MCP Atlassian Server (by phuc-nt) について
MCP Atlassian Server(phuc-nt 版)は、Cline、Claude Desktop、Cursor などの AI アシスタントを Jira および Confluence に接続するサーバーです。主に個人の開発環境向けで、ローカル優先の設計となっており、Cline に最適化されています。
主な機能
- 01Jira 課題の参照、検索、絞り込み
- 02Jira 課題の作成、更新、ステータス遷移
- 03ボードとスプリントの管理
- 04Confluence ページの読み取りと更新
- 05Confluence ページのコメント管理
活用シーン
- 01AI アシスタントから自分に割り当てられた Jira 課題を確認
- 02AI アシスタントによる Confluence ページの作成や更新
- 03自然言語によるスプリントとボードの管理
MCP 対応
MCP サーバーとして、Jira および Confluence のデータを読み取り専用のリソース、操作をツールとして MCP クライアントに提供し、Cline では MCP Marketplace からインストールできます。
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。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
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 Atlassian Server(by phuc-nt)
バージョン 2.1.1 の新機能 🚀
- コードベース全体をリファクタリングしてリソース/ツールの構造を標準化し、コンテンツメタデータリソースを完全に削除して、メタデータをページリソースに統合しました。
- 新しい開発者ガイドを追加しました。誰でも簡単にコードベースを拡張、保守できるようになりました。
- 最新の MCP SDK との互換性を確保し、セキュリティ、スケーラビリティ、保守性を向上させました。
docs/introduction/resources-and-tools.mdを更新し、コンテンツメタデータへの言及をすべて削除しました。
👉 詳細は変更履歴をご覧ください。
バージョン 2.0.1 の新機能 🎉
MCP Atlassian Server v2.0.1 では、機能と能力が大幅に拡張されています!
- API の更新:最新の Atlassian API(Jira API v3、Confluence API v2)を使用するようになりました。
- 機能の拡充:機能数が 21 から 48 に増え、高度な Jira および Confluence の機能が加わりました。
- ボードとスプリント管理の強化:アジャイル/スクラムのワークフローを包括的にサポートします。
- 高度な Confluence 機能:ページのバージョン管理、添付ファイルの処理、コメント管理に対応しました。
- リソース登録の改善:リソースが重複して登録される問題を修正し、より安定して利用できるようになりました。
- ドキュメントの更新:MCP アーキテクチャとリソース/ツールの開発を解説する、包括的な新しいドキュメントシリーズを追加しました。
変更、改善、修正の詳細については、変更履歴をご覧ください。
はじめに
MCP Atlassian Server(by phuc-nt) は、Cline、Claude Desktop、Cursor などの AI エージェントを Atlassian Jira および Confluence に接続する Model Context Protocol(MCP)サーバーです。標準化されたインターフェースを通じて、データの照会や操作を実行できます。
注: このサーバーは主に Cline での利用を想定して設計、最適化されていますが、MCP 標準に準拠しており、ほかの MCP 対応クライアントでも動作します。

- 主な機能:
- AI エージェントを Atlassian Jira および Confluence に接続します。
- リソース(読み取り専用)とツール(操作/変更)の両方をサポートします。
- MCP Marketplace を通じて Cline と簡単に連携できます。
- 個人の開発環境を想定したローカル優先の設計です。
- Cline AI アシスタントとの連携に最適化されています。
このプロジェクトを始めた理由
Jira と Confluence を毎日使う開発者として、これらのツールを操作するのにかなりの時間を費やしていることに気づきました。強力なツールではありますが、集中して作業しているときに何度もコンテキストを切り替えることなく、もっと簡単に操作する方法があればと考えていました。
AI エージェントと Model Context Protocol(MCP)の登場は、絶好の機会となりました。Jira と Confluence(今後は Slack、GitHub、Calendar なども予定)を AI ワークフローに接続できる可能性をすぐに感じました。
このプロジェクトは、MCP と AI エージェントについて学ぶことから始まりましたが、日々 Atlassian ツールを利用する個人や組織にとって、本当に役立つものへと発展していくことを願っています。
システムアーキテクチャ
graph TD
AI[Cline AI Assistant] <--> MCP[MCP Atlassian Server]
MCP <--> JiraAPI[Jira API]
MCP <--> ConfAPI[Confluence API]
subgraph "MCP Server"
Resources[Resources - Read Only]
