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

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
- Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js i Pythona.
- Otwórz swój plik konfiguracyjny Windsurf.
- Dodaj wpis serwera Atlassian MCP do obiektu
mcpServers
według poniższego wzoru JSON:{ "atlassian": { "command": "npx", "args": ["@atlassian/mcp-server@latest"] } }
- Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
- 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
- Potwierdź instalację Node.js i Pythona.
- Zlokalizuj plik konfiguracyjny Claude.
- Wstaw szczegóły serwera MCP:
{ "atlassian": { "command": "npx", "args": ["@atlassian/mcp-server@latest"] } }
- Zapisz i zrestartuj Claude.
- Zweryfikuj integrację poprzez panel Claude.
Zabezpieczanie kluczy API
{
"atlassian": {
"env": {
"ATLASSIAN_API_KEY": "tutaj-twój-klucz-api"
}
}
}
Cursor
- Upewnij się, że spełnione są wszystkie wymagania (Node.js itd.).
- Otwórz odpowiedni plik konfiguracyjny Cursor.
- Dodaj:
{ "atlassian": { "command": "npx", "args": ["@atlassian/mcp-server@latest"] } }
- Zapisz plik i zrestartuj Cursor.
- Zweryfikuj instalację przez interfejs Cursor.
Zabezpieczanie kluczy API
{
"atlassian": {
"env": {
"ATLASSIAN_API_KEY": "tutaj-twój-klucz-api"
}
}
}
Cline
- Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
- Edytuj plik konfiguracyjny Cline.
- Dodaj:
{ "atlassian": { "command": "npx", "args": ["@atlassian/mcp-server@latest"] } }
- Zapisz i zrestartuj Cline.
- 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:

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
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Atlassian MCP dla integracji Jira/Confluence |
Lista promptów | ⛔ | Nie znaleziono w repozytorium |
Lista zasobów | ⛔ | Nie znaleziono w repozytorium |
Lista narzędzi | ⛔ | Nie znaleziono w repozytorium |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Przykładowy 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 LICENSE | Tak (MIT) |
---|---|
Ma przynajmniej jedno narzędzie | Nie |
Liczba forków | 352 |
Liczba gwiazdek | 2k |
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.