Jira Service Management MCP

Jira Service Management + AI - 适用于 ChatGPT、Claude、GitHub Copilot、Microsoft 365 Copilot、Gemini，以及任何支持 MCP 的 Agent

非官方。由社区构建的 Claude Code Skill 和 Jira Service Management API MCP 服务。与 Atlassian Pty Ltd 无关联，未获其认可，也未接受其赞助。

_{▶ 观看 30 秒演示 - 演示数据为模拟数据；展示的每条命令都存在于实际 CLI 中。}

通过一个二进制文件即可使用 Jira Service Management Cloud 的所有请求 API（servicedeskapi）和 Assets 端点，此外还支持跨队列排列 SLA 违约优先级、仅内部可见的内部备注、工单时间线，以及 Assets（CMDB）与工单的关联查询。可与您现有的 AI 配合使用 - ChatGPT（Plus/Pro+，此连接器重新发布前暂不可用；参见 mcp-install.md）、Claude Desktop、Codex、Claude Code、Claude Cowork 和 GitHub Copilot - 也可通过远程方式与 Microsoft 365 Copilot / Copilot Studio 和 Google Gemini 配合使用。免费、开源，可在您的笔记本电脑上运行。专为 MSP 所有者打造。无需编写代码。

适用于您的 Agent

安全提示（此连接器重新发布前）。 不要运行 HTTP 模式 （--transport http），即使是在 localhost 上也不行。此版本会检查令牌，但 早于修复版本，尚未限制请求大小和时间。 MCP 工具还可以使用您的凭据执行更改。请使用默认的 stdio 传输。如果 您为远程 Agent 设置了隧道，请将其关闭。修复即将推出。

MSP 所有者实际使用的六种 Agent（可自行安装，现已可用）：

您的 AI Agent	如何安装 Jira Service Management 技能
Claude Desktop	运行安装程序，然后前往 Settings > Extensions 注册 jira-service-management-mcp（无需编辑 JSON）。
ChatGPT（付费方案）	此连接器重新发布前暂不可用：ChatGPT 需要 HTTP 模式，而此版本的该模式会检查令牌，但尚未限制请求大小和时间。参见 mcp-install.md 中的安全提示。
Codex CLI	粘贴下方的安装提示词。
Claude Code	粘贴下方的安装提示词。
Claude Cowork	粘贴下方的安装提示词。
GitHub Copilot（VS Code）	运行安装程序，在 mcp.json 的 servers 键下添加 jira-service-management-mcp，然后选择 Agent 模式。

ChatGPT 需要远程 HTTPS 服务，这意味着要使用此连接器的 HTTP 模式；该模式在连接器重新发布前暂不可用：此版本的该模式会检查令牌，但尚未限制请求大小和时间。参见 mcp-install.md 中的安全提示。

同样适用于 Microsoft 和 Google 技术栈

用户基数庞大，但有一点需要坦诚说明：这属于远程／企业版接入方式，不是你刚刚安装的本地二进制文件。

Agent	所需条件
Microsoft 365 Copilot / Copilot Studio	暂停使用，直到此连接器重新发布：Copilot Studio 需要 HTTP 模式，而此构建版本中的该模式会检查令牌，但尚未设置请求大小或时间限制。请参阅 mcp-install.md 中的安全说明。
Google Gemini	Gemini CLI 是本地运行的，与 Claude Code 一样。Gemini 应用是远程服务，需要使用与 ChatGPT 相同的暂停 HTTP 模式。请参阅 mcp-install.md。

原生支持 Skill 的 Agent（也涵盖在内）： Hermes 和 OpenClaw 可直接读取此 Skill 的 SKILL.md，也支持 MCP——请参阅下文的安装部分。Cursor、Windsurf、Cline、Continue.dev 和 Zed 也可通过 MCP 使用。每种工具的完整接入说明：docs/which-agent.md。

要使用多个 Agent？ 只需一条命令，即可在所有 51 种以上受支持的 Agent 中安装：npx skills add Servosity/msp-skills@latest（需要 Node.js，然后运行每个 Skill 的安装程序来安装 CLI／MCP 二进制文件）。请参阅 docs/which-agent.md。

