Integración del Servidor MCP de Atlassian

¿Qué hace el Servidor MCP “Atlassian”?

El Servidor MCP (Model Context Protocol) de Atlassian actúa como un puente entre asistentes de IA y herramientas de Atlassian como Confluence y Jira. Al conectar modelos de lenguaje de gran tamaño con estas plataformas, el servidor permite flujos de trabajo de desarrollo mejorados, permitiendo a los agentes de IA interactuar directamente con sistemas de gestión de proyectos y documentación. Esta integración facilita tareas como consultar incidencias, gestionar documentación y automatizar acciones repetitivas dentro de entornos Atlassian. El servidor permite a los desarrolladores y equipos optimizar el ciclo de vida del desarrollo de software aprovechando la IA para automatizar operaciones, recuperar contexto relevante o realizar consultas complejas a través de productos Atlassian, aumentando así la productividad y garantizando el acceso a información actualizada.

Lista de Prompts

No se encontraron plantillas de prompts en los archivos del repositorio proporcionados ni en la documentación.

Lista de Recursos

No se documentan ni exponen recursos MCP explícitos en los archivos del repositorio disponibles.

Lista de Herramientas

No se identificó un listado directo de herramientas ni definiciones de herramientas (por ejemplo, query_database, call_api) en el contenido o estructura de directorios disponible.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Gestión de Incidencias de Proyectos
  Integra con Jira para consultar, actualizar o crear incidencias automáticamente, permitiendo a los desarrolladores gestionar tareas directamente desde sus flujos de trabajo impulsados por IA.

• Recuperación Automatizada de Documentación
  Conecta con Confluence para obtener, actualizar o resumir páginas de documentación, facilitando el mantenimiento y acceso a información de proyectos actualizada.

• Planificación y Reporte de Sprints
  Utiliza asistentes de IA para analizar tableros de Jira y generar reportes de sprint o documentos de planificación, reduciendo la carga manual para los gestores de proyectos.

• Triaje y Asignación de Bugs
  Aprovecha la IA para monitorizar tickets entrantes de Jira, sugerir posibles responsables y auto-categorizar o priorizar incidencias para una resolución más rápida.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que los prerrequisitos como Node.js y Python estén instalados.
2. Abre tu archivo de configuración de Windsurf.
3. Agrega la entrada del servidor MCP de Atlassian al objeto mcpServers con el siguiente fragmento JSON:

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

4. Guarda tu configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica que el servidor esté en ejecución y accesible.

Protección de Claves API

Almacena tus claves API de Atlassian en variables de entorno. Ejemplo de configuración:

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

Claude

1. Confirma que Node.js y Python estén instalados.
2. Ubica el archivo de configuración de Claude.
3. Inserta los detalles del servidor MCP:

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

4. Guarda y reinicia Claude.
5. Verifica la integración desde el panel de Claude.

Protección de Claves API

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

Cursor

1. Asegúrate de que todos los prerrequisitos estén cumplidos (Node.js, etc).
2. Abre el archivo de configuración correspondiente de Cursor.
3. Agrega:

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

4. Guarda el archivo y reinicia Cursor.
5. Confirma la configuración desde la interfaz de Cursor.

Protección de Claves API

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

Cline

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado.
2. Edita el archivo de configuración de Cline.
3. Agrega:

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

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Prueba si el servidor MCP es accesible.

Protección de Claves API

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

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso del MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo en FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo con tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del MCP del sistema, inserta los datos de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “atlassian” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu servidor MCP.

Resumen

Basándonos en la tabla anterior, el servidor MCP de Atlassian ofrece un punto de partida robusto para la integración con Atlassian, especialmente dada su popularidad y licencia open-source. Sin embargo, la documentación sobre prompts, recursos explícitos y definiciones de herramientas actualmente es escasa, por lo que la descubribilidad y extensibilidad del servidor podrían mejorar. En general, obtiene una buena puntuación por su potencial de integración y adopción, aunque pierde algunos puntos por la falta de documentación MCP específica y detallada.

Puntuación MCP