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节奏填充MCP服务器

节奏填充MCP服务器

作者：TRANZACT4 星标更新：2025-10-25
安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

⏰ Tempo Filler MCP 服务器

NPM 版本 在 VS Code 中安装 在 Claude Desktop 中安装

这是一个用于管理 JIRA 中 Tempo 工时记录的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。该服务器使 AI 助手能够与 Tempo 的时间跟踪系统进行交互，支持工时记录的检索、创建、批量操作和管理。

🚀 快速开始

在 VS Code 中安装

在 VS Code 中安装

在 Claude Desktop 中安装

在 Claude Desktop 中安装

  1. 首先下载 MCP 包
  2. 然后进入设置 → 扩展，并将文件拖放到那里以进行安装。
  3. 在环境变量部分填写 Tempo 基础 URL 和 PAT。
  4. 不要忘记启用它。

在您喜欢的 AI 助手中手动安装

{
  "mcpServers": {
    "tempo-filler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tranzact/tempo-filler-mcp-server"],
      "env": {
        "TEMPO_BASE_URL": "https://your-jira-instance.com",
        "TEMPO_PAT": "your-personal-access-token"
      }
    }
  }
}

💬 实际使用示例

这里有一个实际对话示例，展示了交互的自然性和强大性：

👤 用户：

将我的十月工作时间填入与九月相同的项目

🤖 AI 助手：

我会帮助你在十月的工作时间中填入与九月相同的项目。让我先检查你的九月工时记录以了解模式，然后相应地填充十月。

🔧 mcp_tempo-filler-_get_worklogs({
  "startDate": "2025-09-01",
  "endDate": "2025-09-30"
})

完美！我可以看到你在九月为 PROJ-1234 (Tempo MCP 服务器) 工作了200小时。现在让我获取你的十月工作计划，看看哪些天需要被填充。

🔧 mcp_tempo-filler-_get_schedule({
  "startDate": "2025-10-01", 
  "endDate": "2025-10-31"
})

很好！我现在有了所需的所有信息。让我用每天8小时的工作时间，在十月的23个工作日内填充Tempo MCP 服务器项目。

🔧 mcp_tempo-filler-_bulk_post_worklogs({
  "billable": true,
  "worklogs": [
    {"issueKey": "PROJ-1234", "hours": 8, "date": "2025-10-01", "description": "Tempo MCP 服务器开发"},
    {"issueKey": "PROJ-1234", "hours": 8, "date": "2025-10-02", "description": "Tempo MCP 服务器开发"},
    // ... 其余21个条目对应所有工作日
  ]
})

✅ 十月工作时间成功填充

  • 项目：PROJ-1234 (Tempo MCP 服务器)
  • 总工时：23个工作日共184小时
  • 每日工时：8小时（符合标准工作时间）
  • 状态：所有条目创建成功，无失败

调用工具：

  • get_worklogs - 检索九月模式（PROJ-1234，200小时）
  • get_schedule - 查找十月的23个工作日（184小时容量）
  • bulk_post_worklogs - 创建23个条目在一个操作中

你现在完成了十月的时间表，并且与你在九月使用的项目模式相同！

🎯 发生了什么：

  • 3次工具调用：get_worklogs → get_schedule → bulk_post_worklogs
  • 智能模式识别：自动从九月数据中识别出PROJ-1234
  • 时间表意识：仅填充工作日，自动跳过周末
  • 批量操作：通过一次API调用创建23个工作日记录
  • 无错误执行：100%成功率，经过适当验证
  • 自然语言：无需记住问题键、日期或工具语法

⏱️ 节省时间：这个单一的自然语言请求触发了3次MCP工具调用，并替换了数小时的手动时间表录入！

🛠️ 如何构建

这个 MCP 服务器仅用了3个小时使用 AI 助力的开发工具构建，展示了现代 AI 辅助编程的强大之处：

开发时间线

  1. 规范阶段

    • 使用 GitHub Copilot 和 Claude Sonnet 4 创建完整的技术规范
    • 定义所有 API 端点、数据结构和工具接口
    • 通过迭代对话细化需求

  2. 实现阶段

    • 使用 VS Code 和 Claude Code 一次性完成整个实现
    • 生成完整的 TypeScript 代码库、工具实现和客户端逻辑
    • 在一个 AI 辅助会话中实现所有核心功能

  3. 精炼阶段

    • 在 Claude Code 达到使用限制后切换回 GitHub Copilot 和 Claude Sonnet 4
    • 解决 API 负载格式化和身份验证问题
    • 调试并完善 Tempo API 集成

关键成功因素

  • 首先明确规范：详细的规范使得有效的一次性实现成为可能
  • AI 工具协同：不同的 AI 工具在开发的不同阶段表现出色
  • 迭代精炼：与 AI 助手快速反馈循环进行调试

这个项目展示了如何利用 AI 助力的开发可以极大地加速创建健壮、生产就绪的工具。

✨ 功能

  • 获取工时记录：根据日期范围和问题过滤检索用户工时记录
  • 创建工时记录：添加单个工时记录条目，自动解析问题
  • 批量操作：高效创建多个工时记录条目，使用并发处理
  • 删除工时记录：移除现有的工时记录条目
  • 资源访问：浏览工时记录数据和最近的问题
  • 提示模板：为工时记录数据生成分析提示

