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Jira MCP Server

Jira MCP Server

ローカル
github.com/ahmetbarutバージョン管理269 週間前に更新

Jira MCP Server について

Jira MCP Serverは、MCPエージェントや自動化システムをJira Cloudに接続します。ボード、課題、ユーザー、コメント、サーバー情報を扱うツールを、モジュール化されたTypeScript構成で提供します。

主な機能

  1. 01Jiraスクラムボードの一覧
  2. 02ボードの課題取得
  3. 03ADF準拠の課題コメント追加
  4. 04ユーザー情報の取得と検索
  5. 05Jiraサーバー情報の取得

活用シーン

  1. 01スクラムボード上の担当課題の確認
  2. 02Jira課題へのコメント投稿
  3. 03メールや名前によるJiraユーザー検索

MCP 対応

通常はstdio経由でMCPツールサーバーとして動作します。MCPクライアントからツールを呼び出し、Jira Cloudのボード、課題、ユーザー、コメント、サーバー情報を扱えます。

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": {
"jira-mcp-ahmetbarut": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ahmetbarut/jira-mcp-server"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @ahmetbarut/jira-mcp-server

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
npm@ahmetbarut/jira-mcp-server

ツール

7

掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新

このツールにパラメーターはありません。

詳細

Jira MCP Server

Jira Cloud と連携するための、モジュール式で拡張可能な Model Context Protocol(MCP)サーバーです。このプロジェクトは、ボード、課題、ユーザー情報などを照会するツール一式を提供し、Jira を AI エージェント、ボット、その他の自動化システムと簡単に連携できます。

🚀 特長

  • 利用可能な Jira のスクラムボードをすべて一覧表示
  • 特定のボードで自分の課題を一覧表示
  • Jira の課題にコメントを追加(ADF 準拠)
  • 現在認証中のユーザー情報を取得
  • ログイン名、メールアドレス、表示名でユーザーを検索
  • Jira サーバー情報を取得(サーバー時刻を含む)
  • モジュール式で拡張しやすく、コントリビューションも簡単

🛠️ 要件

  • Node.js 18+
  • Jira Cloud インスタンスへのアクセス
  • Jira API Token(Jira API Tokensを参照)

⚙️ 環境変数

シェルまたは.envファイルで、次の環境変数を設定します。

JIRA_BASE_URL=https://your-domain.atlassian.net
[email protected]
JIRA_API_TOKEN=your-jira-api-token

🚀 クイックスタート(npx を使用)

グローバルインストールは不要で、npx を使って Jira MCP Server をすぐに実行できます。

npx -y @ahmetbarut/jira-mcp-server

または、設定ファイル(例:mcp.json)で MCP ツールとして使用する場合:

{
  "Jira MCP Server": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@ahmetbarut/jira-mcp-server"],
    "env": {
      "JIRA_BASE_URL": "https://your-domain.atlassian.net",
      "JIRA_EMAIL": "[email protected]",
      "JIRA_API_TOKEN": "your-jira-api-token"
    }
  }
}
  • npm installやグローバルインストールは不要です。
  • 依存関係はすべてnpxで処理されます。
  • Jira の認証情報はenvセクションで設定できます。

注: 初回の実行時は、npxがパッケージをダウンロードするため、数秒かかる場合があります。

📦 インストールとセットアップ

  1. リポジトリをクローン(任意):
    git clone https://github.com/ahmetbarut/jira-mcp.git
    cd jira-mcp-server
    
  2. グローバルにインストール(任意):
    npm install -g @ahmetbarut/jira-mcp-server
    
  3. 環境変数を設定:
    • 必須の変数については上記を参照してください。
  4. プロジェクトをビルド(ソースから使用する場合):
    npm run build
    
  5. サーバーを実行:
    jira-mcp-server
    # or
    npx -y @ahmetbarut/jira-mcp-server
    

🧩 使い方

このサーバーは、通常 stdio 経由で MCP ツールサーバーとして使用するように設計されています。Model Context Protocol Inspectorを使って操作するか、お使いの MCP 対応エージェントに統合できます。

例:ボードの一覧表示
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli npx -y @ahmetbarut/jira-mcp-server --method tools/call --tool-name get_boards
例:ボードの自分の課題を取得
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli npx -y @ahmetbarut/jira-mcp-server --method tools/call --tool-name get_issues --tool-arg boardId=123
例:課題にコメントを追加
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli npx -y @ahmetbarut/jira-mcp-server --method tools/call --tool-name add_comment_to_issue --tool-arg issueIdOrKey=PROJ-123 --tool-arg body="This is a test comment."

🧰 利用可能なツール

  • get_boards:利用可能な Jira のスクラムボードをすべて一覧表示
  • get_issues:特定のボードで自分の課題を一覧表示
  • add_comment_to_issue:Jira の課題にコメントを追加(ADF 準拠)
  • get_current_user_info:現在認証中のユーザー情報を取得
  • search_user:ログイン名、メールアドレス、表示名でユーザーを検索
  • get_server_info:Jira サーバー情報を取得(サーバー時刻を含む)

🏗️ プロジェクト構成

  • src/index.ts — メインサーバーのエントリポイントおよびツールディスパッチャー
  • src/tools.ts — ツールの定義とスキーマ
  • src/handlers.ts — ツールハンドラーの実装(ビジネスロジック)
  • src/jiraApi.ts — Jira API ヘルパーと設定
  • src/types.ts — TypeScript の型とインターフェース

🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します。次の手順に従ってください。

  1. リポジトリをフォーク
  2. 機能またはバグ修正用の新しいブランチを作成:
    git checkout -b my-feature
    
  3. 明確で、十分にドキュメント化されたコードを書く
  4. 該当する場合は、テストを追加または更新
  5. 変更内容を明確に説明したプルリクエストを作成
  6. コードが lint とビルドのチェックに合格することを確認
コードスタイル
  • TypeScript を使用し、既存のモジュール構成に従ってください
  • ビジネスロジックはhandlers.tsに、API ヘルパーはjiraApi.tsに記述してください
  • 明確なコミットメッセージを書いてください
課題

バグを見つけた場合や機能リクエストがある場合は、できるだけ詳しい情報を添えて GitHub で課題を作成してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。詳細はLICENSEを参照してください。


Jira MCP Server で自動化をお楽しみください!

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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。