JIRA实用程序-MCP服务器v2.2
通过Cursor AI+优化的独立实用程序完成JIRA自动化
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⚡ 快速决策：MCP还是独立？
| 您的任务 | 问题/子任务计数 | 使用此 | 时间 |
|---|---|---|---|
| 快速查询 | 1-20 | MCP提示 | 约30-60秒 |
| 中等批量 | 21-50 | MCP提示 （自动批处理） | ~2-4分钟 |
| 大批量 | 51-100 | MCP提示 （可能超时） | ~5-10分钟 |
| 非常大 | 100+ | npm脚本 （推荐） | ~10-20分钟 |
示例：35个问题→ MCP汽车批次（2批）→ ~70 sec ✅\ 示例：196期→ Use npm run pr-reporter （约15分钟）✅
🚀 自动批处理：MCP会自动将大于20的请求拆分为具有速率限制的可管理块。对于非常大的批量（100+），使用npm脚本以获得更好的性能。
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🚀 快速开始
对于小批量（1-20个项目）-使用MCP
# 1. Build Docker image
./build-docker.sh
# 2. Configure Cursor MCP (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"jira-utilities": {
"command": "sh",
"args": [
"-c",
"podman run -i --rm -v $HOME/Downloads:/output -e JIRA_EMAIL -e JIRA_API_TOKEN -e OUTPUT_DIR=/output -e TZ jira-utilities:latest"
],
"env": {
"JIRA_EMAIL": "your-email@celigo.com",
"JIRA_API_TOKEN": "your-jira-api-token",
"TZ": "Asia/Kolkata"
}
}
}
}
# Note: Replace 'podman' with 'docker' if you use Docker instead
📁 **CSV files will be automatically saved to your Downloads folder!**
# 3. Restart Cursor and use prompts
"List all subtasks of IOAUT-23008"
"Generate CSV for IOAUT-23009"对于大批量（20+个项目）-使用独立
# Set environment variables and run the scripts directly
export JIRA_EMAIL="your-email@celigo.com"
export JIRA_API_TOKEN="your-api-token"
npm run pr-reporter # For CSV reports (by issue keys)
npm run jql-reporter # For CSV reports (by JQL query) 🆕
npm run subtask-manager # For closing subtasks🆕 JQL查询报告器 -动态获取问题
使用 jql-reporter 为与JQL查询匹配的问题生成CSV报告：
npm run jql-reporter
# Example queries:
# - fixVersion = "2026.1.1" AND project = IO
# - project = IO AND status = "In Progress"
# - assignee = currentUser() AND created >= -7d特征：
- ✅ 自动分页（处理>100个结果）
- ✅ 与公关记者相同的CSV格式
- ✅ 从所有匹配问题中提取PR和Zephyr参考
- ✅ 非常适合基于版本或基于日期的报告
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🛠 7种MCP工具可用
| # | 工具 | 最佳选择 | 示例提示 |
|---|---|---|---|
| 1 | analyze_jira_issue | 1-20期 | “分析IOAUT-23009的PR和Zephyr测试用例” |
| 2 | get_issue_details | 单期 | “获取IOAUT-23008的详细信息” |
| 3 | list_subtasks | 任何父级 | “列出IOAUT-23008的所有子任务” |
| 4 | generate_csv_report | 任何计数（自动批处理） | “为35个关键问题生成CSV” |
| 5 | generate_csv_report_jql 🆕 | JQL查询 | “为fixVersion='2026.1.1'和项目=IO生成CSV” |
| 6 | close_subtasks | 任何计数（自动批处理） | “关闭除IOAUT-23009之外的所有子任务” |
| 7 | transition_issue | 单期 | “关闭IOAUT-76461，并评论‘全部通过’” |
🚀 自动批处理：请求>20个项目会自动拆分为块。对于100多个项目，使用npm脚本以获得最佳性能。
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📦 包含内容
jira_pr_zephyr_reporter.js-按问题密钥提取PR和Zephyr，针对大批量优化（196个问题约15分钟）jira_jql_reporter.js-JQL查询自动分页提取PR和Zephyr🆕jira_subtask_manager.js-包含排除项的批量子任务关闭jira-mcp-server.js-MCP协议服务器，带7个工具和自动批处理大型请求
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🔧 何时使用What
通过光标MCP（1-20项）
✅ 自然语言提示\ ✅ 无需终端\ ✅ 小批量快速\ ❌ 可能超时超过20个项目
用于：“列出IOAUT-23008的所有子任务”，“关闭10个旧子任务”
通过npm脚本（20+个项目）
✅ 对于大批量生产，速度要快得多\ ✅ 无超时问题\ ✅ 直接CSV文件输出\ ✅ 进度指标
用于：Sprint报告（30+个问题），Epic清理（50+个子任务）
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💬 示例提示
对于1-20个项目（使用MCP）
"List all subtasks of IOAUT-23008"
