Integração do Servidor Atlassian MCP

O que faz o Servidor “Atlassian” MCP?

O Servidor Atlassian MCP (Model Context Protocol) atua como uma ponte entre assistentes de IA e ferramentas Atlassian como Confluence e Jira. Ao conectar grandes modelos de linguagem a essas plataformas, o servidor permite fluxos de desenvolvimento aprimorados, possibilitando que agentes de IA interajam diretamente com sistemas de gestão de projetos e documentação. Essa integração facilita tarefas como consulta de issues, gerenciamento de documentação e automação de ações repetitivas em ambientes Atlassian. O servidor capacita desenvolvedores e equipes a otimizar o ciclo de vida do desenvolvimento de software, aproveitando a IA para automatizar operações, recuperar contexto relevante ou executar consultas complexas entre produtos Atlassian — aumentando a produtividade e garantindo acesso a informações sempre atualizadas.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt foi encontrado nos arquivos do repositório ou na documentação fornecida.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito está documentado ou exposto nos arquivos do repositório disponíveis.

Lista de Ferramentas

Nenhuma listagem direta de ferramentas ou definições de ferramentas (ex.: query_database, call_api) pôde ser identificada a partir do conteúdo ou estrutura de diretórios disponíveis.

Casos de Uso deste MCP Server

• Gerenciamento de Issues de Projeto
  Integre com o Jira para consultar, atualizar ou criar issues automaticamente, permitindo que desenvolvedores gerenciem tarefas diretamente de seus fluxos alimentados por IA.

• Recuperação Automatizada de Documentação
  Conecte-se ao Confluence para buscar, atualizar ou resumir páginas de documentação, facilitando a manutenção e o acesso a informações atualizadas do projeto.

• Planejamento e Relatórios de Sprint
  Use assistentes de IA para analisar quadros do Jira e gerar relatórios de sprint ou documentos de planejamento, reduzindo o trabalho manual dos gerentes de projeto.

• Triagem e Atribuição de Bugs
  Aproveite a IA para monitorar tickets que chegam no Jira, sugerir possíveis responsáveis e autocategorizar ou priorizar issues para resolução mais rápida.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que pré-requisitos como Node.js e Python estejam instalados.
2. Abra o arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione a entrada do servidor Atlassian MCP ao objeto mcpServers com o seguinte trecho JSON:

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

4. Salve sua configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o servidor está rodando e acessível.

Protegendo chaves de API

Armazene suas chaves de API Atlassian em variáveis de ambiente. Exemplo de configuração:

{
  "atlassian": {
    "env": {
      "ATLASSIAN_API_KEY": "sua-chave-api-aqui"
    },
    "inputs": {
      "jira_url": "https://seu-dominio.atlassian.net"
    }
  }
}

Claude

1. Confirme que Node.js e Python estão instalados.
2. Localize o arquivo de configuração do Claude.
3. Insira os detalhes do servidor MCP:

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

4. Salve e reinicie o Claude.
5. Verifique a integração via o painel do Claude.

Protegendo chaves de API

{
  "atlassian": {
    "env": {
      "ATLASSIAN_API_KEY": "sua-chave-api-aqui"
    }
  }
}

Cursor

1. Certifique-se de que todos os pré-requisitos estejam atendidos (Node.js, etc).
2. Abra o arquivo de configuração relevante do Cursor.
3. Adicione:

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

4. Salve o arquivo e reinicie o Cursor.
5. Confirme a configuração pela interface do Cursor.

Protegendo chaves de API

{
  "atlassian": {
    "env": {
      "ATLASSIAN_API_KEY": "sua-chave-api-aqui"
    }
  }
}

Cline

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Edite o arquivo de configuração do Cline.
3. Adicione:

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

4. Salve e reinicie o Cline.
5. Teste se o servidor MCP está acessível.

Protegendo chaves de API

{
  "atlassian": {
    "env": {
      "ATLASSIAN_API_KEY": "sua-chave-api-aqui"
    }
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "atlassian": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seuservidormcp.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Após configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “atlassian” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu MCP.

Visão Geral

Com base nas tabelas acima, o servidor Atlassian MCP oferece um ponto de partida robusto para integração com Atlassian, especialmente considerando sua popularidade e licença open source. Entretanto, a documentação sobre prompts, recursos explícitos e definições de ferramentas é atualmente limitada, portanto, a descoberta e extensibilidade do servidor podem ser aprimoradas. No geral, ele recebe uma pontuação sólida pelo potencial de integração e adoção, mas perde alguns pontos pela falta de documentação detalhada específica do MCP.

Pontuação MCP