Confluence MCP Server

Confluence MCP 服务

这是一个适用于 Atlassian Confluence 的模型上下文协议（MCP）服务实现。此服务提供了一组工具，可通过 MCP 协议与 Confluence 交互，让 AI Agent 能够无缝使用 Confluence 内容。它基于 Flask 构建，便于部署到 Cloud Run。

功能

• 使用 Confluence 查询语言（CQL）搜索页面和空间
• 列出所有可用的 Confluence 空间
• 创建、读取、更新和删除 Confluence 页面
• 为 Confluence 资源提供丰富的元数据支持
• 基于 Flask 的服务，可部署到 Cloud Run
• 用于集成 AI Agent 的 MCP 工具

安装

1. 克隆代码库
2. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

配置

在项目根目录创建 .env 文件，并添加以下变量：

CONFLUENCE_URL=https://your-instance.atlassian.net/wiki
CONFLUENCE_ACCESS_TOKEN=your_access_token
PORT=8080  # Optional, defaults to 8080

获取访问令牌：

1. 登录 Atlassian 账户
2. 前往 Account Settings > Security > Create and manage API tokens
3. 创建新的 API 令牌并复制

可用工具

此服务提供以下 MCP 工具：

1. 搜索内容

@tool("search_confluence")
def search(query: str) -> Dict[str, Any]

2. 获取空间

@tool("get_spaces")
def get_spaces() -> Dict[str, Any]

3. 获取页面内容

@tool("get_page_content")
def get_page_content(space_key: str, page_id: str) -> Dict[str, Any]

4. 创建页面

@tool("create_page")
def create_page(space_key: str, title: str, content: str) -> Dict[str, Any]

5. 更新页面

@tool("update_page")
def update_page(space_key: str, page_id: str, content: str) -> Dict[str, Any]

6. 删除页面

@tool("delete_page")
def delete_page(space_key: str, page_id: str) -> Dict[str, Any]

本地运行

在本地运行服务：

python example.py

服务将在 http://localhost:8080 上启动。

部署到 Cloud Run

1. 构建 Docker 镜像：

docker build -t confluence-mcp .

2. 为镜像添加标签并推送到 Google Container Registry：

docker tag confluence-mcp gcr.io/[PROJECT-ID]/confluence-mcp
docker push gcr.io/[PROJECT-ID]/confluence-mcp

3. 部署到 Cloud Run：

gcloud run deploy confluence-mcp \
  --image gcr.io/[PROJECT-ID]/confluence-mcp \
  --platform managed \
  --allow-unauthenticated \
  --set-env-vars="CONFLUENCE_URL=[YOUR_URL],CONFLUENCE_ACCESS_TOKEN=[YOUR_TOKEN]"

错误处理

所有工具都包含恰当的错误处理，并会在响应中返回相应的错误消息。响应格式包括：

• 成功：以指定格式返回相关数据
• 错误：{"error": "error message"}

安全注意事项

1. 敏感数据始终使用环境变量
2. 考虑使用 Cloud Run 内置的密钥管理
3. 为端点实施恰当的身份验证
4. 妥善保管 Confluence 访问令牌

贡献

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许可证

本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。