60 秒内完成安装

Claude Desktop 的最快方式——一键安装 .mcpb

下载 Jira Service Management MCP (.mcpb)，然后打开 Claude Desktop > Settings > Extensions 并选择该文件。一键完成，无需 JSON 或 Shell。（在 releases 页面查看所有 Jira Service Management 版本。）

更喜欢 Claude Code 插件？只需添加一次市场，然后安装即可——立即生效，无需列出目录：

/plugin marketplace add Servosity/msp-skills
/plugin install jira-service-management@msp-skills

路径 A——向 AI Agent 粘贴一条提示词（推荐）

将以下内容复制到 Claude Code、Codex CLI 或 Claude Cowork 中：

在此 Agent 工作区中，从 Servosity/msp-skills 安装 Jira Service Management Skill 和 MCP 服务。如果此工作区使用 POSIX Shell（macOS、Linux、WSL 或 Bash），请运行 bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/jira-service-management/install.sh)。如果使用 Windows PowerShell，请运行 iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/jira-service-management/install.ps1 | iex。然后按照 README 进行身份验证，并运行 jira-service-management-cli --help 以了解用法。

任何能够运行 Shell 的 Agent 都可以使用相同的提示词。

路径 B——自行运行安装程序

Windows（PowerShell）：

iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/jira-service-management/install.ps1 | iex

macOS / Linux：

bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/jira-service-management/install.sh)

安装程序会将 jira-service-management-cli（CLI）和 jira-service-management-mcp（MCP 服务）放入你的用户 bin 路径。Claude Code、Codex 和 Cowork 会通过此目录中的 SKILL.md 发现该 Skill。

验证：

jira-service-management-cli --version

升级到最新版本

安装程序始终会获取当前版本——重新运行即可升级：

macOS / Linux：

bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/jira-service-management/install.sh)

Windows（PowerShell）：

iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/jira-service-management/install.ps1 | iex

Claude Desktop .mcpb 用户：下载最新的 .mcpb（本节顶部），然后在 Settings > Extensions 中重新选择该文件。Claude Code 插件用户：运行 /plugin update jira-service-management@msp-skills。

添加到 Claude Desktop、GitHub Copilot、Gemini CLI、Microsoft 365 Copilot 或其他 MCP 客户端

安装程序运行后，请参阅 mcp-install.md 和 docs/which-agent.md，了解各 Agent 的接入方式——每个 Agent 都有单独的章节，其中包括 GitHub Copilot 的 servers 键，以及 Microsoft 365 Copilot / Copilot Studio 的远程接入方式。Claude Desktop 的“设置”>“扩展”面板是最简单的方式；对于偏好编辑 JSON 的用户，mcp-install.md 中记录了 MCP 配置块。

为 Hermes 安装

在 Hermes CLI 中：

hermes skills install servosity/msp-skills/skills/jira-service-management --force

在 Hermes 聊天会话中：

/skills install servosity/msp-skills/skills/jira-service-management --force

Hermes 原生支持 MCP，因此也可以直接使用 jira-service-management-mcp 服务——安装方式和环境变量都相同。

为 OpenClaw 安装

告诉你的 OpenClaw Agent（复制以下内容）：

从 https://github.com/servosity/msp-skills/tree/main/skills/jira-service-management 安装 jira-service-management 技能。该技能说明如何通过 openclaw: frontmatter 块安装其所需的 CLI（jira-service-management-cli）。

OpenClaw 目前尚未正式开放；frontmatter 接入配置已预先提供，会在 OpenClaw 启动时立即启用。

身份验证

以你在 JSM 站点上的 Agent 身份登录后，在 id.atlassian.com/manage-profile/security/api-tokens 创建 Atlassian API 令牌。然后设置三个变量：站点子域名（acme.atlassian.net 对应 acme）、Atlassian 电子邮箱和令牌。

macOS / Linux：

export JIRA_SERVICE_MANAGEMENT_SITE=acme
export [email protected]
export JIRA_SERVICE_MANAGEMENT_API_TOKEN=<api-token>
jira-service-management-cli doctor

