Integracja z serwerem Atlassian MCP

Połącz agentów AI FlowHunt z Jira i Confluence, aby uzyskać płynne, zautomatyzowane zarządzanie projektami i workflow dokumentacji.

Integracja z serwerem Atlassian MCP

Do czego służy serwer „Atlassian” MCP?

Serwer Atlassian MCP (Model Context Protocol) działa jako pomost między asystentami AI a narzędziami Atlassian, takimi jak Confluence i Jira. Dzięki połączeniu dużych modeli językowych z tymi platformami, serwer umożliwia usprawnione workflow deweloperskie, pozwalając agentom AI na bezpośrednią interakcję z systemami zarządzania projektami i dokumentacją. Integracja ta ułatwia takie zadania jak pobieranie zgłoszeń, zarządzanie dokumentacją czy automatyzacja powtarzalnych czynności w środowisku Atlassian. Serwer daje programistom i zespołom możliwość usprawnienia cyklu życia oprogramowania poprzez wykorzystanie AI do automatyzacji operacji, pobierania kontekstu lub wykonywania złożonych zapytań w produktach Atlassian — co przekłada się na większą produktywność i dostęp do aktualnych informacji.

Lista promptów

Nie znaleziono szablonów promptów w udostępnionych plikach repozytorium ani dokumentacji.

Lista zasobów

Brak udokumentowanych lub udostępnionych zasobów MCP w dostępnych plikach repozytorium.

Lista narzędzi

Brak bezpośredniego wykazu narzędzi ani ich definicji (np. query_database, call_api) w dostępnej dokumentacji lub strukturze katalogów.

Przypadki użycia tego serwera MCP

  • Zarządzanie zgłoszeniami projektowymi
    Integracja z Jira umożliwia automatyczne pobieranie, aktualizację lub tworzenie zgłoszeń, dzięki czemu deweloperzy mogą zarządzać zadaniami bezpośrednio ze swoich workflow AI.

  • Automatyczne pobieranie dokumentacji
    Połącz się z Confluence w celu pobierania, aktualizacji lub podsumowywania stron dokumentacji, co ułatwia utrzymanie i dostęp do aktualnych informacji projektowych.

  • Planowanie sprintów i raportowanie
    Wykorzystaj asystentów AI do analizy tablic Jira i generowania raportów sprintów lub dokumentów planistycznych, ograniczając ręczną pracę kierowników projektów.

  • Triaż błędów i przypisywanie
    Wykorzystaj AI do monitorowania nowych zgłoszeń Jira, sugerowania potencjalnych osób odpowiedzialnych oraz automatycznego kategoryzowania i priorytetyzowania zgłoszeń dla szybszej obsługi.

Jak to skonfigurować

Windsurf

  1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js i Pythona.
  2. Otwórz swój plik konfiguracyjny Windsurf.
  3. Dodaj wpis serwera Atlassian MCP do obiektu mcpServers według poniższego wzoru JSON:
    {
      "atlassian": {
        "command": "npx",
        "args": ["@atlassian/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
  5. Sprawdź, czy serwer działa i jest dostępny.

Zabezpieczanie kluczy API

Przechowuj klucze API Atlassian w zmiennych środowiskowych. Przykładowa konfiguracja:

{
  "atlassian": {
    "env": {
      "ATLASSIAN_API_KEY": "tutaj-twój-klucz-api"
    },
    "inputs": {
      "jira_url": "https://twoja-domena.atlassian.net"
    }
  }
}

Claude

  1. Potwierdź instalację Node.js i Pythona.
  2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Claude.
  3. Wstaw szczegóły serwera MCP:
    {
      "atlassian": {
        "command": "npx",
        "args": ["@atlassian/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Zapisz i zrestartuj Claude.
  5. Zweryfikuj integrację poprzez panel Claude.

Zabezpieczanie kluczy API

{
  "atlassian": {
    "env": {
      "ATLASSIAN_API_KEY": "tutaj-twój-klucz-api"
    }
  }
}

Cursor

  1. Upewnij się, że spełnione są wszystkie wymagania (Node.js itd.).
  2. Otwórz odpowiedni plik konfiguracyjny Cursor.
  3. Dodaj:
    {
      "atlassian": {
        "command": "npx",
        "args": ["@atlassian/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Zapisz plik i zrestartuj Cursor.
  5. Zweryfikuj instalację przez interfejs Cursor.

