Integración del Servidor MCP de Atlassian

¿Qué hace el Servidor MCP de “Atlassian”?

El Servidor MCP de Atlassian conecta asistentes de IA con las populares herramientas de gestión de proyectos de Atlassian—Jira y Confluence. Actuando como un puente entre los modelos de IA y estas plataformas, habilita flujos de trabajo automatizados e inteligentes para una gestión de proyectos avanzada. Al exponer los datos y acciones de Jira y Confluence a través del Model Context Protocol (MCP), este servidor permite a la IA interactuar con tareas, tickets, documentación y recursos de proyectos. Así, los asistentes potenciados por IA pueden recuperar, actualizar y gestionar información de proyectos, automatizar tareas repetitivas y proporcionar información contextual—optimizando la productividad de desarrolladores y equipos al integrar la IA profundamente en las operaciones de gestión de proyectos.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts en el repositorio ni en su documentación.

Lista de Recursos

No se documentan recursos MCP explícitos en el repositorio ni en la documentación visible.

Lista de Herramientas

No se proporciona una lista explícita de herramientas en la visión general del repositorio ni en la documentación. Se requiere navegación del código para un listado detallado, pero esto no se proporciona en la documentación visible ni en el README.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Gestión de Tickets en Jira: Los asistentes de IA pueden crear, actualizar y obtener incidencias de Jira, ayudando a los desarrolladores a rastrear bugs, tareas y solicitudes de funcionalidades de manera más eficiente.
• Recuperación de Conocimiento en Confluence: Recupera documentación o notas de reuniones desde Confluence, permitiendo que la IA responda consultas o resuma información para los equipos.
• Informes Automatizados de Proyectos: Genera y entrega informes de estado de proyectos agregando datos de Jira y Confluence para los interesados.
• Automatización de Tareas: Automatiza pasos repetitivos del flujo de trabajo, como asignar tickets, actualizar estados o crear borradores de documentación.
• Asistencia Contextual: Proporciona a los desarrolladores el contexto actualizado de los sistemas de gestión de proyectos para informar sobre cambios de código, sesiones de planificación o revisiones.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js instalado en tu sistema.
2. Abre tu archivo de configuración de Windsurf.
3. Añade el Servidor MCP de Atlassian usando el siguiente fragmento JSON:

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

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica la configuración revisando el estado del servidor MCP en Windsurf.

Claude

1. Requisito previo: Node.js instalado.
2. Localiza la configuración de Claude para servidores MCP.
3. Añade la configuración del Servidor MCP de Atlassian:

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

4. Guarda y reinicia Claude.
5. Confirma que el servidor está en funcionamiento revisando la interfaz de Claude.

Cursor

1. Asegúrate de que Node.js esté disponible.
2. Edita el archivo de configuración de Cursor para servidores MCP.
3. Inserta lo siguiente:

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

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Revisa la sección MCP de Cursor para el servidor de Atlassian.

Cline

1. Instala Node.js si aún no está presente.
2. Accede al archivo de configuración de Cline.
3. Añade la entrada del Servidor MCP de Atlassian:

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

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Valida la operación ejecutando un comando MCP de prueba.

Protegiendo Claves API (Ejemplo de Variables de Entorno):

Para gestionar de forma segura tus credenciales de Atlassian, utiliza variables de entorno (por ejemplo, en un archivo .env):

ATLASSIAN_API_KEY=tu_api_key_aquí
JIRA_DOMAIN=tu_dominio_jira
CONFLUENCE_DOMAIN=tu_dominio_confluence

Referencia JSON de ejemplo (mostrando uso de variables de entorno):

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Cómo utilizar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

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

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

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “MCP-name” por el nombre real de tu servidor MCP (por ejemplo, “github-mcp”, “weather-api”, etc.) y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

| Soporta Roots | ⛔ | No mencionado en la documentación |

Según la documentación disponible, el Servidor MCP de Atlassian ofrece integración central con Jira y Confluence pero carece de documentación pública detallada sobre prompts, recursos y herramientas. La existencia de una licencia MIT, guía de configuración y casos de uso reales son aspectos positivos, pero la falta de detalles sobre protocolos y herramientas limita una calificación más alta.

Nuestra opinión

En general, este servidor MCP obtiene una puntuación moderada por su integración básica y casos de uso prácticos, pero se beneficiaría de una mejor documentación sobre características específicas de MCP como prompts, recursos, herramientas, roots y sampling.

Puntuación MCP