Intégration du serveur MCP Atlassian

Que fait le serveur MCP “Atlassian” ?

Le serveur MCP (Model Context Protocol) Atlassian agit comme une passerelle entre les assistants IA et les outils Atlassian tels que Confluence et Jira. En connectant des modèles de langage à ces plateformes, le serveur permet des workflows de développement améliorés, autorisant les agents IA à interagir directement avec les systèmes de gestion de projet et de documentation. Cette intégration facilite des tâches telles que l’interrogation de tickets, la gestion de documentation ou l’automatisation d’actions répétitives dans les environnements Atlassian. Le serveur permet ainsi aux équipes et développeurs de fluidifier leur cycle de développement logiciel grâce à l’automatisation par l’IA, la récupération de contexte pertinent ou l’exécution de requêtes complexes à travers Jira et Confluence—accroissant la productivité et assurant l’accès aux informations à jour.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’a été trouvé dans les fichiers du dépôt ou la documentation fournis.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est documentée ou exposée dans les fichiers du dépôt disponibles.

Liste des outils

Aucune liste directe d’outils ou de définitions d’outils (ex. query_database, call_api) n’a pu être identifiée d’après le contenu ou la structure du répertoire.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion des tickets projet
  Intégrez-vous à Jira pour interroger, mettre à jour ou créer automatiquement des tickets, permettant aux développeurs de gérer les tâches directement depuis leurs workflows IA.

• Récupération automatisée de documentation
  Connectez-vous à Confluence pour récupérer, mettre à jour ou résumer des pages, facilitant la maintenance et l’accès aux informations projet à jour.

• Planification et reporting de sprint
  Utilisez les assistants IA pour analyser les boards Jira et générer des rapports ou documents de planification de sprint, réduisant la charge manuelle pour les chefs de projet.

• Triage et assignation des bugs
  Exploitez l’IA pour surveiller l’arrivée des tickets Jira, suggérer des assignés potentiels et catégoriser/prioriser automatiquement les tickets pour une résolution plus rapide.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js et Python sont installés.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Windsurf.
3. Ajoutez l’entrée du serveur MCP Atlassian à l’objet mcpServers avec cet extrait JSON :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne et est accessible.

Sécurisation des clés API

Stockez vos clés API Atlassian dans des variables d’environnement. Exemple de configuration :

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

Claude

1. Vérifiez que Node.js et Python sont installés.
2. Localisez le fichier de configuration de Claude.
3. Ajoutez les détails du serveur MCP :

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

4. Enregistrez et redémarrez Claude.
5. Vérifiez l’intégration via le dashboard Claude.

Sécurisation des clés API

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

Cursor

1. Vérifiez que tous les prérequis sont remplis (Node.js, etc).
2. Ouvrez le fichier de configuration de Cursor.
3. Ajoutez :

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

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez la configuration via l’interface Cursor.

Sécurisation des clés API

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

Cline

1. Vérifiez que Node.js est installé.
2. Modifiez le fichier de configuration de Cline.
3. Ajoutez :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Testez si le serveur MCP est accessible.

Sécurisation des clés API

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

Comment utiliser ce MCP dans vos flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système du MCP, renseignez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil et accéder à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “atlassian” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par l’adresse de votre serveur MCP.

Synthèse

D’après les tableaux ci-dessus, le serveur MCP Atlassian offre une base solide pour l’intégration Atlassian, notamment grâce à sa popularité et sa licence open source. Cependant, la documentation sur les prompts, ressources explicites et définitions d’outils fait défaut, ce qui limite la découverte et l’extensibilité du serveur. Globalement, il obtient une bonne note pour son potentiel d’intégration et d’adoption, mais perd quelques points pour l’absence de documentation détaillée spécifique MCP.

Score MCP