Atlassian MCPサーバー連携

「Atlassian」MCPサーバーとは？

Atlassian MCP（Model Context Protocol）サーバーは、ConfluenceやJiraなどのAtlassianツールとAIアシスタントの橋渡しを行います。このサーバーにより、大規模言語モデルをこれらのプラットフォームに接続し、AIエージェントがプロジェクト管理やドキュメントシステムと直接やり取りできるようになります。この統合により、課題の検索やドキュメント管理、反復作業の自動化などがAtlassian環境内で可能になります。開発者やチームは、AIを活用してオペレーションの自動化や関連情報の取得、複雑なクエリの実行ができ、ソフトウェア開発ライフサイクルの効率化と最新情報へのアクセス性向上を実現します。

プロンプト一覧

提供されたリポジトリファイルやドキュメントにはプロンプトテンプレートが見つかりませんでした。

リソース一覧

利用可能なリポジトリファイルには、明示的なMCPリソースは記載・公開されていません。

ツール一覧

ディレクトリ構成や内容から、直接的なツール定義（例：query_database, call_api）は確認できませんでした。

このMCPサーバーの利用例

• プロジェクト課題管理
  Jiraと連携し、課題の自動検索・更新・作成を実現。AIフロー内からタスク管理が可能です。

• ドキュメント自動取得
  Confluenceに接続し、ドキュメントページの取得・更新・要約を自動化。最新プロジェクト情報の管理・閲覧が容易になります。

• スプリント計画とレポーティング
  AIアシスタントがJiraボードを解析し、スプリントレポートや計画ドキュメントを生成。プロジェクトマネージャーの手間を削減します。

• バグトリアージと担当割り当て
  AIが新規Jiraチケットを監視し、担当者候補の提案や自動分類・優先順位付けを行い、迅速な対応を支援します。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsやPythonなどの前提ソフトウェアをインストールしてください。
2. Windsurfの設定ファイルを開きます。
3. mcpServersオブジェクトに、下記のJSONスニペットを追加します:

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

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. サーバーが稼働・アクセス可能か確認します。

APIキーの安全な管理

AtlassianのAPIキーは環境変数で管理してください。設定例:

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

Claude

1. Node.jsとPythonがインストールされていることを確認します。
2. Claudeの設定ファイルを探します。
3. MCPサーバー情報を挿入します:

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

4. 保存してClaudeを再起動します。
5. Claudeダッシュボードから連携状況を確認します。

APIキーの安全な管理

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

Cursor

1. すべての前提条件（Node.jsなど）を満たしていることを確認します。
2. Cursorの該当設定ファイルを開きます。
3. 以下を追加します:

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

4. ファイルを保存し、Cursorを再起動します。
5. Cursorインターフェースからセットアップを確認します。

APIキーの安全な管理

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

Cline

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Clineの設定ファイルを編集します。
3. 以下を追加します:

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

4. 保存してClineを再起動します。
5. MCPサーバーの到達性をテストします。

APIキーの安全な管理

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

FlowHuntフロー内でのMCPの利用方法

FlowHuntでMCPを利用するには

フローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、「システムMCP設定」セクションに以下の形式でMCPサーバー情報を入力してください：

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

設定が完了すると、AIエージェントがこのMCPの全機能にアクセスできるようになります。atlassianの部分はご自身のMCPサーバー名に、URLは実際のMCPサーバーのURLに書き換えてください。

概要

上記まとめより、Atlassian MCPサーバーはAtlassian連携のスタート地点として堅実であり、人気やOSSライセンスも魅力です。ただしプロンプトやリソース、ツール定義などの詳細ドキュメントが現状不足しており、発見性や拡張性には今後の改善余地があります。総合的には連携ポテンシャル・普及度で高評価ですが、MCP固有の詳細ドキュメント面で若干減点となっています。

MCPスコア