Atlassian MCP 서버 통합

“Atlassian” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Atlassian MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Atlassian의 대표적인 프로젝트 관리 도구인 Jira와 Confluence를 연결합니다. 이 서버는 AI 모델과 플랫폼 사이의 다리 역할을 하며, 스마트 프로젝트 관리를 위한 자동화 및 지능형 워크플로우를 가능하게 합니다. Jira와 Confluence의 데이터 및 작업을 Model Context Protocol(MCP)을 통해 노출함으로써, AI가 작업, 티켓, 문서, 프로젝트 리소스와 상호작용할 수 있도록 합니다. 이를 통해 AI 기반 어시스턴트가 프로젝트 정보를 검색·수정·관리하고, 반복 작업을 자동화하며, 맥락에 맞는 인사이트를 제공하여 개발자와 팀의 생산성을 높이고 프로젝트 관리 작업에 AI를 깊이 통합할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 프롬프트 템플릿은 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소나 공식 문서에 명시적 MCP 리소스는 기록되어 있지 않습니다.

도구 목록

저장소 개요나 문서에 명시적 도구 목록이 제공되지 않습니다. 코드 내비게이션이 필요하나, 가시적인 문서나 README에는 포함되어 있지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• Jira 티켓 관리: AI 어시스턴트가 Jira 이슈를 생성, 수정, 조회할 수 있어 개발자가 버그, 작업, 기능 요청을 더 효율적으로 추적할 수 있습니다.
• Confluence 지식 검색: Confluence에서 문서나 회의록을 불러와, AI가 팀의 질문에 답하거나 정보를 요약해 제공할 수 있습니다.
• 프로젝트 자동 리포팅: Jira와 Confluence 데이터를 집계하여 이해관계자에게 프로젝트 상태 리포트를 자동 생성·전달할 수 있습니다.
• 작업 자동화: 티켓 할당, 상태 변경, 문서 초안 생성 등 반복적인 워크플로우 단계를 자동화합니다.
• 맥락 기반 지원: 프로젝트 관리 시스템의 최신 맥락을 개발자에게 제공하여 코드 변경·계획·리뷰에 도움을 줍니다.

설치 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 엽니다.
3. 다음 JSON 스니펫을 사용하여 Atlassian MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf에서 MCP 서버 상태를 확인하세요.

Claude

1. 사전 조건: Node.js가 설치되어 있어야 합니다.
2. Claude의 MCP 서버 설정 위치를 찾으세요.
3. Atlassian MCP 서버 설정을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. Claude 인터페이스에서 서버가 실행 중인지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 사용 가능한지 확인하세요.
2. Cursor의 MCP 서버 설정 파일을 편집하세요.
3. 다음을 삽입하세요:

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

4. 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor의 MCP 섹션에서 Atlassian 서버를 확인하세요.

Cline

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Cline의 설정 파일에 접근하세요.
3. Atlassian MCP 서버 항목을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. MCP 테스트 명령을 실행하여 동작을 검증하세요.

API 키 보안 관리 (환경 변수 예시):

Atlassian 인증 정보를 안전하게 관리하려면 환경 변수(예: .env 파일)를 사용하세요:

ATLASSIAN_API_KEY=your_api_key_here
JIRA_DOMAIN=your_jira_domain
CONFLUENCE_DOMAIN=your_confluence_domain

환경 변수 사용 예시(JSON):

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

이 MCP를 플로우 내에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “MCP-name"은 실제 MCP 서버 이름(예: “github-mcp”, “weather-api” 등)으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 바꿔주세요.

개요

| 루트 지원 | ⛔ | 문서에 언급 없음 |

공개 문서를 바탕으로 Atlassian MCP 서버는 Jira와 Confluence의 핵심 통합을 제공하지만, 프롬프트, 리소스, 도구에 대한 상세한 공개 문서가 부족합니다. MIT 라이선스, 설치 안내, 실제 활용 사례 등은 강점이지만, 프로토콜 및 도구에 대한 심화 정보 부재가 더 높은 평점을 방해합니다.

의견

기본 통합 및 실용적인 활용 사례에 대해서는 중간 이상의 점수를 주나, MCP 고유 기능(프롬프트, 리소스, 도구, 루트, 샘플링)에 대한 문서가 보강된다면 더 높은 평가가 가능할 것입니다.

MCP 점수