Tools[Tools - Actions]
end
Resources --> JiraRes[Jira Resources<br/>issues, projects, users]
Resources --> ConfRes[Confluence Resources<br/>spaces, pages]
Tools --> JiraTools[Jira Tools<br/>create, update, transition]
Tools --> ConfTools[Confluence Tools<br/>create page, comment]
インストールとセットアップ
インストールとセットアップの詳しい手順については、AI アシスタント向けインストールガイドをご覧ください。このガイドは、Cline などの AI/LLM アシスタントが読み取り、MCP Atlassian Server を自動的にセットアップできるように特別にフォーマットされています。
Cline ユーザー向けの注意:インストールガイド(llms-install.md)は、Cline AI が内容を理解して実行できるように最適化されています。Cline に「Install MCP Atlassian Server (by phuc-nt)」と尋ねるだけで、手順を解析し、すべてを段階的にセットアップできます。
このガイドには、次の内容が含まれています:
- 前提条件とシステム要件
- Node.js 環境の段階的なセットアップ
- Atlassian に接続するための Cline AI アシスタントの設定
- Atlassian API トークンの取得とセットアップ
- セキュリティに関する推奨事項とベストプラクティス
Smithery 経由でインストールする
Smithery を介して、Claude Desktop 用の Atlassian Integration Server を自動的にインストールするには:
npx -y @smithery/cli install @phuc-nt/mcp-atlassian-server --client claude
機能の概要
MCP Atlassian Server を使うと、AI アシスタント(Cline、Claude Desktop、Cursor など)が、Jira と Confluence にアクセスして管理できます。機能を分かりやすく分類すると、次のとおりです:
Jira
-
課題管理
- 課題の表示、検索、絞り込み
- 課題の作成、更新、ステータス変更、担当者の割り当て
- 課題のバックログやスプリントへの追加、課題の順位付け
-
プロジェクト管理
- プロジェクト一覧、プロジェクトの詳細、プロジェクトロールの表示
-
ボードとスプリントの管理
- ボード、ボードの設定、ボード上の課題とスプリントの表示
- スプリントの作成、開始、終了
-
フィルター管理
- フィルターの表示、作成、更新、削除
-
ダッシュボードとガジェットの管理
- ダッシュボードとガジェットの表示
- ダッシュボードの作成と更新
- ダッシュボードへのガジェットの追加や削除
-
ユーザー管理
- ユーザーの詳細、担当者に設定可能なユーザー、プロジェクトロール別のユーザーの表示
Confluence
-
スペース管理
- スペース一覧、スペースの詳細、スペース内のページの表示
-
ページ管理
- ページ、子ページ、祖先ページ、添付ファイル、バージョン履歴の表示、検索、詳細の取得
- ページの作成、更新、名前変更、削除
-
コメント管理
- ページのコメントの表示、追加、更新、削除
すべての機能、リソース、ツールの技術的な詳細については、次をご覧ください: docs/introduction/resources-and-tools.md
リクエストの流れ
sequenceDiagram
participant User
participant Cline as Cline AI
participant MCP as MCP Server
participant Atlassian as Atlassian API
User->>Cline: "Find all my assigned issues"
Cline->>MCP: Request jira://issues
MCP->>Atlassian: API Request with Auth
Atlassian->>MCP: JSON Response
MCP->>Cline: Formatted MCP Resource
Cline->>User: "I found these issues..."
User->>Cline: "Create new issue about login bug"
Cline->>MCP: Call createIssue Tool
MCP->>Atlassian: POST /rest/api/3/issue
Atlassian->>MCP: Created Issue Data
MCP->>Cline: Success Response
Cline->>User: "Created issue DEMO-123"
セキュリティに関する注意
- API トークンには、作成したユーザーのすべての権限が引き継がれます
- 信頼できない相手にトークンを共有しないでください
- トークンを含む設定ファイルを LLM に分析させる際は注意してください
- 詳細なセキュリティガイドラインについては、llms-install.mdをご覧ください
貢献とサポート
- GitHub でプルリクエストまたは課題を作成して、プロジェクトに貢献してください。
- 追加のサポートについては、MCP/Cline コミュニティに参加してください。
コメント
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。