jira-mcp

Jira MCP - Jira 向けの最も高機能な MCP サーバー

Jira 連携のための、最も強力で高機能な MCP サーバーです。 Model Context Protocol を使い、Cursor、Claude Desktop、Windsurf、ChatGPT などの AI 搭載 LLM クライアントから Jira を操作できます。

Jira MCP が最適な選択肢である理由

• エンタープライズ対応：完全にローカルで動作し、第三者とのデータ共有はありません。企業環境でも安全です。
• 充実した機能：自然言語を使って、課題の作成、更新、検索、ステータス変更、管理など、Jira を完全に操作できます。
• 簡単なセットアップ：Linux、macOS、Windows 向けのビルド済みバイナリを用意しています。数分で使い始められます。
• 積極的なメンテナンス：オープンソースで、MIT ライセンスのもと、定期的な更新とコミュニティのサポートを提供しています。
• AI ネイティブ：Model Context Protocol 向けに特化して構築されており、最高の AI と Jira の連携を実現します。

はじめに

Jira MCP Server

インストール

jira-cli をインストールする

MCP サーバーは Jira コマンドを実行するために jira-cli を使用します。

お使いのオペレーティングシステムに応じたインストール手順に従ってください： https://github.com/ankitpokhrel/jira-cli?tab=readme-ov-file#installation

Jira API トークンを取得する

Jira の実装形態（Cloud またはセルフホスト）に応じて、 異なる認証方式を使用する必要があります。

次のページから API トークンを取得してください：https://id.atlassian.com/manage-profile/security/api-tokens

以下の環境変数を設定する必要があります：

• JIRA_API_TOKEN - Jira API トークン
• JIRA_AUTH_TYPE - 認証タイプ（トークンの場合は bearer、Jira アカウントの API トークンの場合は basic、Jira アカウントのパスワードの場合は password）

推奨： 以下の設定例に示す env フィールドを使用して、MCP クライアントの設定にこれらの変数を渡してください。Cursor や Windsurf などの GUI アプリケーションは .bashrc や .zshrc から変数を 引き継がないため、シェルの環境変数よりも確実です。

環境に認証情報を追加するその他の方法： https://github.com/ankitpokhrel/jira-cli/discussions/356

Jira CLI を起動する

jira init

Jira の URL と認証情報を尋ねることで、Jira CLI が初期化されます。

Jira CLI をテストする

jira issue list

Jira の課題一覧が返されます。

MCP サーバー：オプション 1：バイナリをダウンロードする（推奨）

お使いのオペレーティングシステム向けの最新リリースを、リリース ページからダウンロードしてください。

オペレーティングシステム	バイナリ
Linux	jira-mcp-linux
Windows	jira-mcp-windows.exe
macOS (Apple Silicon)	jira-mcp-macos-apple-silicon-arm64
macOS (Intel)	jira-mcp-macos-x64

Linux

# Download the binary
curl -L -o jira-mcp https://github.com/xcollantes/jira-mcp/releases/latest/download/jira-mcp-linux

# Make it executable
chmod +x jira-mcp

# Move to a directory in your PATH (optional)
sudo mv jira-mcp /usr/local/bin/

LLM クライアントの設定に追加します。

NOTE： /usr/local/bin/jira-mcp を別の場所に移動した場合は、お使いのマシン上のバイナリへのパスに置き換えてください。

{
  "mcpServers": {
    "jira": {
      "command": "/usr/local/bin/jira-mcp",
      "env": {
        "JIRA_API_TOKEN": "your-api-token",
        "JIRA_AUTH_TYPE": "basic"
      }
    }
  }
}

macOS

# For Apple Silicon (M1/M2/M3)
curl -L -o jira-mcp https://github.com/xcollantes/jira-mcp/releases/latest/download/jira-mcp-macos-apple-silicon-arm64

# For Intel Macs
curl -L -o jira-mcp https://github.com/xcollantes/jira-mcp/releases/latest/download/jira-mcp-macos-x64

# Make it executable
chmod +x jira-mcp

# Move to a directory in your PATH (optional)
sudo mv jira-mcp /usr/local/bin/

Note： macOS では、初回起動時にバイナリがブロックされる場合があります。セキュリティ警告が表示された場合は、システム設定 > プライバシーとセキュリティに移動してこのまま許可をクリックするか、次のコマンドを実行してください。

xattr -d com.apple.quarantine /usr/local/bin/jira-mcp

LLM クライアントの設定に追加します。

NOTE： /usr/local/bin/jira-mcp を別の場所に移動した場合は、お使いのマシン上のバイナリへのパスに置き換えてください。

{
  "mcpServers": {
    "jira": {
      "command": "/usr/local/bin/jira-mcp",
      "env": {
        "JIRA_API_TOKEN": "your-api-token",
        "JIRA_AUTH_TYPE": "basic"
      }
    }
  }
}

