Atlassian MCP-serverintegration

Vad gör “Atlassian” MCP-servern?

Atlassian MCP-servern kopplar AI-assistenter till Atlassians populära projektledningsverktyg—Jira och Confluence. Den fungerar som en brygga mellan AI-modeller och dessa plattformar och möjliggör automatiserade och intelligenta arbetsflöden för smart projektledning. Genom att exponera Jira- och Confluences data och åtgärder via Model Context Protocol (MCP) ger denna server AI möjlighet att interagera med uppgifter, ärenden, dokumentation och projektresurser. Detta låter AI-drivna assistenter hämta, uppdatera och hantera projektinformation, automatisera repetitiva uppgifter och ge kontextuella insikter—och därmed effektivisera utvecklar- och teamproduktivitet genom att integrera AI djupt i projektledningsarbetet.

Lista på prompts

Inga promptmallar nämns i repot eller dokumentationen.

Redo att växa ditt företag?

Starta din kostnadsfria provperiod idag och se resultat inom några dagar.

Begär demo Logga in

Lista på resurser

Inga explicita MCP-resurser dokumenteras i repot eller synlig dokumentation.

Lista på verktyg

Ingen explicit verktygslista ges i repo-översikten eller dokumentationen. Genomgång av koden krävs för en detaljerad verktygslista, men det finns inte i den synliga dokumentationen eller README.

Gå med i vårt nyhetsbrev

Få de senaste tipsen, trenderna och erbjudandena gratis.

E-postadress

Prenumerera

Användningsområden för denna MCP-server

• Jira-ärendehantering: AI-assistenter kan skapa, uppdatera och hämta Jira-ärenden, vilket hjälper utvecklare att följa buggar, uppgifter och funktionsförfrågningar mer effektivt.
• Confluence-kunskapshämtning: Hämta dokumentation eller mötesanteckningar från Confluence, så att AI kan besvara frågor eller sammanfatta information till team.
• Automatiserad projektrapportering: Skapa och leverera projektstatusrapporter genom att sammanställa data från Jira och Confluence till intressenter.
• Uppgiftsautomatisering: Automatisera repetitiva arbetsflödessteg, såsom att tilldela ärenden, uppdatera status eller skapa dokumentationsmallar.
• Kontextuell assistans: Ge utvecklare aktuell kontext från projektledningssystem för att informera kodändringar, planering eller granskningar.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att Node.js är installerat på ditt system.
2. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Atlassian MCP Server med följande JSON-snutt:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Verifiera installationen genom att kontrollera MCP-serverstatus i Windsurf.

Claude

1. Förutsättning: Node.js installerat.
2. Lokalisera Claudes konfiguration för MCP-servrar.
3. Lägg till Atlassian MCP Server-konfigurationen:

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

4. Spara och starta om Claude.
5. Bekräfta att servern körs genom att kontrollera Claude-gränssnittet.

Cursor

1. Kontrollera att Node.js finns tillgängligt.
2. Redigera Cursors konfigurationsfil för MCP-servrar.
3. Infoga följande:

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

4. Spara och starta sedan om Cursor.
5. Kontrollera Cursors MCP-sektion för Atlassian-servern.

Cline

1. Installera Node.js om det inte redan finns.
2. Öppna konfigurationsfilen för Cline.
3. Lägg till Atlassian MCP Server-post:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Validera drift genom att köra ett test-MCP-kommando.

Säkra API-nycklar (exempel på miljövariabler):

För att hantera dina Atlassian-uppgifter säkert, använd miljövariabler (t.ex. i en .env-fil):

ATLASSIAN_API_KEY=your_api_key_here
JIRA_DOMAIN=your_jira_domain
CONFLUENCE_DOMAIN=your_confluence_domain

Exempel på JSON-referens (med användning av env):

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Så här 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, lägg in dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “MCP-name” mot det faktiska namnet på din MCP-server (t.ex. “github-mcp”, “weather-api” osv.) och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

| Stöd för Roots | ⛔ | Ej nämnt i dokumentationen |

Baserat på tillgänglig dokumentation erbjuder Atlassian MCP Server grundläggande integration med Jira och Confluence men saknar detaljerad offentlig dokumentation kring prompts, resurser och verktyg. Förekomsten av MIT-licens, installationsguide och verkliga användningsfall är positivt, men bristen på protokolldetaljer och verktygsspecifika beskrivningar drar ned betyget.

Vår bedömning

Sammantaget får denna MCP-server ett medelhögt betyg för grundläggande integration och praktiska användningsområden men skulle gynnas av förbättrad dokumentation kring MCP-specifika funktioner som prompts, resurser, verktyg, roots och sampling.

MCP-betyg