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AI代理stdio官方级别未说明来源级核验

Atlassian MCP Poc

MCP Server

一个用于Jira集成的模型上下文协议(MCP)服务器,提供Jira问题获取、搜索和创建功能,支持与Intel GNAI服务兼容。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
Jira集成PythonAPI集成

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

cc-crisan

提供方

cc-crisan

最后核验

2026/5/17 20:19

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

python server.py

详细介绍

Atlassian MCP概念证明

用于Jira集成的模型上下文协议(MCP)服务器。

特性

  • MCP服务器:通过模型上下文协议公开Jira功能
  • 类型安全:使用Pydantic模型进行请求验证
  • GNAI兼容:设计用于与英特尔GNAI服务配合使用
  • Jira运营:

- 按密钥获取问题详细信息 - 使用JQL搜索问题 - 创建新问题

快速开始

1.设置

cd /home/ccrisan/WORK/atlassian-mcp-poc
./setup.sh

2.配置环境变量

# Activate virtual environment
source .venv/bin/activate

# Set Jira credentials
export JIRA_BASE_URL='https://your-domain.atlassian.net'
export JIRA_EMAIL='your-email@example.com'
export JIRA_API_TOKEN='your-jira-api-token'

注意:GNAI凭据是从以下位置自动加载的 ~/.gnai/ 如果可用。

3.跑步

选项A:运行MCP服务器

python server.py

选项B:运行示例客户端

python client_example.py

注意:示例客户端演示了直接MCP工具调用。对于人工智能驱动的自然语言交互,请单独与GNAI集成。

获取API密钥

Jira API代币

  1. 首选https://id.atlassian.com/manage-profile/security/api-tokens
  2. 点击“创建API令牌”
  3. 为其命名(例如,“MCP集成”)
  4. 复制令牌(您将不会再看到它!)
  5. 使用您的Atlassian帐户电子邮件作为JIRA_email

建筑

┌─────────────┐
│ AI Client   │ (GNAI or other AI service)
└──────┬──────┘
       │ MCP Protocol
┌──────▼──────┐
│ MCP Server  │ (server.py)
└──────┬──────┘
       │ REST API
┌──────▼──────┐
│ Jira Cloud  │
└─────────────┘

文件

  • server.py -使用Jira工具实现MCP服务器
  • client_example.py -使用Pydantic AI的示例客户端
  • requirements.txt -Python依赖关系
  • setup.sh -自动设置脚本
  • README.md -此文件

MCP工具

1.get_jira_issue

按密钥获取特定Jira问题的详细信息。

输入:

{
  "issue_key": "PROJ-123"
}

2.搜索_jira_issues

使用JQL(Jira查询语言)搜索问题。

输入:

{
  "jql": "project = PROJ AND status = Open",
  "max_results": 10
}

3.创建\_ ira_issue

创建一个新的Jira问题。

输入:

{
  "project_key": "PROJ",
  "summary": "Issue title",
  "description": "Issue description",
  "issue_type": "Task"
}

示例用法

MCP服务器公开了可以直接调用或与AI服务集成的工具:

# Direct tool call example
from server import create_server

server = create_server()

# Get issue details
result = await server.call_tool(
    "get_jira_issue",
    {"issue_key": "PROJ-123"}
)

对于人工智能驱动的自然语言查询,将MCP服务器与GNAI或支持MCP的其他人工智能服务集成。

故障排除

导入错误

# Make sure virtual environment is activated
source .venv/bin/activate

# Reinstall dependencies
pip install -r requirements.txt

身份验证错误

  • 验证JIRA_EMAIL是否与您的Atlassian帐户电子邮件匹配
  • 确保JIRA_API_TOKEN正确且未过期
  • 检查JIRA_BASE_URL格式: https://your-domain.atlassian.net

API费率限制

  • Jira Cloud:速率限制适用于每个用户/IP

GNAI集成

此MCP服务器旨在与Intel GNAI配合使用。服务器包括辅助函数,用于从加密存储中检索GNAI凭据 ~/.gnai/.

要与GNAI一起使用:

  1. 确保 gnai CLI已安装并配置
  2. 您的GNAI凭据将自动加载
  3. GNAI_API_KEY 环境变量(如果需要)

后续步骤

  • \[\]添加对Confluence的支持
  • \[\]实施问题更新/转换
  • \[\]添加附件处理
  • \[\]创建自定义JQL查询生成器
  • \[\]为频繁访问的问题添加缓存
  • \[\]实施webhook支持以实现实时更新

资源

目录标签

目录标签

Jira集成PythonAPI集成本地部署MCP协议RESTAPIAI服务集成Pydantic模型

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

token

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdiotoken部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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