"Generate CSV for IOAUT-23008, IOAUT-23009, IOAUT-23010"
"Close all subtasks of IOAUT-23008 except IOAUT-23009"
"Close IOAUT-76461 with comment 'all passed'"对于20+个项目（使用npm脚本）
export JIRA_EMAIL="your-email@celigo.com"
export JIRA_API_TOKEN="your-api-token"
npm run pr-reporter # Paste issue IDs when prompted
npm run subtask-manager # For bulk closuresAPI代币: https://id.atlassian.com/manage-profile/security/api-tokens\ 看 PROMPTS.md 完整的指南！
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📁 项目结构
jira_utilities/
├── 📖 Documentation (4 files)
│ ├── README.md ⭐ # This file - Overview & quick start
│ ├── PROMPTS.md # Prompt guide for users
│ ├── AI_BEHAVIOR_GUIDE.md # Guide for AI assistant behavior
│ └── ECR_DEPLOYMENT_GUIDE.md # Deployment instructions
│
├── 🛠 Core Code (3 files)
│ ├── jira-mcp-server.js # MCP server with 20-issue limit
│ ├── jira_pr_zephyr_reporter.js # PR & Zephyr extraction
│ └── jira_subtask_manager.js # Bulk subtask closure
│
├── 🐳 Docker (2 files)
│ ├── Dockerfile
│ └── build-docker.sh
│
└── 📦 package.json总计：10个文件
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🚀 自动批量处理
MCP服务器 自动处理 问题超过20个的请求：
⚠️ LARGE BATCH DETECTED: 35 issues requested
📦 Automatically splitting into 2 batches of 20 to avoid timeouts...
📊 Processing 2 batch(es) with rate limiting
⏱️ Estimated time: ~70 seconds
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📦 BATCH 1/2: Processing 20 issues
============================================================
✅ Batch 1/2 complete (20 issues processed)
⏳ Waiting 3 seconds before next batch...
📦 BATCH 2/2: Processing 15 issues
============================================================
✅ Batch 2/2 complete (15 issues processed)
======================================================================
✅ All 2 batches processed successfully!
📊 Total issues analyzed: 35
======================================================================
✅ CSV Report Generated!
[Complete CSV with all 35 issues]要点:
- 无需用户干预-服务器自动处理批处理
- 批次之间的速率限制阻止API节流
- 对于100多个问题，考虑使用
npm run pr-reporter为了获得更好的性能
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🐳 Docker/ECR部署
# Build locally
./build-docker.sh
# Deploy to ECR - See ECR_DEPLOYMENT_GUIDE.md______________________________________________________________________
📚 文档
| 文件 | 目的 |
|---|---|
| README.md | 概述和快速入门 |
| PROMPTS.md | 完整的提示指南，包含4个选项的工作流程 |
| AI_BEHAVIO_GUIDE.md | 处理大批量的AI辅助行为 |
| ECR_DEPLOYMENT_GUIDE.md | 部署说明 |
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💡 关键要点
- 主控程序：适用于1-20个项目（通过自然语言快速查询）
- npm脚本：适合20+个项目（使用npm run命令进行生产工作）
- 批量过大时自动警告
- 经过战斗测试的代码针对大批量进行了优化
- 简单选择：小批量？使用MCP。大批量？使用npm脚本。
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📞 支持
- 提示和示例：参见 PROMPTS.md
- ECR部署：参见 ECR_DEPLOYMENT_GUIDE.md
- API JIRA: https://developer.atlassian.com/cloud/jira/platform/rest/v3/
- MCP协议: https://modelcontextprotocol.io/
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状态: ✅ 生产就绪|🚀 ECR可部署|📚 证据充分的
版本: 2.2.0 | 最后更新：2025年11月24日
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💡 专业建议：使用MCP进行快速查询，使用npm脚本进行大批量查询！
自动化快乐！ 🚀