Atlassian MCP Server Integration

Was macht der “Atlassian” MCP Server?

Der Atlassian MCP (Model Context Protocol) Server fungiert als Brücke zwischen KI-Assistenten und Atlassian-Tools wie Confluence und Jira. Durch die Anbindung von großen Sprachmodellen an diese Plattformen ermöglicht der Server optimierte Entwicklungs-Workflows: KI-Agenten können direkt mit Projektmanagement- und Dokumentationssystemen interagieren. So lassen sich Aufgaben wie das Abfragen von Issues, das Verwalten von Dokumentation oder die Automatisierung wiederkehrender Aktionen innerhalb von Atlassian-Umgebungen realisieren. Der Server gibt Entwickler:innen und Teams die Möglichkeit, ihren Softwareentwicklungs-Lebenszyklus zu optimieren, indem sie KI für Automatisierungen, Kontextabrufe oder komplexe Abfragen über Atlassian-Produkte hinweg einsetzen – für mehr Produktivität und stets aktuelle Informationen.

Liste der Prompts

Keine Prompt-Vorlagen wurden in den bereitgestellten Repository-Dateien oder in der Dokumentation gefunden.

Liste der Ressourcen

Es sind keine expliziten MCP-Ressourcen in den verfügbaren Repository-Dateien dokumentiert oder offengelegt.

Liste der Tools

Es konnte keine direkte Auflistung von Tools oder Tool-Definitionen (z.B. query_database, call_api) im verfügbaren Inhalt oder Verzeichnis gefunden werden.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Projekt-Issue-Management
  Integration mit Jira, um Issues automatisch abzufragen, zu aktualisieren oder zu erstellen – so können Entwickler:innen Aufgaben direkt aus KI-gesteuerten Workflows heraus verwalten.

• Automatisierter Dokumentenabruf
  Verbindung mit Confluence, um Dokumentationsseiten abzurufen, zu aktualisieren oder zusammenzufassen – für einfachere Pflege und Zugriff auf aktuelle Projektinformationen.

• Sprint-Planung und Reporting
  KI-Assistenten analysieren Jira-Boards und erstellen Sprint-Reports oder Planungsdokumente – das reduziert manuellen Aufwand für Projektmanager:innen.

• Bug-Triage und Zuweisung
  KI überwacht eingehende Jira-Tickets, schlägt mögliche Bearbeiter:innen vor und kategorisiert oder priorisiert Issues automatisch für schnellere Lösungen.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Voraussetzungen wie Node.js und Python installiert sind.
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Atlassian MCP Server-Eintrag zum mcpServers-Objekt mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

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

4. Speichern Sie Ihre Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server läuft und erreichbar ist.

API-Keys absichern

Hinterlegen Sie Ihre Atlassian API-Keys als Umgebungsvariablen. Beispiel-Konfiguration:

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

Claude

1. Vergewissern Sie sich, dass Node.js und Python installiert sind.
2. Suchen Sie die Konfigurationsdatei von Claude.
3. Fügen Sie die MCP Server-Details ein:

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

4. Speichern und starten Sie Claude neu.
5. Prüfen Sie die Integration über das Claude-Dashboard.

API-Keys absichern

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

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass alle Voraussetzungen erfüllt sind (Node.js, etc).
2. Öffnen Sie die relevante Konfigurationsdatei von Cursor.
3. Fügen Sie hinzu:

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

4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Cursor neu.
5. Prüfen Sie die Einrichtung über die Cursor-Oberfläche.

API-Keys absichern

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

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Bearbeiten Sie die Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie hinzu:

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

4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Testen Sie, ob der MCP Server erreichbar ist.

API-Keys absichern

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

Verwendung dieses MCP in Flows

Einsatz des MCP in FlowHunt

Um MCP Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Server-Details in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit allen Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “atlassian” entsprechend dem tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers anzupassen und die URL mit Ihrer eigenen MCP-Server-Adresse zu ersetzen.

Übersicht

Basierend auf obiger Tabelle bietet der Atlassian MCP Server eine solide Grundlage für die Atlassian-Integration, insbesondere aufgrund seiner Beliebtheit und Open-Source-Lizenz. Allerdings fehlt es derzeit an Dokumentation zu Prompts, expliziten Ressourcen und Tool-Definitionen, was die Auffindbarkeit und Erweiterbarkeit des Servers einschränkt. Insgesamt erhält er eine gute Bewertung für Integrationspotenzial und Verbreitung, verliert jedoch Punkte wegen fehlender, detaillierter MCP-spezifischer Dokumentation.

MCP Score