Atlassian MCP 서버 통합

“Atlassian” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Atlassian MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 Confluence, Jira 등 Atlassian 도구 사이의 브릿지 역할을 합니다. 대형 언어 모델을 이 플랫폼들과 연결함으로써, 서버는 향상된 개발 워크플로우를 제공하고, AI 에이전트가 프로젝트 관리 및 문서화 시스템과 직접 상호작용할 수 있도록 합니다. 이 통합을 통해 Atlassian 환경 내에서 이슈 질의, 문서 관리, 반복 작업 자동화와 같은 업무를 수행할 수 있습니다. 서버는 개발자와 팀이 AI를 활용하여 소프트웨어 개발 생명주기를 간소화하고, 운영 자동화, 관련 컨텍스트 검색, Atlassian 제품 전반에 걸친 복잡한 쿼리 수행을 가능하게 하여 생산성을 높이고 최신 정보 접근성을 보장합니다.

프롬프트 목록

제공된 저장소 파일이나 문서에서 프롬프트 템플릿이 발견되지 않았습니다.

리소스 목록

사용 가능한 저장소 파일에 명확한 MCP 리소스가 문서화되어 있거나 노출되어 있지 않습니다.

도구 목록

사용 가능한 콘텐츠 또는 디렉터리 구조에서 직접적인 도구 또는 도구 정의(예: query_database, call_api)가 식별되지 않았습니다.

MCP 서버 활용 사례

• 프로젝트 이슈 관리
  Jira와 연동하여 이슈를 자동으로 질의, 업데이트, 생성할 수 있어 개발자가 AI 기반 워크플로우 내에서 직접 태스크를 관리할 수 있습니다.

• 자동 문서 검색
  Confluence와 연결해 문서 페이지를 검색, 업데이트, 요약할 수 있어 최신 프로젝트 정보를 유지·접근하기가 쉬워집니다.

• 스프린트 계획 및 리포트
  AI 어시스턴트로 Jira 보드를 분석하여 스프린트 리포트, 계획 문서를 자동 생성하여 프로젝트 매니저의 수작업 부담을 줄입니다.

• 버그 분류 및 할당
  AI를 이용해 신규 Jira 티켓을 모니터링하고, 담당자 추천, 자동 분류/우선순위 지정 등 이슈의 신속한 처리를 지원합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js와 Python 등 필수 조건이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 엽니다.
3. mcpServers 오브젝트에 다음 JSON 스니펫으로 Atlassian MCP 서버 항목을 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 서버가 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인합니다.

API 키 보안 설정

Atlassian API 키는 환경 변수에 저장하세요. 예시 설정:

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

Claude

1. Node.js와 Python이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Claude의 설정 파일을 찾습니다.
3. MCP 서버 세부 정보를 삽입하세요:

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

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. Claude 대시보드에서 통합이 잘 되었는지 확인하세요.

API 키 보안 설정

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

Cursor

1. 모든 필수 조건(Node.js 등)이 충족되었는지 확인하세요.
2. Cursor의 해당 설정 파일을 엽니다.
3. 다음을 추가하세요:

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

4. 파일을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor 인터페이스를 통해 설정을 확인하세요.

API 키 보안 설정

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

Cline

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline 설정 파일을 수정하세요.
3. 다음을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. MCP 서버가 정상적으로 연결되는지 테스트하세요.

API 키 보안 설정

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

이 MCP를 플로우 내에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하면 설정 패널이 열립니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있게 됩니다. “atlassian"을 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버의 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

위 표를 바탕으로 Atlassian MCP 서버는 Atlassian 통합의 강력한 출발점을 제공하며, 특히 인기와 오픈소스 라이선스 덕분에 높은 평가를 받습니다. 다만, 프롬프트·명시적 리소스·도구 정의 문서화가 부족하여 서버의 확장성과 탐색성은 개선이 필요합니다. 전반적으로 통합 잠재력과 채택 측면에서 높은 점수를 얻지만, MCP 세부 문서화 부재로 일부 점수를 잃었습니다.

MCP 점수