Windows（PowerShell）：

$env:JIRA_SERVICE_MANAGEMENT_SITE = "acme"
$env:JIRA_SERVICE_MANAGEMENT_EMAIL = "[email protected]"
$env:JIRA_SERVICE_MANAGEMENT_API_TOKEN = "<api-token>"
jira-service-management-cli doctor

Assets（CMDB）命令还需要站点的 cloudId 和 Assets workspaceId（Assets 是 JSM Premium 和 Enterprise 的一部分）。每个客户端站点运行一次 jira-service-management-cli cmdb discover --save，即可查找这两个 ID 并将其保存到该站点的配置文件中；保存的 ID 仅适用于查找到它们的站点。作为额外保护，除非 cloudId 属于当前站点（每次运行时通过站点的公共 tenant_info 检查），且 workspaceId 是该站点列出的 ID，否则所有 Assets 调用都会被拒绝。因此，即使遗留了其他客户端的 JIRA_SERVICE_MANAGEMENT_CLOUD_ID 或 _WORKSPACE_ID，也绝不会将 Assets 指向该客户端的 CMDB。环境变量值优先于已保存的 ID，因此切换站点时请取消设置这些变量。

doctor 会检查配置和路径，指出缺少的 SITE、EMAIL 或 API_TOKEN，并通过一次经过身份验证的读取（GET /servicedesk）验证令牌。

此技能的功能

MSP 经常提出的问题	命令
所有队列中，未来两小时内哪些工单会违反 SLA？	jira-service-management-cli breaches --within 2h
回复前，这张工单发生了什么？包括内部备注。	jira-service-management-cli request timeline SD-123
为其他技术人员添加一条客户永远看不到的备注	jira-service-management-cli request note SD-123 "Escalated to network team"
与客户通话前，Acme Corp 的未结工单进展如何？	jira-service-management-cli client "Acme Corp"
过去 30 天内，按请求类型统计的 SLA 违规率是多少？	jira-service-management-cli sla-report --since 30d --group-by requesttype
哪些客户员工不属于任何组织，或属于两个组织？	jira-service-management-cli roster 3
哪些工单关联过这台服务器？	jira-service-management-cli cmdb tickets srv-01
RMM 导出中有哪些笔记本电脑未录入 Assets？	jira-service-management-cli cmdb reconcile --type Laptop --file rmm.csv --key Name --compare Serial,OS

client 和 sla-report 读取本地副本：请先运行 jira-service-management-cli sync --resources organization,request,requesttype,servicedesk。其他命令均读取实时数据。

通过 MCP 服务运行时，cmdb reconcile 只能读取服务工作目录中的导出文件；如果该目录是文件系统根目录或你的主目录，则会拒绝运行（因此无法用于读取任意文件）。如果 MCP 主机从 / 或你的主目录启动服务，请改为在存放导出文件的目录中通过命令行运行 cmdb reconcile。

完整命令参考：guide.md。AI Agent 操作约定（--agent、--dry-run，以及何时在执行变更前确认）请参阅 AGENTS.md。

有何不同

大多数 Jira Service Management 集成和 MCP 服务都会将每个问题转发为实时 API 调用。对于单条记录，这没问题。但如果你询问“我们 300 张未结工单中，哪些即将违反 SLA”，这种方式就行不通了：没有单个 API 调用能跨队列对工单排序，因此 AI 必须逐个遍历所有队列、去除重复项，并自行读取每张工单的 SLA 指标，一次调用一个工具。

此技能会在二进制程序内部完成这些工作。breaches 会实时遍历所有队列、去除重复工单，并按剩余 SLA 时间排序；request timeline 会将评论（标记为公开或内部）、状态历史、审批和 SLA 状态合并到一个视图中；cmdb tickets 会将 Assets（CMDB）对象与所有关联工单进行连接。对于涉及时间段的问题，它还会保存带有全文搜索功能的本地 SQLite 副本：运行 sync 后，sla-report、client 和 search 都会从本地副本中作答，无需调用 API。

