关于 MCP Atlassian Server (by phuc-nt)
MCP Atlassian Server(phuc-nt 版)将 Cline、Claude Desktop、Cursor 等 AI 助手连接到 Jira 与 Confluence。它主要面向个人开发环境,以本地优先的方式运行,并针对 Cline 做了优化。
主要功能
- 01查看、搜索与筛选 Jira 问题
- 02创建、更新与流转 Jira 问题
- 03管理看板与 Sprint
- 04读取与编辑 Confluence 页面
- 05管理 Confluence 页面评论
适用场景
- 01在 AI 助手中查询分配给自己的 Jira 问题
- 02让 AI 助手创建或更新 Confluence 页面
- 03通过自然语言管理 Sprint 与看板
MCP 相关
该项目是一个 MCP 服务,向 MCP 客户端提供 Jira 与 Confluence 的 Resources(只读)和 Tools(操作),并支持 Cline 等客户端通过 MCP Marketplace 安装。
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。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
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 Server(by phuc-nt)
2.1.1 版本的新内容 🚀
- 重构了整个代码库,以统一资源/工具结构,彻底移除了 content-metadata 资源,并将元数据合并到页面资源中。
- 新增开发者指南:现在任何人都可以轻松扩展和维护代码库。
- 确保与最新 MCP SDK 兼容,并提升了安全性、可扩展性和可维护性。
- 更新了
docs/introduction/resources-and-tools.md,移除其中所有对 content-metadata 的引用。
👉 查看完整的 CHANGELOG 了解详情。
2.0.1 版本的新内容 🎉
MCP Atlassian Server v2.0.1 大幅扩展了功能与能力!
- API 更新:现已使用最新的 Atlassian API(Jira API v3、Confluence API v2)
- 功能扩展:功能从 21 项增加到 48 项,包括高级 Jira 和 Confluence 功能
- 增强看板与 Sprint 管理:全面支持 Agile/Scrum 工作流
- 高级 Confluence 功能:页面版本管理、附件处理和评论管理
- 改进资源注册:修复重复资源注册问题,带来更稳定的体验
- 文档更新:新增全面的文档系列,介绍 MCP 架构以及资源/工具开发
有关所有更改、改进和修复的完整详情,请参阅 CHANGELOG。
简介
MCP Atlassian Server(by phuc-nt) 是一个 Model Context Protocol(MCP)服务,可将 Cline、Claude Desktop 或 Cursor 等 AI Agent 连接到 Atlassian Jira 和 Confluence,使其能够通过标准化接口查询数据并执行操作。
注意: 此服务主要针对 Cline 设计和优化,但遵循 MCP 标准,也可与其他兼容 MCP 的客户端配合使用。

- 主要功能:
- 将 AI Agent 连接到 Atlassian Jira 和 Confluence
- 同时支持资源(只读)和工具(操作/变更)
- 通过 MCP Marketplace 轻松集成到 Cline
- 采用本地优先设计,适用于个人开发环境
- 针对 Cline AI 助手优化集成
本项目的缘起
作为一名每天使用 Jira 和 Confluence 的开发者,我发现自己花了大量时间在这些工具中四处查找。它们虽然功能强大,但我一直希望能有一种更简单的交互方式,避免在深入工作时不断切换上下文。
AI Agent 和 Model Context Protocol(MCP)的出现带来了绝佳机会。我立刻看到了将 Jira 和 Confluence(计划之后支持 Slack、GitHub、Calendar 等)接入我的 AI 工作流的潜力。
这个项目最初是我学习 MCP 和 AI Agent 的过程,但我希望它能逐渐发展成真正有用的工具,服务于每天使用 Atlassian 工具的个人和组织。
系统架构
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]
安装与设置
有关详细的安装和设置说明,请参阅我们的 AI 助手安装指南。此指南采用专门格式,方便 Cline 等 AI/LLM 助手阅读并自动设置 MCP Atlassian Server。
Cline 用户须知:安装指南(llms-install.md)经过优化,便于 Cline AI 理解并执行。您只需让 Cline“安装 MCP Atlassian Server (by phuc-nt)”,它就能解析说明并逐步帮助您完成设置。
指南包括:
- 先决条件和系统要求
- Node.js 环境的分步设置说明
- 配置 Cline AI 助手以连接 Atlassian
- 获取和设置 Atlassian API 令牌
- 安全建议和最佳实践
通过 Smithery 安装
要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 Atlassian Integration Server:
npx -y @smithery/cli install @phuc-nt/mcp-atlassian-server --client claude
功能概览
MCP Atlassian Server 让 AI 助手(如 Cline、Claude Desktop、Cursor 等)能够访问和管理 Jira 与 Confluence,提供一整套功能,分类如下:
Jira
-
问题管理
- 查看、搜索和筛选问题
- 创建、更新、转换和分配问题
- 将问题添加到待办事项或冲刺,并调整问题排名
-
项目管理
- 查看项目列表、项目详情和项目角色
-
看板与冲刺管理
- 查看看板、看板配置,以及看板上的问题和冲刺
- 创建、启动和关闭冲刺
-
筛选器管理
- 查看、创建、更新和删除筛选器
-
仪表板与小组件管理
- 查看仪表板和小组件
- 创建和更新仪表板
- 在仪表板上添加或移除小组件
-
用户管理
- 查看用户详情、可分配用户和按项目角色筛选的用户
Confluence
-
空间管理
- 查看空间列表、空间详情和空间中的页面
-
页面管理
- 查看、搜索页面,并获取页面、子页面、祖先页面、附件和版本历史的详情
- 创建、更新、重命名和删除页面
-
评论管理
- 查看、添加、更新和删除页面上的评论
有关所有功能、资源和工具的完整技术说明,请参阅: docs/introduction/resources-and-tools.md
请求流程
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"
安全提示
- 您的 API 令牌继承创建该令牌的用户的所有权限
- 切勿与不可信任的对象分享您的令牌
- 让大模型分析包含令牌的配置文件时请务必谨慎
- 请参阅 llms-install.md 中的详细安全指南
贡献与支持
- 欢迎在 GitHub 上提交拉取请求或问题,为项目作出贡献。
- 加入 MCP/Cline 社区以获取更多支持。
评论
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。