Intégration du serveur MCP Atlassian

Que fait le serveur MCP « Atlassian » ?

Le serveur MCP Atlassian connecte les assistants IA aux outils de gestion de projet populaires d’Atlassian : Jira et Confluence. Servant de passerelle entre les modèles d’IA et ces plateformes, il permet des workflows automatisés et intelligents pour une gestion de projet optimisée. En exposant les données et actions de Jira et Confluence via le Model Context Protocol (MCP), ce serveur donne à l’IA la capacité d’interagir avec les tâches, tickets, documents et ressources projet. Ainsi, les assistants IA peuvent récupérer, mettre à jour et gérer les informations projet, automatiser les tâches répétitives et fournir un contexte pertinent—optimisant la productivité des développeurs et des équipes en intégrant l’IA au cœur des opérations de gestion de projet.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt ou sa documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est documentée dans le dépôt ou la documentation visible.

Liste des outils

Aucune liste d’outils explicite n’est fournie dans la vue d’ensemble du dépôt ou la documentation. Une navigation dans le code peut être nécessaire pour plus de détails, mais elle n’est pas présente dans la documentation ou le README.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion des tickets Jira : Les assistants IA peuvent créer, mettre à jour et récupérer des tickets Jira, aidant les développeurs à suivre bugs, tâches et demandes de fonctionnalités plus efficacement.
• Récupération de connaissances Confluence : Récupérez la documentation ou les notes de réunion depuis Confluence, permettant à l’IA de répondre aux questions ou de résumer les informations pour les équipes.
• Rapports de projet automatisés : Générez et transmettez des rapports d’avancement projet en agrégeant les données Jira et Confluence pour les parties prenantes.
• Automatisation des tâches : Automatisez les étapes répétitives du workflow, comme l’assignation des tickets, la mise à jour des statuts ou la création d’ébauches de documentation.
• Assistance contextuelle : Fournissez aux développeurs un contexte actualisé depuis les systèmes de gestion de projet pour éclairer les modifications de code, séances de planification ou revues.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé sur votre système.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur MCP Atlassian avec l’extrait JSON suivant :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez l’installation en consultant le statut du serveur MCP dans Windsurf.

Claude

1. Prérequis : Node.js installé.
2. Repérez la configuration Claude pour les serveurs MCP.
3. Ajoutez la configuration du serveur MCP Atlassian :

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

4. Enregistrez et redémarrez Claude.
5. Confirmez que le serveur fonctionne depuis l’interface Claude.

Cursor

1. Assurez-vous que Node.js est disponible.
2. Modifiez le fichier de configuration Cursor pour les serveurs MCP.
3. Insérez ce qui suit :

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

4. Enregistrez, puis redémarrez Cursor.
5. Vérifiez la section MCP de Cursor pour le serveur Atlassian.

Cline

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Accédez au fichier de configuration de Cline.
3. Ajoutez l’entrée du serveur MCP Atlassian :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Validez le fonctionnement en lançant une commande MCP de test.

Sécurisation des clés API (exemple avec variables d’environnement) :

Pour gérer en toute sécurité vos identifiants Atlassian, utilisez des variables d’environnement (par exemple dans un fichier .env) :

ATLASSIAN_API_KEY=your_api_key_here
JIRA_DOMAIN=your_jira_domain
CONFLUENCE_DOMAIN=your_confluence_domain

Exemple de référence JSON (montrant l’utilisation des variables d’environnement) :

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

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

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration MCP du système, insérez vos informations de serveur MCP avec ce format JSON :

{ “MCP-nom”: { “transport”: “streamable_http”, “url”: “https://votreserveurmcp.exemple/chemindumcp/url" } }

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “MCP-nom” par le nom réel de votre serveur MCP (par exemple “github-mcp”, “weather-api”, etc.) et de remplacer l’URL par celle de votre serveur MCP.

Aperçu

| Prise en charge des roots | ⛔ | Non mentionné dans la documentation |

D’après la documentation disponible, le serveur MCP Atlassian propose une intégration centrale avec Jira et Confluence mais manque de documentation publique détaillée sur les prompts, ressources et outils. La présence d’une licence MIT, des instructions d’installation et des cas d’usage réels sont des points positifs, mais l’absence de détails sur le protocole MCP et les outils limite la note globale.

Notre avis

Dans l’ensemble, ce serveur MCP obtient un score modéré pour l’intégration de base et les cas d’usage pratiques, mais il gagnerait à une documentation enrichie sur les fonctionnalités MCP spécifiques comme les prompts, ressources, outils, roots et sampling.

Score MCP