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mcp-server-spira

mcp-server-spira

ローカル
github.com/Inflectra開発ツール11 週間前に更新

mcp-server-spira について

mcp-server-spira は、プロジェクト、テスト、要件管理のために Inflectra Spira へ接続する MCP サーバーです。SpiraTest、SpiraTeam、SpiraPlan に対応し、検索、作成、更新、テスト結果の記録を行えます。

主な機能

  1. 01製品・プログラム単位の成果物検索
  2. 02成果物の詳細とフィールドスキーマ取得
  3. 03管理成果物の作成と更新
  4. 04自動テスト結果の記録
  5. 05成果物へのコメントと関連付け
  6. 06ワークスペースとテンプレート情報の照会

活用シーン

  1. 01担当タスクやインシデントの検索
  2. 02複数製品にまたがる要件やテストケースの検索
  3. 03プロジェクト管理成果物の作成・更新
  4. 04CI/CD のテスト結果を Spira に記録

MCP 対応

MCP サーバーとして、成果物の検索・更新、テスト結果の記録、ワークスペースやテンプレートの照会など、Spira にアクセスするツールを MCP クライアントに提供します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"inflectra-mcp-server-spira": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-spira"
],
"env": {
"INFLECTRA_SPIRA_BASE_URL": "<INFLECTRA_SPIRA_BASE_URL>",
"INFLECTRA_SPIRA_USERNAME": "<INFLECTRA_SPIRA_USERNAME>",
"INFLECTRA_SPIRA_API_KEY": "<INFLECTRA_SPIRA_API_KEY>"
}
}
}
}
起動コマンドuvx mcp-server-spira
設定が必要な環境変数
INFLECTRA_SPIRA_BASE_URLThe base URL for your instance of Spira (typically https://mycompany.spiraservice.net or https://demo-xx.spiraservice.net/mycompany)
INFLECTRA_SPIRA_USERNAMEThe login name you use to access Spira
INFLECTRA_SPIRA_API_KEYシークレットThe API Key (RSS Token) you use to access the Spira REST API

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypimcp-server-spira1.1.1

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

MCP Inflectra Spira サーバー

AI アシスタントが Inflectra Spira と連携できる Model Context Protocol(MCP)サーバーです。プロジェクト管理、テスト管理、要件管理に対応しています。

SpiraTest、SpiraTeam、SpiraPlan で動作します。


目次


クイックスタート

PyPI からインストールします。

pip install mcp-server-spira

MCP クライアントの設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "inflectra-spira": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server_spira"],
      "env": {
        "INFLECTRA_SPIRA_BASE_URL": "https://myinstance.spiraservice.net",
        "INFLECTRA_SPIRA_USERNAME": "mylogin",
        "INFLECTRA_SPIRA_API_KEY": "{XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXX}"
      }
    }
  }
}

Cline の場合は、サーバー設定に "type": "stdio" を追加します。Claude Desktop の場合は次のとおりです。

mcp install src/mcp_server_spira/server.py --name "Inflectra Spira Server"

設定

次の環境変数を設定します(または .env ファイルを使用します)。

変数必須説明
INFLECTRA_SPIRA_BASE_URLはいSpira インスタンスのベース URL
INFLECTRA_SPIRA_USERNAMEはいSpira のログイン名
INFLECTRA_SPIRA_API_KEYはいSpira のユーザープロフィールにある API Key(RSS Token)
SPIRA_PROJECT_IDいいえデフォルトの製品 ID。各呼び出しで product_id を渡す必要がなくなります
SPIRA_CREATE_TAGSいいえMCP が作成するすべてのアーティファクトの Tags に追加される、カンマ区切りのタグ文字列。空または未設定の場合、追加されません
SPIRA_UPDATE_TAGSいいえMCP が更新するすべてのアーティファクトの Tags に追加される、カンマ区切りのタグ文字列。空または未設定の場合、追加されません

利用可能なツール

スコープ別に整理された 13 個のツールです。データ取得ツールはすべて、フィールドの選択、フィルタリング、および一貫したレスポンス形式を備えた構造化 JSON を返します。

検索ツール
ツール説明
mywork_search_artifacts担当項目(task、incident、requirement、test_case、test_set)を、フィルタリングとフィールド選択を使って検索します
product_search_artifacts製品内のアーティファクト(11 種類)を検索します。複数製品への横断検索、サーバー側フィルタリング、ネストされたサブアーティファクトの取得に対応しています。
product_get_artifactID を指定して単一のアーティファクトを詳細情報とともに取得します。サブアーティファクトも必要に応じて取得できます
program_search_artifactsプログラムレベルのアーティファクト(capability、milestone)を検索します
書き込みツール
ツール説明
product_create_artifactアーティファクト(incident、task、requirement、test_case、risk、release、test_set、build、test_step、mitigation、requirement_step)を作成します
product_update_artifact既存のアーティファクトを更新します
product_record_test_runCI/CD から自動テストの結果を記録します
create_commentアーティファクトにコメントを追加します
create_association2 つのアーティファクトをリンクします(related-to、depends-on、coverage)
ワークスペースと設定ツール
ツール説明
workspace_searchフィールド選択を使って、製品、プログラム、または製品テンプレートを一覧表示します
workspace_getID を指定して単一の製品、プログラム、またはテンプレートを取得します
template_get_metadataテンプレートの種類、ステータス、優先度、重大度、カスタムプロパティなどを取得します
get_artifact_schema任意のアーティファクトタイプのフィールドスキーマを取得します(ローカルのみ、API 呼び出しなし)

使用例

AI アシスタントで次のプロンプトを試してください。

Show me my assigned tasks in Spira
List all products in my Spira instance
Get the open incidents in product 55
Search for critical requirements across products 55 and 60
Get the field schema for incidents

ライセンス

MIT — LICENSE を参照してください。

MCP Python SDK · Spira REST API v7.0 を使用して構築しています。

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MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。