Atlassian MCP-serverintegration

Vad gör “Atlassian” MCP-servern?

Atlassian MCP (Model Context Protocol)-servern fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Atlassian-verktyg som Confluence och Jira. Genom att koppla stora språkmodeller till dessa plattformar möjliggör servern förbättrade utvecklingsflöden, där AI-agenter kan interagera direkt med projekt- och dokumentationssystem. Integrationen förenklar uppgifter som att söka efter ärenden, hantera dokumentation och automatisera repetitiva åtgärder inom Atlassians miljöer. Servern ger utvecklare och team möjlighet att effektivisera hela mjukvaruutvecklingscykeln genom att använda AI för att automatisera uppgifter, hämta relevanta sammanhang eller göra avancerade sökningar över Atlassian-produkter – vilket i slutändan ökar produktiviteten och garanterar tillgång till uppdaterad information.

Lista över promptar

Inga prompt-mallar hittades i de tillhandahållna repository-filerna eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser är dokumenterade eller exponerade i de tillgängliga repository-filerna.

Lista över verktyg

Ingen direkt lista över verktyg eller verktygsdefinitioner (t.ex. query_database, call_api) kunde identifieras från tillgängligt innehåll eller katalogstruktur.

Användningsområden för denna MCP-server

• Hantering av projektärenden
  Integrera med Jira för att automatiskt söka, uppdatera eller skapa ärenden så att utvecklare kan hantera uppgifter direkt i sina AI-drivna arbetsflöden.

• Automatiserad hämtning av dokumentation
  Koppla mot Confluence för att hämta, uppdatera eller sammanfatta dokumentationssidor och göra det lättare att underhålla och komma åt aktuell projektinformation.

• Sprintplanering och rapportering
  Använd AI-assistenter för att analysera Jira-tavlor och generera sprint-rapporter eller planeringsdokument, vilket minskar manuellt arbete för projektledare.

• Bug-triagering och tilldelning
  Använd AI för att övervaka inkommande Jira-ärenden, föreslå möjliga ansvariga och automatiskt kategorisera eller prioritera ärenden för snabbare hantering.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att förutsättningar som Node.js och Python är installerade.
2. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Atlassian MCP-servern i objektet mcpServers med följande JSON-snutt:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Kontrollera att servern körs och är tillgänglig.

Skydda API-nycklar

Spara dina Atlassian API-nycklar som miljövariabler. Exempelkonfiguration:

{
  "atlassian": {
    "env": {
      "ATLASSIAN_API_KEY": "your-api-key-here"
    },
    "inputs": {
      "jira_url": "https://your-domain.atlassian.net"
    }
  }
}

Claude

1. Kontrollera att Node.js och Python är installerade.
2. Lokalisera Claudes konfigurationsfil.
3. Lägg in MCP-serverns detaljer:

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

4. Spara och starta om Claude.
5. Kontrollera integrationen via Claude-panelen.

Skydda API-nycklar

{
  "atlassian": {
    "env": {
      "ATLASSIAN_API_KEY": "your-api-key-here"
    }
  }
}

Cursor

1. Säkerställ att alla förutsättningar är uppfyllda (Node.js, etc).
2. Öppna Cursors relevanta konfigurationsfil.
3. Lägg till:

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

4. Spara filen och starta om Cursor.
5. Kontrollera installationen via Cursor-gränssnittet.

Skydda API-nycklar

{
  "atlassian": {
    "env": {
      "ATLASSIAN_API_KEY": "your-api-key-here"
    }
  }
}

Cline

1. Kontrollera att Node.js är installerat.
2. Redigera Clines konfigurationsfil.
3. Lägg till:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Testa om MCP-servern är åtkomlig.

Skydda API-nycklar

{
  "atlassian": {
    "env": {
      "ATLASSIAN_API_KEY": "your-api-key-here"
    }
  }
}

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion lägger du in dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När du har konfigurerat detta kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “atlassian” till det faktiska namnet på din MCP-server och byta ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på ovanstående tabeller erbjuder Atlassian MCP-servern en robust startpunkt för Atlassian-integration, särskilt tack vare dess popularitet och öppen källkodslicens. Dock saknas dokumentation kring promptar, explicita resurser och verktygsdefinitioner, vilket gör att serverns upptäckbarhet och utbyggbarhet kan förbättras. Sammantaget får den ett starkt betyg för integrationspotential och adoption men tappar poäng för brist på detaljerad MCP-specifik dokumentation.

MCP-betyg