Atlassian 官方 Rovo MCP Server 由 Atlassian 托管，涵盖 Jira、Confluence 以及不断扩展的一组 JSM 工具：请求搜索、创建、状态转换和审批（开发者文档）、运营警报和 Assets 搜索（支持文档）。社区开发的 mcp-atlassian 服务广泛支持 Jira 和 Confluence，包括服务台队列和内部评论。此连接器可与它们互补：它在你的机器上运行，跨队列按照 JSM 自身的 SLA 计时器为工单排序，为周期性 SLA 报告和按客户查看的视图保留本地副本，并对比 Assets 与你的 RMM 或 PSA 导出。

它解决的痛点

内部备注可能会意外发给客户。Atlassian 自己的公开问题跟踪器中就有这项请求（JSDCLOUD-17210）：客服人员“并不知道自己要发布的是内部评论还是外部评论，可能会意外选错”。通过通用评论调用发帖的 AI Agent 也会遇到同样的问题。同时，没有单个 API 调用可以按 SLA 剩余时间对各队列中的未关闭工单排序，因此想知道“接下来哪个工单会超时”，就得逐个遍历队列并读取每张工单的 SLA；而 Assets（CMDB）只知道有人导入的数据，因此与 RMM 不一致的情况往往要到发生中断时才会显现。

• jira-service-management-cli request note SD-123 "..." - 始终以 public=false 发布，并在 JSM 将评论存储为公开评论时报错。
• jira-service-management-cli request timeline SD-123 - 回复前，将每条评论标记为 PUBLIC 或 INTERNAL。
• jira-service-management-cli breaches --within 2h - 遍历每个队列一次，去重工单，并按 SLA 剩余时间排序。
• jira-service-management-cli roster 3 - 列出不属于任何组织或同时属于两个组织的客户员工，以及未关联到服务台的组织。
• jira-service-management-cli cmdb reconcile --type Laptop --file rmm.csv --key Name - 将 Assets 与 RMM 或 PSA 导出数据进行差异比对。

更详细的说明请参阅 pain-point.md。

常见问题

这能与 ChatGPT 搭配使用吗？

此版本不支持。ChatGPT（Plus、Pro、Team、Business、Enterprise 和 Education 计划；Free 目前尚未提供开发者模式）只能通过 HTTPS 连接远程 MCP 服务，这意味着需要以 HTTP 模式运行 Jira Service Management MCP 服务。此版本的 HTTP 模式会检查令牌，但尚未限制请求大小或时长，因此在重新发布连接器之前，请勿运行该模式或将其置于隧道后。为什么会有此限制，请参阅 mcp-install.md 中的安全说明。在此之前，请使用 Claude Desktop、Claude Code 或 Codex。

这能与 Codex、Cursor、Windsurf、Cline、Copilot 或 Gemini 搭配使用吗？

可以 - 它们都支持 MCP。跨工具安装命令见上方的对照表，详细说明见 docs/which-agent.md。

我需要懂编程吗？

不需要。建议的安装方式是在 Claude Code 或 Codex 中粘贴一句话 - 你的 Agent 会读取 SKILL.md 并完成安装。备用方式是使用每种操作系统对应的一行安装命令（bash 或 PowerShell）。两种方式都无需编写代码。你只需输入一次 Jira Service Management 凭据。

我的 Jira Service Management 数据安全吗？

你的数据保留在自己的机器上。CLI 和 MCP 服务都是本地二进制文件。SQLite 镜像存储在你的用户帐户目录下。AI Agent 只能看到 CLI 返回的内容 - 通常是查询结果，而非原始批量数据。凭据从环境或 Agent 配置中读取；MSP Skills 绝不会将凭据打包到此仓库中，也不会将其传输到任何地方。

这能与 Jira Service Management Data Center 或 Server 搭配使用吗？

不能。此工具面向 Jira Service Management Cloud（your-site.atlassian.net）。Data Center 和 Server 使用不同的主机和身份验证方式，此连接器不会调用它们。

