Integrare Atlassian MCP Server

Ce face “Atlassian” MCP Server?

Atlassian MCP Server conectează asistenții AI cu popularele unelte de management de proiect ale Atlassian—Jira și Confluence. Acționând ca o punte între modelele AI și aceste platforme, permite fluxuri de lucru automatizate și inteligente pentru management de proiect inteligent. Prin expunerea datelor și acțiunilor din Jira și Confluence prin Model Context Protocol (MCP), acest server dă puterea AI-ului să interacționeze cu sarcini, tichete, documentație și resurse de proiect. Astfel, asistenții alimentați de AI pot prelua, actualiza și gestiona informații de proiect, automatiza sarcini repetitive și oferi informații contextuale—optimizând productivitatea dezvoltatorilor și a echipelor prin integrarea profundă a AI-ului în operațiunile de management de proiect.

Listă de Prompts

Nu sunt menționate șabloane de prompt în repository sau documentație.

Listă de Resurse

Nu sunt documentate resurse MCP explicite în repository sau documentația vizibilă.

Listă de Unelte

Nu este furnizată nicio listă explicită de unelte în prezentarea repository-ului sau documentație. Este necesară navigarea prin cod pentru o listă detaliată, însă aceasta nu este prezentă în documentația vizibilă sau README.

Cazuri de utilizare pentru acest MCP Server

• Gestionare tichete Jira: Asistenții AI pot crea, actualiza și prelua probleme Jira, ajutând dezvoltatorii să urmărească bug-uri, sarcini și cereri de funcționalități mai eficient.
• Accesare cunoștințe Confluence: Preia documentație sau note de ședință din Confluence, permițând AI-ului să răspundă la întrebări sau să rezume informații pentru echipe.
• Raportare de proiect automatizată: Generează și livrează rapoarte de status de proiect agregând date din Jira și Confluence pentru stakeholderi.
• Automatizare sarcini: Automatizează pași repetitivi din workflow, precum alocarea tichetelor, actualizarea statusurilor sau crearea de șabloane de documentație.
• Asistență contextuală: Oferă dezvoltatorilor context actualizat din sistemele de management de proiect pentru a informa modificări de cod, sesiuni de planificare sau review-uri.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Node.js este instalat pe sistemul tău.
2. Deschide fișierul de configurare Windsurf.
3. Adaugă Atlassian MCP Server folosind următorul snippet JSON:

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

4. Salvează configurația și repornește Windsurf.
5. Verifică instalarea verificând statusul MCP serverului în Windsurf.

Claude

1. Precondiție: Node.js instalat.
2. Localizează configurația pentru serverele MCP în Claude.
3. Adaugă configurația pentru Atlassian MCP Server:

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

4. Salvează și repornește Claude.
5. Confirmă că serverul rulează verificând interfața Claude.

Cursor

1. Asigură-te că Node.js este disponibil.
2. Editează fișierul de configurare Cursor pentru serverele MCP.
3. Inserează următorul conținut:

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

4. Salvează și repornește Cursor.
5. Verifică secțiunea MCP a Cursor pentru serverul Atlassian.

Cline

1. Instalează Node.js dacă nu este deja prezent.
2. Accesează fișierul de configurare pentru Cline.
3. Adaugă intrarea pentru Atlassian MCP Server:

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

4. Salvează și repornește Cline.
5. Validează funcționarea rulând o comandă MCP de test.

Securizarea cheilor API (Exemplu de variabile de mediu):

Pentru a gestiona securizat credențialele Atlassian, folosește variabile de mediu (de exemplu, într-un fișier .env):

ATLASSIAN_API_KEY=your_api_key_here
JIRA_DOMAIN=your_jira_domain
CONFLUENCE_DOMAIN=your_confluence_domain

Exemplu de referință JSON (folosind variabile de mediu):

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizare MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Amintește-ți să schimbi “MCP-name” cu numele real al serverului tău MCP (de exemplu, “github-mcp”, “weather-api” etc.) și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

| Suportă Roots | ⛔ | Nu este menționat în documentație |

Pe baza documentației disponibile, Atlassian MCP Server oferă integrare de bază cu Jira și Confluence, dar nu dispune de documentație publică detaliată despre prompts, resurse și unelte. Existența licenței MIT, a ghidului de configurare și a cazurilor reale de utilizare sunt aspecte pozitive, însă lipsa detaliilor despre protocol și unelte limitează o notă mai mare.

Opinia noastră

Per total, acest server MCP obține un scor moderat pentru integrarea de bază și cazurile practice de utilizare, dar ar avea de câștigat din documentație îmbunătățită pe aspecte MCP specifice precum prompts, resurse, unelte, roots și sampling.

Scor MCP