af en MIT-licens, installationsvejledning og virkelige brugstilfælde er positive, men fraværet af mere dybdegående protokol- og værktøjsspecifikationer trækker vurderingen ned.
Samlet set scorer denne MCP-server moderat for grundlæggende integration og praktiske anvendelsestilfælde, men ville drage fordel af forbedret dokumentation om MCP-specifikke funktioner såsom prompts, ressourcer, værktøjer, roots og sampling.
Har en LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ⛔ |
Antal forks | 10 |
Antal stjerner | 31 |
Atlassian MCP Serveren forbinder AI-assistenter med Jira og Confluence og muliggør automatisering og intelligente arbejdsgange. Den lader AI hente, opdatere og administrere projektinformation, automatisere gentagne opgaver og levere kontekstuelle indsigter for øget produktivitet.
Typiske anvendelser inkluderer Jira-ticketstyring, hentning af Confluence-dokumentation, automatiseret projektrapportering, workflow-automatisering (som ticket-tildeling eller statusopdateringer) og at give udviklere opdateret projektkontekst.
Tilføj Atlassian MCP Serveren til din platforms MCP-konfiguration (såsom Windsurf, Claude, Cursor eller Cline). Sørg for, at Node.js er installeret og følg de angivne JSON-udsnit. Sikr dine API-nøgler ved hjælp af miljøvariabler.
API-legitimationsoplysninger bør håndteres med miljøvariabler (fx i en .env-fil). Referér til disse variabler i din MCP-konfiguration for at holde følsomme data ude af kildekoden.
Der er i øjeblikket ingen promptskabeloner, eksplicitte MCP-ressourcer eller værktøjslister tilgængelige i den offentlige dokumentation for Atlassian MCP Serveren.
Atlassian MCP Serveren bruger MIT-licens. Den har i øjeblikket 10 forks og 31 stjerner på sit offentlige repository.
Øg produktiviteten ved at forbinde Jira og Confluence til dine FlowHunt AI-flows. Automatiser rapportering, håndter tickets og hent dokumentation ubesværet.
Atlassian MCP Server forbinder AI-assistenter med Atlassian-værktøjer som Jira og Confluence, så du kan automatisere projektstyring, hente dokumentation og forb...
Confluent MCP Server giver AI-assistenter mulighed for at interagere med Confluent Cloud API’er, hvilket muliggør naturlig sprogstyring af Kafka-emner, connecto...
Azure MCP Server muliggør problemfri integration mellem AI-agenter og Azures cloud-økosystem, så AI-drevet automatisering, ressourcehåndtering og workflow-orkes...