Zabezpieczanie kluczy API

{
  "atlassian": {
    "env": {
      "ATLASSIAN_API_KEY": "tutaj-twój-klucz-api"
    }
  }
}

Cline

  1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
  2. Edytuj plik konfiguracyjny Cline.
  3. Dodaj:
    {
      "atlassian": {
        "command": "npx",
        "args": ["@atlassian/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Zapisz i zrestartuj Cline.
  5. Sprawdź, czy serwer MCP jest osiągalny.

Zabezpieczanie kluczy API

{
  "atlassian": {
    "env": {
      "ATLASSIAN_API_KEY": "tutaj-twój-klucz-api"
    }
  }
}

Jak używać tego MCP we flow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go z agentem AI:

FlowHunt MCP flow

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, by „atlassian” zamienić na właściwą nazwę swojego serwera MCP, a URL zastąpić własnym adresem serwera MCP.


Przegląd

SekcjaDostępnośćSzczegóły/Uwagi
PrzeglądAtlassian MCP dla integracji Jira/Confluence
Lista promptówNie znaleziono w repozytorium
Lista zasobówNie znaleziono w repozytorium
Lista narzędziNie znaleziono w repozytorium
Zabezpieczanie kluczy APIPrzykładowy JSON do zmiennych środowiskowych
Obsługa sampling-u (mniej istotne w ocenie)Brak dokumentacji

Na podstawie powyższych tabel serwer Atlassian MCP stanowi solidny punkt wyjścia do integracji z Atlassian, zwłaszcza ze względu na swoją popularność i licencję open source. Jednak brak dokumentacji dotyczącej promptów, jawnych zasobów i definicji narzędzi sprawia, że odkrywalność i rozszerzalność serwera mogłyby być lepsze. Ogólnie serwer otrzymuje dobrą ocenę za potencjał integracyjny i adopcję, ale traci punkty za brak szczegółowej dokumentacji MCP.


Ocena MCP

Posiada LICENSETak (MIT)
Ma przynajmniej jedno narzędzieNie
Liczba forków352
Liczba gwiazdek2k

Najczęściej zadawane pytania

Do czego służy serwer Atlassian MCP?

Serwer Atlassian MCP łączy agentów AI z produktami Atlassian, takimi jak Jira i Confluence, umożliwiając m.in. automatyczne zarządzanie zadaniami, pobieranie dokumentacji oraz automatyzację workflow bezpośrednio w Twoich przepływach AI.

Jakie są typowe przypadki użycia integracji Atlassian MCP?

Typowe zastosowania to zarządzanie zgłoszeniami projektowymi, automatyczne pobieranie dokumentacji, planowanie sprintów, triaż błędów oraz automatyzacja zadań w Jira i Confluence z użyciem AI.

Jak zabezpieczyć klucze API Atlassian?

Przechowuj swoje klucze API w zmiennych środowiskowych w konfiguracji serwera MCP. Przykład: { "atlassian": { "env": { "ATLASSIAN_API_KEY": "tutaj-twój-klucz-api" } } }

Czy serwer Atlassian MCP obsługuje zarówno Jira, jak i Confluence?

Tak, został zaprojektowany do integracji zarówno z Jira, jak i Confluence, wspierając szeroki zakres zadań związanych z zarządzaniem projektami i dokumentacją.

Czy muszę pisać własne prompty, by korzystać z tego serwera MCP?

Nie są dostarczone gotowe szablony promptów, ale MCP można używać jako narzędzia we FlowHunt do interakcji z Jira i Confluence wedle potrzeb.

Zintegruj serwer Atlassian MCP z FlowHunt

Wzmocnij swoje workflow AI, łącząc Jira i Confluence z FlowHunt. Automatyzuj zarządzanie projektami, usprawniaj dokumentację i zwiększ produktywność zespołów dzięki AI.

Dowiedz się więcej