MCP Openai Atlassian Proxy

Atlassian MCP OpenAI代理（Jira+Confluence）

双端口垫片，露出最少、稳定的一对工具(search, fetch)为Jira和Confluence提供服务，同时将实际工作委托给上游Atlassian MCP实现。

专门设计为薄兼容层，因此OpenAI ChatGPT/Claude或任何支持MCP的客户端都可以安全地使用来自上游的Atlassian数据，例如：

上游参考实施：https://github.com/sooperset/mcp-atlassian

每个产品都会启动自己的MCP服务器（使用 @modelcontextprotocol/sdk):

垫片仅记录这两个工具；它不会转发或重新标记任意上游工具，使代理的表面积保持可预测性。

工作原理（0.5.0）

现在支持mcp协议的流式HTTP（默认为/mcp）和SSE（传统为/SSE）。

违约：

• /mcp --流式HTTP（建议用于新客户端，延迟更低，不需要会话）
• /sse --SSE（传统、基于会话、兼容）

切换：

• 使用 ?transport=sse 强制开启SSE模式 /mcp 端点
• 使用 ?transport=http 强制开启HTTP模式 /sse 端点（不推荐）

摘要：

• 默认情况下， /mcp 首选，适用于任何MCP本地客户端（Claude、OpenAI等）
• /sse 保留以保持传统兼容性

1. 本地MCP服务器（每个产品）注册 search 和 fetch.
2. 当被调用时，它通过小型委托映射器构造参数，并通过SSE上的MCP客户端调用上游工具。
3. 结果被映射到一个紧凑的JSON对象（id、title、url、文本、元数据），并作为单个文本内容项返回。
4. 除了内存之外，没有会话持久性；一个本地会话与共享的上游客户端实例进行对话。

当前状态

版本：0.4.1（延迟+空闲上游连接；重构的实用程序；没有破坏性的表面变化）。

依据

为人工智能代理保留一个有意的微小稳定合同（每个产品恰好有两个工具），同时允许上游进化；尽量减少代币噪音和流失。

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快速开始

npm install
cp .env .env

# edit .env (UPSTREAM_MCP_URL=https://your-upstream-host:7000/sse)
npm run build
npm start   # :7100 jira shim, :7200 confluence shim

上游自动选择协议：

• 如果 UPSTREAM_MCP_URL 以...结束 /mcp 或 .mcp --流式HTTP（MCP原生）用于上游。
• 如果它以 /sse 或 .sse --SSE用于上游。
• 如果没有指定，垫片将按顺序尝试这两个选项。

本地端点：

• http://localhost:7100/mcp （Jira，可流式传输HTTP）
• http://localhost:7100/sse （Jira，苏格兰和南方能源公司）
• http://localhost:7200/mcp （汇流、流式HTTP）
• http://localhost:7200/sse （汇流处，苏格兰和南方能源公司）

切换协议：

• http://localhost:7100/mcp?transport=sse --强制SSE
• http://localhost:7100/sse?transport=http --强制HTTP（不推荐）

所需Env

可选：

示例 .env:

UPSTREAM_MCP_URL=https://mcp-atlassian.internal:7000/sse
JIRA_SHIM_PORT=7100
CONFLUENCE_SHIM_PORT=7200

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行为

1. 客户端连接： POST /mcp （推荐的、可流式传输的HTTP）或 GET /sse （遗留）在相关端口上。
2. Shim创建（或重用）上游MCP客户端和本地MCP服务器。
3. 代理自动确定连接到上游的协议：

- /mcp 或 .mcp --流式HTTP（上游） - /sse 或 .sse — SSE（上游） - 回退：尝试两个选项

1. 仅 search 和 fetch 已列出；没有对上游工具列表进行动态过滤。
2. 工具调用->委托构建上游参数->上游调用->委托映射结果->返回压缩JSON。

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与OpenAI ChatGPT（模型上下文协议）集成

如果您希望ChatGPT（或任何兼容MCP的客户端）使用Jira/Confluence上下文，请将ChatGPT指向此填充程序，而不是整个上游。垫片使刀具表面保持微小和稳定。

1. 运行上游Atlassian MCP（例如。 sooperset/mcp-atlassian).注意其SSE端点（例如。 https://upstream-host:7000/sse).
2. 配置此代理 .env 随着 UPSTREAM_MCP_URL 指向该SSE端点。
3. 启动代理（此仓库）。它将在本地公开两个MCP服务器：

- Jira：默认值 http://localhost:7100/mcp （推荐） - 汇流：默认 http://localhost:7200/mcp （推荐） - SSE 终端/sse)也可用于传统客户端

1. 在ChatGPT MCP配置（自定义工具/自托管MCP）中注册您需要的端点。每个都暴露了两个工具：

- search - fetch

示例ChatGPT（概念JSON代码段）：

{
	"mcpServers": {
		"jira": { "url": "http://localhost:7100/mcp" },
		"confluence": { "url": "http://localhost:7200/mcp" },
	},
}

返回的有效载荷（content\[0\].text）是紧凑的JSON字符串：

搜索（jira，限制20）： { "results": [{ "id": "RND-123", "title": "Summary", "url": "https://your.atlassian.net/browse/RND-123" }] }

获取（jira富集）： { "id": "RND-123", "title": "Summary", "text": "Summary: ...", "url": "https://your.atlassian.net/browse/RND-123", "metadata": { "source": "jira", "statusObject": {...}, "commentsExcerpt": [...], "": ... } }

汇流类似（搜索限制20）。Fetch返回markdown正文 text 加上丰富的元数据： { source: "confluence", pageMeta: {...}, : ... }.

为什么不公开整个上游工具列表？更小的表面=>更低的令牌噪声，更简单的提示和更少的意外大呼叫。

不再包括在内

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nginx配置示例

下面提供了一个匿名的nginx配置示例 examples/nginx.conf。将此用作您自己部署的模板。请参阅 examples/README.md 了解更多详情。

码头工人

docker build -t mcp-atlassian-proxy:0.4.1 .
docker run --rm -e UPSTREAM_MCP_URL="https://your-upstream:7000/sse" -p 7100:7100 -p 7200:7200 mcp-atlassian-proxy:0.4.1

Docker Hub

预构建的图像发布在 crackish/mcp-openai-atlassian-proxy:

• 存储库：https://hub.docker.com/repositories/crackish
• 图片： crackish/mcp-openai-atlassian-proxy

常见标签：

• latest –跟踪主分支
• vX.Y.Z –版本化版本

例子：

docker pull crackish/mcp-openai-atlassian-proxy:latest
docker run --rm -e UPSTREAM_MCP_URL="https://your-upstream:7000/sse" -p 7100:7100 -p 7200:7200 crackish/mcp-openai-atlassian-proxy:latest

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发展

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版本控制

0.4.1=懒惰+空闲上游客户端（减少空闲资源使用），内部重构（utils拆分）。\ 0.4.0=重新嵌入MCP服务器（显式工具注册）。已删除健康终结点。清洁代表。\ 0.3.0=纯传递代理变体（现已被取代）。\ 0.2.x=早期实验结构。

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许可证

麻省理工学院