Integrazione Atlassian MCP Server

Cosa fa il server “Atlassian” MCP?

L’Atlassian MCP Server collega gli assistenti AI con i popolari strumenti di gestione progetti di Atlassian—Jira e Confluence. Agendo come ponte tra i modelli AI e queste piattaforme, abilita flussi di lavoro automatizzati e intelligenti per una gestione progetti smart. Espone i dati e le azioni di Jira e Confluence tramite il Model Context Protocol (MCP), consentendo all’AI di interagire con attività, ticket, documentazione e risorse di progetto. In questo modo, gli assistenti AI possono recuperare, aggiornare e gestire informazioni di progetto, automatizzare attività ripetitive e offrire insight contestuali—semplificando la produttività di sviluppatori e team integrando profondamente l’AI nelle operazioni di project management.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è menzionato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è documentata nel repository o nella documentazione visibile.

Elenco degli Strumenti

Nessun elenco esplicito di strumenti è fornito nell’overview del repository o nella documentazione. Per un elenco dettagliato è necessaria la navigazione nel codice, ma non è presente nella documentazione visibile o nel README.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Gestione Ticket Jira: Gli assistenti AI possono creare, aggiornare e recuperare issue Jira, aiutando gli sviluppatori a tracciare bug, task e richieste di funzionalità in modo più efficiente.
• Recupero Conoscenza da Confluence: Recupera documentazione o note riunione da Confluence, permettendo all’AI di rispondere a domande o riassumere informazioni per i team.
• Reportistica Progetto Automatica: Genera e consegna report di stato aggregando dati da Jira e Confluence per gli stakeholder.
• Automazione delle Attività: Automatizza passaggi ripetitivi del workflow, come assegnazione ticket, aggiornamento stati o creazione di bozze di documentazione.
• Assistenza Contestuale: Fornisce ai developer contesto aggiornato dai sistemi di project management per supportare modifiche al codice, pianificazioni o revisioni.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js sia installato sul tuo sistema.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi l’Atlassian MCP Server utilizzando il seguente snippet JSON:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica l’installazione controllando lo stato del server MCP in Windsurf.

Claude

1. Prerequisito: Node.js installato.
2. Trova la configurazione MCP server di Claude.
3. Aggiungi la configurazione Atlassian MCP Server:

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

4. Salva e riavvia Claude.
5. Conferma che il server sia attivo controllando l’interfaccia di Claude.

Cursor

1. Assicurati che Node.js sia disponibile.
2. Modifica il file di configurazione MCP server di Cursor.
3. Inserisci il seguente codice:

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

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Controlla la sezione MCP di Cursor per il server Atlassian.

Cline

1. Installa Node.js se non è già presente.
2. Accedi al file di configurazione di Cline.
3. Aggiungi la voce Atlassian MCP Server:

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

4. Salva e riavvia Cline.
5. Valida il funzionamento eseguendo un comando MCP di test.

Protezione delle API Key (esempio variabili d’ambiente):

Per gestire in sicurezza le credenziali Atlassian, utilizza variabili d’ambiente (es. in un file .env):

ATLASSIAN_API_KEY=your_api_key_here
JIRA_DOMAIN=your_jira_domain
CONFLUENCE_DOMAIN=your_confluence_domain

Esempio di riferimento JSON (con uso delle variabili env):

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nei tuoi workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo MCP server usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di sostituire “MCP-name” con il vero nome del tuo server MCP (es. “github-mcp”, “weather-api”, ecc.) e di inserire l’URL del tuo MCP server.

Panoramica

| Supporta Roots | ⛔ | Non menzionato nella documentazione |

In base alla documentazione disponibile, Atlassian MCP Server offre integrazione core con Jira e Confluence ma manca di una documentazione pubblica dettagliata su prompt, risorse e strumenti. La presenza di licenza MIT, indicazioni di setup e casi d’uso reali sono punti a favore, ma l’assenza di dettagli approfonditi su protocollo e strumenti limita un punteggio più alto.

La nostra opinione

Nel complesso, questo server MCP ottiene un punteggio moderato per l’integrazione di base e casi d’uso pratici, ma trarrebbe beneficio da una documentazione più completa su feature specifiche MCP come prompt, risorse, strumenti, roots e sampling.

MCP Score