Atlassian MCP Server-integratie

Wat doet de “Atlassian” MCP Server?

De Atlassian MCP Server verbindt AI-assistenten met Atlassian’s populaire projectmanagementtools—Jira en Confluence. Als brug tussen AI-modellen en deze platforms maakt hij geautomatiseerde en intelligente workflows mogelijk voor slim projectmanagement. Door gegevens en acties van Jira en Confluence beschikbaar te maken via het Model Context Protocol (MCP), stelt deze server AI in staat te communiceren met taken, tickets, documentatie en projectbronnen. Hierdoor kunnen door AI aangedreven assistenten projectinformatie ophalen, bijwerken en beheren, repetitieve taken automatiseren en contextuele inzichten geven—wat de productiviteit van ontwikkelaars en teams stroomlijnt door AI diep te integreren in projectmanagementprocessen.

Lijst met prompts

Er worden geen prompt-templates genoemd in de repository of de documentatie.

Lijst met resources

Er zijn geen expliciete MCP-resources gedocumenteerd in de repository of zichtbare documentatie.

Lijst met tools

Er is geen expliciete lijst met tools beschikbaar in het repository-overzicht of de documentatie. Code-navigatie is vereist voor een gedetailleerde tool-lijst, maar deze is niet te vinden in de zichtbare documentatie of README.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Jira-ticketbeheer: AI-assistenten kunnen Jira-issues aanmaken, bijwerken en ophalen, waardoor ontwikkelaars bugs, taken en feature requests efficiënter kunnen bijhouden.
• Confluence-kennis ophalen: Documentatie of notulen uit Confluence ophalen, zodat AI vragen kan beantwoorden of informatie kan samenvatten voor teams.
• Geautomatiseerde projectrapporten: Projectstatusrapporten genereren en verzenden door Jira- en Confluence-data samen te voegen voor stakeholders.
• Taakautomatisering: Repeterende workflowstappen automatiseren, zoals het toewijzen van tickets, bijwerken van statussen of aanmaken van documentatievoorbeelden.
• Contextuele assistentie: Ontwikkelaars voorzien van actuele context uit projectmanagementsystemen om codewijzigingen, planningssessies of reviews te ondersteunen.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg ervoor dat Node.js is geïnstalleerd op je systeem.
2. Open je Windsurf-configuratiebestand.
3. Voeg de Atlassian MCP Server toe met het volgende JSON-fragment:

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

4. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer de installatie door de status van de MCP-server in Windsurf te bekijken.

Claude

1. Vereiste: Node.js is geïnstalleerd.
2. Zoek de Claude-configuratie voor MCP-servers.
3. Voeg de Atlassian MCP Server-configuratie toe:

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

4. Sla op en herstart Claude.
5. Bevestig dat de server draait door de Claude-interface te controleren.

Cursor

1. Zorg dat Node.js beschikbaar is.
2. Bewerk het Cursor-configuratiebestand voor MCP-servers.
3. Voeg het volgende toe:

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

4. Sla op, herstart Cursor.
5. Controleer het MCP-gedeelte in Cursor voor de Atlassian-server.

Cline

1. Installeer Node.js indien nog niet aanwezig.
2. Open het configuratiebestand van Cline.
3. Voeg de Atlassian MCP Server toe:

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

4. Sla op en herstart Cline.
5. Valideer de werking door een test-MCP-commando uit te voeren.

API-sleutels beveiligen (voorbeeld omgevingsvariabelen):

Beheer je Atlassian-gegevens veilig via omgevingsvariabelen (bijv. in een .env-bestand):

ATLASSIAN_API_KEY=je_api_sleutel_hier
JIRA_DOMAIN=je_jira_domein
CONFLUENCE_DOMAIN=je_confluence_domein

Voorbeeld JSON-verwijzing (met env-gebruik):

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratievenster te openen. In het systeem-MCP-configuratiegedeelte voeg je je MCP-serverdetails in dit JSON-formaat toe:

{ “MCP-naam”: { “transport”: “streamable_http”, “url”: “https://jouwmcpserver.voorbeeld/pathtothemcp/url" } }

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “MCP-naam” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server (bijvoorbeeld “github-mcp”, “weather-api”, enz.) en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

| Ondersteunt Roots | ⛔ | Niet vermeld in de documentatie |

Op basis van de beschikbare documentatie biedt de Atlassian MCP Server kernintegratie met Jira en Confluence, maar ontbreekt het aan gedetailleerde publieke documentatie over prompts, resources en tools. Het bestaan van een MIT-licentie, installatiehandleidingen en praktijkvoorbeelden zijn pluspunten, maar het ontbreken van diepgaandere protocoldetails en tools drukt de score.

Onze mening

Over het algemeen scoort deze MCP-server gemiddeld voor basisintegratie en praktische toepassingen, maar het zou profiteren van betere documentatie over MCP-specifieke features zoals prompts, resources, tools, roots en sampling.

MCP-score