MCP Atlassian Server (by phuc-nt)

<p align="center"> <img src="assets/atlassian_logo_icon.png" alt="Atlassian Logo" width="120" /> </p>

版本 2.1.1 新特性 🚀

• 对整个代码库进行了重构，以标准化资源/工具结构，完全移除了内容元数据资源，并将元数据合并到页面资源中。
• 新的开发者指南：任何人都可以轻松扩展和维护代码库。
• 确保与最新版本的MCP SDK兼容，提高了安全性、可扩展性和可维护性。
• 更新了 docs/introduction/resources-and-tools.md 文件，删除了所有关于内容元数据的引用。

👉 详情请参阅完整的 CHANGELOG。

版本 2.0.1 新特性 🎉

MCP Atlassian Server v2.0.1 带来了功能和能力的重大扩展！

• 更新的API：现在使用最新的Atlassian API（Jira API v3，Confluence API v2）
• 扩展的功能：从21个功能扩展到了48个功能，包括高级的Jira和Confluence功能
• 增强的看板和冲刺管理：支持完整的敏捷/Scrum工作流程
• 高级的Confluence功能：页面版本管理、附件处理和评论管理
• 改进的资源注册：修复了重复资源注册的问题，提供了更稳定的体验
• 文档更新：新的全面文档系列解释了MCP架构、资源/工具开发

有关所有更改、改进和修复的详细信息，请参阅 CHANGELOG。

简介

MCP Atlassian Server (by phuc-nt) 是一个模型上下文协议（MCP）服务器，它连接AI代理如Cline、Claude Desktop或Cursor到Atlassian Jira和Confluence，使它们能够通过标准化接口查询数据并执行操作。

注意：此服务器主要设计和优化用于与Cline一起使用，尽管它遵循MCP标准，也可以与其他兼容MCP的客户端一起工作。

• 关键特性：
  • 将AI代理连接到Atlassian Jira和Confluence
  • 支持资源（只读）和工具（操作/变更）
  • 通过MCP Marketplace轻松集成Cline
  • 针对个人开发环境的本地优先设计
  • 优化与Cline AI助手的集成

项目背后的动机

作为一名每天使用Jira和Confluence的开发者，我发现自己花费大量时间在这些工具上导航。虽然它们非常强大，但我渴望有一种更简单的方式来与它们互动，而无需在深度工作中不断切换上下文。

AI代理和模型上下文协议（MCP）的出现提供了完美的机会。我立即看到了将Jira和Confluence（以及计划中的Slack、GitHub、日历等）连接到我的AI工作流的潜力。

这个项目最初是一个学习MCP和AI代理的过程，但希望它能发展成对每天与Atlassian工具交互的个人和组织真正有用的东西。

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 - 只读] 
        Tools[Tools - 操作]
    end
    
    Resources --> JiraRes[Jira 资源<br/>问题、项目、用户]
    Resources --> ConfRes[Confluence 资源<br/>空间、页面]
    Tools --> JiraTools[Jira 工具<br/>创建、更新、转换]
    Tools --> ConfTools[Confluence 工具<br/>创建页面、评论]

安装与设置

详细的安装和设置说明，请参阅我们的 AI助手安装指南。该指南特别为AI/LLM助手如Cline设计，以便于阅读并自动设置MCP Atlassian Server。

针对Cline用户的注意事项：安装指南（llms-install.md）是为Cline AI理解并执行优化的。你可以简单地要求Cline“安装MCP Atlassian Server（by phuc-nt）”，它将能够解析指令并帮助你一步步完成设置。

指南包括：

• 先决条件和系统要求
• Node.js环境的逐步设置
• 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自动安装Claude Desktop的Atlassian集成服务器：

npx -y @smithery/cli install @phuc-nt/mcp-atlassian-server --client claude

功能概述

MCP Atlassian Server使AI助手（如Cline、Claude Desktop、Cursor...）能够访问和管理Jira和Confluence的一整套功能，为了清晰起见，这些功能被分组：

Jira

• 问题管理

  • 查看、搜索和过滤问题
  • 创建、更新、转换和分配问题
  • 将问题添加到待办事项列表或冲刺，对问题进行排序

• 项目管理

  • 查看项目列表、项目详情和项目角色

• 看板和冲刺管理

  • 查看看板、看板配置、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

• 仪表板和小部件管理

  • 查看仪表板和小部件
  • 创建和更新仪表板
  • 在仪表板上添加或移除小部件

• 用户管理

  • 查看用户详情、可分配用户和按项目角色划分的用户

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、搜索和获取页面、子页面、祖先、附件和版本历史的详细信息
  • 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分解，请参阅： docs/introduction/resources-and-tools.md

---

请求流程

sequenceDiagram
    participant 用户
    participant Cline as Cline AI
    participant MCP as MCP Server
    participant Atlassian as Atlassian API
    
    用户->>Cline: "查找所有分配给我的问题"
    Cline->>MCP: 请求 jira://issues
    MCP->>Atlassian: 带认证的API请求
    Atlassian->>MCP: JSON响应
    MCP->>Cline: 格式化的MCP资源
    Cline->>用户: "我找到了这些问题..."
    
    用户->>Cline: "创建关于登录错误的新问题"
    Cline->>MCP: 调用 createIssue 工具
    MCP->>Atlassian: POST /rest/api/3/issue
    Atlassian->>M
    MCP->>Cline: 成功响应
    Cline->>用户: "创建了问题 DEMO-123"

安全提示

• 您的API令牌继承了创建它的用户的全部权限
• 切勿将令牌分享给非信任方
• 当请求LLMs分析包含您的令牌的配置文件时要谨慎
• 请参阅 llms-install.md 中的详细安全指南

贡献和支持

• 通过在GitHub上打开Pull Requests或Issues来贡献。
• 加入MCP/Cline社区以获得额外的支持。