📦 安装

先决条件

  • Node.js（版本16或更高）
  • 安装了 Tempo Timesheets 插件的 JIRA 实例
  • 个人访问令牌用于您的 JIRA 账户

NPX（推荐）

最简单的方式是使用 npx - 不需要安装：

npx @tranzact/tempo-filler-mcp-server

只需配置您的 AI 助手，使其使用 npx @tranzact/tempo-filler-mcp-server 作为命令。

开发设置（源码）

对于开发或定制：

  1. 克隆仓库：

    git clone https://github.com/TRANZACT/tempo-filler-mcp-server
cd TempoFiller

  2. 安装依赖项并构建：

    npm install && npm run build

⚙️ 配置

服务器需要环境变量来进行认证和配置：

必需的环境变量

  • TEMPO_BASE_URL：您的 JIRA 实例 URL（例如，https://jira.company.com）
  • TEMPO_PAT：用于认证的个人访问令牌

可选的环境变量

  • TEMPO_DEFAULT_HOURS：每个工作日的默认工时（默认：8）

创建个人访问令牌（PAT）

  1. 登录到您的 JIRA 实例
  2. 进入 个人资料 → 个人访问令牌
  3. 点击 创建令牌
  4. 给它命名（例如，“Tempo MCP 服务器”）
  5. 设置适当的权限（对问题和工时记录的读写访问）
  6. 复制令牌值以供 TEMPO_PAT 使用

🛠️ 可用工具

1. get_worklogs - 检索时间记录

根据日期范围检索工时记录，可选过滤。

参数：

  • startDate（字符串）：YYYY-MM-DD 格式的起始日期
  • endDate（字符串，可选）：结束日期，默认为起始日期
  • issueKey（字符串，可选）：按特定问题键过滤

示例用法：

"获取我的七月工时"
→ 返回：总计：184小时（23条记录）
          • PROJ-1234：184.0小时（23条记录）

"显示我在七月的 PROJ-1234 工时记录"
→ 过滤结果到特定问题

2. post_worklog - 记录单条

为特定问题和日期创建新的工时记录条目。

参数：

  • issueKey（字符串）：JIRA 问题键（例如，“PROJ-1234”）
  • hours（数字）：工作小时数（小数，0.1-24）
  • startDate（字符串）：YYYY-MM-DD 格式的日期
  • endDate（字符串，可选）：多日条目的结束日期
  • billable（布尔值，可选）：是否计费时间（默认：true）
  • description（字符串，可选）：工作描述

示例用法：

"记录7月10日 PROJ-1234 的8小时"
→ 返回：✅ 工时记录创建成功
          问题：PROJ-1234 - 示例项目任务
          工时：8小时
          日期：2025-07-10
          工时记录ID：1211549

3. bulk_post_worklogs - 创建多条

高效创建多个工时记录条目，使用并发处理。

参数：

  • worklogs（数组）：工时对象数组：
    • issueKey（字符串）：JIRA 问题键
    • hours（数字）：工作小时数
    • date（字符串）：YYYY-MM-DD 格式的日期
    • description（字符串，可选）：工作描述
  • billable（布尔值，可选）：所有条目是否计费时间

示例用法：

"从7月11日至15日每天在 PROJ-1234 上记录8小时"
→ 返回：✅ 批量工时记录创建开始
          正在处理3个工时记录条目...
          ✅ 成功：3
          ❌ 失败：0
          📊 总工时：24

"在七月的所有工作日上每天记录8小时在 PROJ-1234 上"
→ 为该月的所有工作日创建23个条目

4. delete_worklog - 删除条目

通过ID删除现有工时记录条目。

参数：

  • worklogId（字符串）：要删除的 Tempo 工时记录ID

示例用法：

"删除ID为1211547的工时记录"
→ 移除指定的工时记录条目

5. get_schedule - 检索工作时间表

检索工作时间表信息，显示工作日、非工作日以及每天预期的工时。

参数：

  • startDate（字符串）：YYYY-MM-DD 格式的起始日期
  • endDate（字符串，可选）：结束日期，默认为起始日期

示例用法：

"2025年10月的工作时间表是什么？"
→ 返回：## 工作时间表（2025-10-01 至 2025-10-31）

          **期间总结：**
          - 总天数：31
          - 工作日：23
          - 非工作日：8
          - 总需工时：184小时

"显示本周的工作日"
→ 返回当前周的时间表，包括工作日和非工作日的分解

💡 集成技巧：在批量工时记录操作之前使用此工具来识别工作日，避免在周末/假期记录时间。

🌎 实际使用示例

基于成功的实施，这里有一些实用场景：

日常时间记录

# 使用 VS Code 和 GitHub Copilot：
用户："今天在 PROJ-1234 上记录8小时"
AI：✅ 工时记录创建成功
    问题：PROJ-1234 - 示例项目任务
    工时：8小时
    日期：2025-08-01
    工时记录ID：1211550
    花费时间：1天

时间表优先批量时间填充

# 推荐：先检查时间表，然后创建条目：
用户："检查我的十月时间表，然后在所有工作日上每天记录8小时在 PROJ-1234 上"
AI：## 工作时间表（2025-10-01 至 2025-10-31）
    **期间总结：**
    - 工作日：23
    - 非工作日：8
    - 总需工时：184小时

    ✅ 批量工时记录创建开始
    正在处理23个工时记录条目（仅限工作日）...
    ✅ 成功：23
    ❌ 失败：0
    📊 总工时：184

每月时间填充（传统）

# 直接批量操作（可能包括非工作日）：
用户："在七月的所有工作日上每天记录8小时在 PROJ-1234 上"
AI：✅ 批量工时记录创建开始
    正在处理23个工时记录条目...
    ✅ 成功：23
    ❌ 失败：0
    📊 总工时：184

时间表感知规划

# 智能时间规划工作流程：
用户："这个月我的容量是多少，我应该如何分配我的时间？"
AI：## 工作时间表（2025-10-01 至 2025-10-31）
    - 工作日：23
    - 总需工时：184小时
    - 平均每日工时：8