Windows

1. リリースページからjira-mcp-windows.exeをダウンロードします。
2. 実行ファイルを便利な場所（例：C:\Program Files\jira-mcp\）に移動します。

LLM クライアントの設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "jira": {
      "command": "C:\\Program Files\\jira-mcp\\jira-mcp-windows.exe",
      "env": {
        "JIRA_API_TOKEN": "your-api-token",
        "JIRA_AUTH_TYPE": "basic"
      }
    }
  }
}

NOTE： 別の場所に移動した場合は、C:\\Program Files\\jira-mcp\\jira-mcp-windows.exe をお使いのマシン上のバイナリへのパスに置き換えてください。

MCP サーバー：オプション 2：uv を使用した開発環境のセットアップ

リポジトリを取得します。

git clone https://github.com/xcollantes/jira-mcp.git
cd jira-mcp

任意の LLM クライアントに MCP サーバーを追加します。

NOTE： MCP の追加方法については、お使いのクライアントに応じた手順を確認してください。

通常、LLM クライアントの JSON ファイルは次のようになります。

{
  "mcpServers": {
    "jira": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/REPO/ROOT",
        "run",
        "python",
        "-m",
        "src.main"
      ],
      "env": {
        "JIRA_API_TOKEN": "your-api-token",
        "JIRA_AUTH_TYPE": "basic"
      }
    }
  }
}

これにより、uv --directory /ABSOLUTE/PATH/TO/REPO run python -m src.mainを呼び出すことで使用できるツールがあることを、LLM クライアントアプリケーションに伝えます。

UV のインストール：https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/

MCP サーバー：オプション 3：pipx を使用してグローバルにインストールする

# Install pipx if you haven't already
brew install pipx
pipx ensurepath

# Clone and install the MCP server
git clone https://github.com/xcollantes/jira-mcp.git
cd jira-mcp
pipx install -e .

仕組み

1. Claude Desktop、Cursor、Windsurf、ChatGPT などの LLM クライアントに質問やプロンプトを入力します。
2. クライアントが質問を LLM モデル（Sonnet、Grok、ChatGPT）に送信します。
3. LLM が利用可能なツールを分析し、使用するツールを決定します。
   • 使用する LLM は、ツールと各ツールの用途について、人間が理解できる言葉で記述されたコンテキストを持ちます。
   • MCP を使わない場合は、プロンプトにエンドポイントと各エンドポイントの説明を含めて、LLM に「呼び出させる」こともできます。その後、テキストコマンドをコピーして、お使いのマシンのターミナルに貼り付けます。
   • MCP は、LLM とサーバー間のやり取りに、より決定論的で標準化された方法を提供します。
4. クライアントが MCP サーバーを通じて、選択されたツールを実行します。
   • MCP サーバーはお使いのマシン上でローカルに実行されるか、MCP サーバーをリモートでホストするエンドポイントとして実行されます。
5. 結果が LLM に返されます。
6. LLM が自然言語で応答を生成し、次のいずれか、または両方が行われます。
   • MCP サーバーからのデータを含む応答が表示されます。
   • MCP サーバーを使用して何らかのアクションが実行されます。

開発

ログ記録

ログ記録にprint文を使用しないでください。代わりに logging モジュールを使用してください。標準出力に書き込むと JSON-RPC メッセージが破損し、サーバーが動作しなくなります。

Pre-commit

このプロジェクトではpre-commitを使用して、各コミットの前にruffによるリンティングとフォーマットのチェック、およびpytestによるテストを実行します。

pre-commit フックをセットアップするには：

uv sync
uv run pre-commit install

インストールすると、コミット時に ruff と pytest が自動的に実行されます。すべてのファイルに対して手動でチェックを実行するには：

uv run pre-commit run --all-files

Docstring／ツールデコレーターのパラメーター

MCP.tools デコレーターのパラメーターは、LLM がコンテキストとして利用する人間が読めるテキストであるため、特に重要です。このテキストは LLM に渡される際にプロンプトの一部として扱われ、各ツールをいつ使用するかの判断に使われます。

アーキテクチャ

MCP はクライアントサーバーアーキテクチャに従っており、MCP ホスト（Cursor や ChatGPT デスクトップなどの AI アプリケーション）が 1 つ以上の MCP サーバーへの接続を確立します。MCP ホストは、MCP サーバーごとに MCP クライアントを 1 つ作成することで、これを実現します。各 MCP クライアントは、対応する MCP サーバーとの専用接続を維持します。

https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/architecture

よくある問題／トラブルシューティング

jira-cli の設定ファイルを編集する

MacOS の場合：

/Users/<your-username>/.config/.jira/.config.yml

jira init の使用時に 404 エラーが発生する

jira init の使用時に 404 エラーが発生する場合は、正しい Jira インスタンスを指すように jira-cli の設定ファイルを編集する必要があるかもしれません。認証タイプとして指定できる値は basic、password、bearer の 3 つだけなので、順に試してください。