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MCP Atlassian Server

MCP Atlassian Server

本地服务
github.com/petrsovadina版本控制357 周前更新
代码仓库

关于 MCP Atlassian Server

MCP Atlassian Server 将 Confluence 内容和 Jira 工单通过 MCP 提供给客户端，适用于需要检索项目文档与问题信息的团队。支持 CQL、JQL 搜索及页面和工单资源访问。

主要功能

  1. 01使用 CQL 搜索 Confluence
  2. 02访问页面、附件和评论
  3. 03按空间筛选内容
  4. 04使用 JQL 搜索 Jira 工单
  5. 05获取工单状态与分配信息

适用场景

  1. 01查找指定空间中的工程文档
  2. 02筛选待处理的 Jira 工单
  3. 03读取页面及其评论和附件

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 Confluence 与 Jira 搜索工具，以及页面和工单资源模板。

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": {
    "atlassian-petrsovadina": {
      "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

MCP Atlassian 服务

smithery badge

用于通过 Model Context Protocol 集成 Atlassian 产品（Confluence、Jira）的 MCP 服务。此工具可让您通过 MCP 接口轻松访问 Confluence 内容和 Jira 工单。

功能

Confluence
  • 使用 CQL（Confluence Query Language）搜索内容
  • 访问页面、附件和评论
  • 按空间筛选
Jira
  • 使用 JQL（Jira Query Language）搜索 issue
  • 获取 issue 的详细信息，包括状态、分配情况和时间戳

安装

通过 Smithery 安装

通过 Smithery 为 Claude Desktop 自动安装 Atlassian 集成服务：

npx -y @smithery/cli install @petrsovadina/mcp-atlassian --client claude
手动安装
git clone https://github.com/petrsovadina/mcp-atlassian.git
cd mcp-atlassian
npm install
npm run build

配置

设置以下环境变量：

Confluence
CONFLUENCE_URL=https://your-domain.atlassian.net/wiki
[email protected]
CONFLUENCE_API_TOKEN=your-api-token
Jira
JIRA_URL=https://your-domain.atlassian.net
[email protected]
JIRA_API_TOKEN=your-api-token

在 MCP 中使用

将以下配置添加到您的 MCP settings 文件中：

{
  "mcpServers": {
    "atlassian": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/mcp-atlassian/build/index.js"],
      "env": {
        "CONFLUENCE_URL": "your-confluence-url",
        "CONFLUENCE_USERNAME": "your-username",
        "CONFLUENCE_API_TOKEN": "your-api-token",
        "JIRA_URL": "your-jira-url",
        "JIRA_USERNAME": "your-username",
        "JIRA_API_TOKEN": "your-api-token"
      }
    }
  }
}

可用工具

confluence_search

使用 CQL 搜索 Confluence 内容。

{
  "query": "type=page AND space='Engineering'", // CQL dotaz
  "limit": 10 // volitelný limit výsledků (1-50)
}
jira_search

使用 JQL 搜索 Jira issue。

{
  "jql": "project = ENG AND status = Open", // JQL dotaz
  "fields": "summary,status,assignee", // volitelné pole
  "limit": 10 // volitelný limit výsledků (1-50)
}

资源模板

Confluence 页面

confluence://{space_key}/pages/{title}

Jira issue

jira://{project_key}/issues/{issue_key}

使用示例

在 Confluence 中搜索
const result = await mcp.use('confluence_search', {
  query: "type=page AND space='Engineering' ORDER BY created DESC",
  limit: 5
});
在 Jira 中搜索
const result = await mcp.use('jira_search', {
  jql: "project = ENG AND status = 'In Progress'",
  fields: "summary,status,assignee,created",
  limit: 5
});

贡献

如果您想参与开发，可以：

  1. Fork 仓库
  2. 创建 feature 分支
  3. 提交您的更改
  4. Push 分支
  5. 创建 Pull Request

许可证

MIT

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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。