Atlassian MCP 服务器集成

“Atlassian” MCP 服务器能做什么？

Atlassian MCP（模型上下文协议）服务器是 AI 助手与 Atlassian 工具（如 Confluence 和 Jira）之间的桥梁。通过将大语言模型连接到这些平台，服务器实现了更先进的开发工作流，让 AI 代理能够直接与项目管理及文档系统交互。此集成可用于查询问题、管理文档、在 Atlassian 环境中自动化重复操作。开发者和团队借助该服务器，能够利用 AI 自动化操作、检索相关上下文或跨 Atlassian 产品进行复杂查询，从而简化软件开发生命周期、提升生产效率，并确保信息始终最新。

提示词列表

在提供的仓库文件或文档中未找到提示词模板。

资源列表

在可用仓库文件中未记录或暴露明确 MCP 资源。

工具列表

未能在可用内容或目录结构中找到直接的工具或工具定义（如 query_database、call_api）。

该 MCP 服务器的用例

• 项目问题管理
  集成 Jira，可自动查询、更新或创建问题，让开发者直接在 AI 工作流中管理任务。

• 自动化文档检索
  连接 Confluence，可获取、更新或总结文档页面，更便于维护和访问最新项目信息。

• 迭代计划与报告
  使用 AI 助手分析 Jira 看板，生成迭代报告或计划文档，减少项目经理的手工工作量。

• 缺陷分诊与分配
  利用 AI 监控 Jira 新工单，智能建议处理人，并自动分类或优先级排序，加快问题响应。

如何配置

Windsurf

1. 确保已安装 Node.js 和 Python 等前置条件。
2. 打开您的 Windsurf 配置文件。
3. 在 mcpServers 对象中添加以下 JSON 片段以接入 Atlassian MCP 服务器：

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

4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 验证服务器已运行并可访问。

API 密钥安全存储

将 Atlassian API 密钥存储在环境变量中。示例配置：

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

Claude

1. 确认已安装 Node.js 和 Python。
2. 找到 Claude 的配置文件。
3. 插入 MCP 服务器详情：

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

4. 保存并重启 Claude。
5. 可在 Claude 控制面板中检查集成情况。

API 密钥安全存储

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

Cursor

1. 确认所有前置条件已满足（如 Node.js）。
2. 打开 Cursor 的相关配置文件。
3. 添加：

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

4. 保存文件并重启 Cursor。
5. 可通过 Cursor 界面验证设置。

API 密钥安全存储

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

Cline

1. 确保已安装 Node.js。
2. 编辑 Cline 配置文件。
3. 添加：

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

4. 保存并重启 Cline。
5. 测试 MCP 服务器是否可达。

API 密钥安全存储

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

如何在流程中使用该 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器，首先将 MCP 组件添加到流程，并连接到您的 AI 代理：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用以下 JSON 格式插入您的 MCP 服务器详情：

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

配置完成后，AI 代理即可作为工具使用该 MCP，访问其全部功能和能力。请注意将 “atlassian” 替换为您的 MCP 服务器实际名称，并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。

概览

根据上表，Atlassian MCP 服务器为 Atlassian 集成提供了良好的起点，特别是凭借其流行度和开源许可证。然而，目前缺乏关于提示词、资源及工具定义的详细文档，因此服务器的可发现性和可扩展性有待提升。整体而言，其集成潜力和应用度得分较高，但因缺乏 MCP 相关细致文档而略有扣分。

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