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Jira Context MCP

Jira Context MCP

本地服务
github.com/rahulthedevil版本控制2668 周前更新

关于 Jira Context MCP

Jira Context MCP 是一个 MCP 服务,将 Jira 工单信息提供给 Cursor 等 AI 编码 Agent。适用于希望在 IDE 内直接读取工单并交由 Agent 处理的开发者。

主要功能

  1. 01按工单编号获取问题详情
  2. 02查询分配给自己的工单
  3. 03按问题类型筛选工单
  4. 04列出项目与问题类型
  5. 05查看项目近期工单变更

适用场景

  1. 01读取指定工单并让 Cursor 修复对应问题
  2. 02批量筛选 Bug 工单并逐个处理
  3. 03查看过去七天内项目工单的变更情况

MCP 相关

该项目是一个 MCP 服务,通过 HTTP/SSE 端点向 Cursor 等客户端暴露多个 Jira 工具,例如 get_issue 和 get_assigned_issues。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"Jira-Context-MCP": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli"
]
}
}
}
启动命令npx -y @smithery/cli

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@smithery/cli

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

MseeP.ai 安全评估徽章

Jira Context MCP

CodeQL Advanced smithery badge Verified on MseeP

README 配图

一个面向 Jira 的 Model Context Protocol (MCP) 实现,让你可以:

  • 输入 Jira 工单链接以获取问题详情,并指示 Cursor 修复它
  • 获取指定 Jira 项目中分配给你的所有工单
  • 按特定问题类型筛选 Jira 问题,并自动引导 Cursor 解决它们
  • 与 Jira 的 API 无缝集成,实现自动化与高效工作

设置

前提条件
  • Node.js 20.17.0 或更高版本
  • 一个具有 API 访问权限的 Jira 账户
  • 一个 Jira API Token(可在 Atlassian API Tokens 生成)
安装
通过 Smithery 安装

通过 Smithery 为 Claude Desktop 自动安装 Jira Context MCP:

npx -y @smithery/cli install @rahulthedevil/Jira-Context-MCP --client claude
手动安装
  1. 克隆此仓库:

    git clone https://github.com/yourusername/Jira-Context-MCP.git
    cd Jira-Context-MCP
    
  2. 安装依赖:

    npm install
    # or if you use pnpm
    pnpm install
    
  3. 基于示例创建 .env 文件:

    cp .env.example .env
    
  4. 编辑 .env 文件,填入你的 Jira 信息:

    JIRA_BASE_URL=https://your-domain.atlassian.net
    [email protected]
    JIRA_API_TOKEN=your-api-token-here
    HTTP_PORT=3000
    
构建

使用以下命令构建项目:

npm run build
# or
pnpm build

使用

启动服务

启动 HTTP 服务:

npm start
# or
pnpm start

或使用命令行模式:

npm run start:cli
# or
pnpm start:cli
连接 Cursor
  1. 在 Cursor 中,打开命令面板(Ctrl+Shift+P 或 Cmd+Shift+P)
  2. 输入 "Connect to MCP Server"
  3. 选择 "Connect to MCP Server"
  4. 输入服务 URL(默认:http://localhost:3000/sse)

可用工具

连接后,你可以在 Cursor 中使用以下工具:

1. 获取 Jira 问题详情

获取特定 Jira 问题的详细信息:

/get_issue issueKey:PROJECT-123
2. 获取已分配的问题

获取特定项目中分配给你的问题:

/get_assigned_issues projectKey:PROJECT maxResults:10
3. 按类型获取问题

按类型筛选问题(Bug、Story、Epic 等):

/get_issues_by_type issueType:Bug projectKey:PROJECT maxResults:10
4. 获取项目

列出所有可用项目:

/get_projects
5. 获取问题类型

列出所有可用问题类型:

/get_issue_types
6. 获取最近的工单变更

获取项目中在指定时间段内(例如最近 7 天)对工单所做的变更:

/get_recent_changes projectKey:PROJECT maxDays:7

命令示例

🚀 Jira MCP 服务 + Cursor IDE = 你的 AI 驱动 Jira 助手! 以下是它如何让开发者更聪明地工作:

📂 "列出我有权访问的所有 Jira 项目"
→ AI 立即获取所有可用项目
无需再手动搜索!

📋 "列出 PROJECT 中的所有问题"
→ AI 检索所有未关闭的工单
轻松保持井然有序!

🐛 "仅筛选 Bugs 或 Change Requests 并修复它们"
→ AI 识别并引导 Cursor 解决它们
通过自动化更快修复问题!

✅ "查找分配给我的所有工单并修复它们"
→ AI 拉取你的任务并让 Cursor 处理它们
零麻烦地掌控你的工作!

🔍 "获取 Jira 问题 PROJECT-123 的详情"
→ AI 在几秒内获取完整问题信息
无需再切换标签页!

📊 "PROJECT 中最近 7 天的工单有什么变更?"
→ AI 跟踪最近的更新并突出显示关键变更
无需再手动检查工单历史!

🔥 TL;DR: 你的 AI 现在会说 Jira + Cursor!获取项目、筛选问题、跟踪变更并修复 Bug——全都在你的 IDE 内完成。
从待办事项到 Bug 修复,MCP 服务让 Jira 为你所用!

示例工作流

修复特定 Bug
  1. 在 Cursor 中连接到 Jira MCP 服务。
  2. 获取 issue 详情:
    /get_issue issueKey:PROJECT-123
    
  3. 查看 issue 详情并指示 Cursor 修复它:
    Fix the bug described in PROJECT-123
    
处理分配给你的 Issue
  1. 在 Cursor 中连接到 Jira MCP 服务。
  2. 获取分配给你的 issue:
    /get_assigned_issues projectKey:PROJECT
    
  3. 让 Cursor 协助处理其中一个 issue:
    Help me solve the first issue in my assigned list
    
修复项目中的所有 Bug
  1. 在 Cursor 中连接到 Jira MCP 服务。
  2. 获取所有 bug issue:
    /get_issues_by_type issueType:Bug projectKey:PROJECT
    
  3. 指示 Cursor:
    Help me fix these bugs one by one
    
查看近期变更
  1. 在 Cursor 中连接到 Jira MCP 服务。
  2. 获取最近的工单更新:
    /get_recent_changes projectKey:PROJECT maxDays:7
    
  3. 查看这些变更,及时了解修改内容。

开发

项目结构
  • src/ - 源代码
    • services/ - Jira API 服务
    • types/ - TypeScript 类型定义
    • utils/ - 工具函数
    • server.ts - MCP 服务实现
    • index.ts - 应用入口点
    • cli.ts - 命令行入口点
添加新工具

要添加新工具,请编辑 src/server.ts 文件,并在 registerTools 方法中添加新的工具定义。

许可证

MIT

作者

Rahul Dey - @rahulthedevil

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。