Assets（CMDB）需要 JSM Premium 吗？

只有 Assets 命令需要。Assets 属于 JSM Premium 和 Enterprise。任何 JSM Cloud 计划都支持队列、SLA、请求、评论、客户和组织。对于 Assets，请在每个客户站点运行一次 jira-service-management-cli cmdb discover --save：它会查找该站点的 cloudId 和 Assets workspaceId，并且只为该站点保存这些信息。

内部备注会发送给客户吗？

任何内部内容都请使用 request note：它始终以 public=false 发布；如果 JSM 报告存储的评论为公开内容，该命令就会报错退出，以便 Agent 知晓。request comment add 是回复客户的命令；添加 --public 可发送客户可见的回复。省略该标志时，它不会发送 public 字段，因此绝不要用它添加内部备注。回复前请先查看 request timeline：它会将每条评论标记为 PUBLIC 或 INTERNAL。

这会触及 Atlassian API 速率限制吗？

实时命令会发起常规 API 调用，并根据 Atlassian 返回的速率限制标头控制请求频率（可通过 --rate-limit 覆盖）。breaches 会读取每个队列，然后读取每个工单的 SLA，因此在大型站点上请使用 --desk 和 --queue 限定范围。sla-report、client 和 search 会在 sync 后读取本地副本，不会发起 API 调用。

费用是多少？

免费。采用 Apache-2.0 许可。你只需为所用的 AI Agent（Claude、ChatGPT、Codex 等）付费，费用由你的 AI 服务提供商收取，而非我们收取。

安全模型

级别	示例	建议的 Agent 策略
读取	breaches、request timeline、servicedesk queue list-issues、sla-report、roster、client、cmdb tickets、object find-by-aql	允许
写入（常规）	request note、request comment add、request transition perform、request create、request approval answer、object create / update	使用 --dry-run 预览，然后经审核后写入
客户和组织	customer create、servicedesk customer add / invite / remove、organization create、organization user add / remove、customer revoke-portal-only-access-for-user	需人工批准：这些操作会改变哪些人可以代表客户提交工单
破坏性操作 / 配置	organization delete、object delete、objectschema delete、objecttype delete、servicedesk requesttype delete、importsource token generate、api-import	仅限人工介入

写入会立即发送：--dry-run 是可选择的预览功能，并非默认行为。在 MCP 服务的环境中设置 JIRA_SERVICE_MANAGEMENT_MCP_READ_ONLY=1 后，将禁用 request_note、sync、export、workflow_archive、learnings_forget、learnings_reject 和 cmdb_reconcile（后者会读取本地文件）；其通用的 jira-service-management_execute 工具会拒绝任何非 GET API 调用，cmdb_discover 也会拒绝 --save。本地学习工具（teach、teach_*、playbook_amend、learnings_confirm、recall）仍可使用：它们只会写入 CLI 自己的本地存储区（recall 会在该存储区记录每次查询），绝不会写入你的站点。

最强有力的控制措施是 API 令牌所关联的 Atlassian 账户——CLI 只能执行该账户获准执行的操作，因此请使用你希望 AI 拥有相应访问权限的 Agent 账户创建令牌。完整详情（包括如何限制权限）请参阅 governance.md。

状态

Beta 版。已针对 Jira Service Management API 功能范围进行验证，目前正通过每周 Build Sessions，与在自己的生产租户中实时运行该工具的 MSP 一同进行验证。请在 compoundingteams.com/build-sessions 报名参加。

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标准。 符合开放的 Agent Skills 规范（Anthropic，2025 年 12 月；支持 40 多种 Agent）。兼容 MCP——适用于任何支持 MCP 的 Agent，包括 Hermes。已为 OpenClaw 做好准备（frontmatter 已预先配置，等待 OpenClaw 发布）。

由 Servosity 维护。采用 Apache-2.0 许可。使用 CLI Printing Press 构建。最后更新：2026-10-16。