MCP Jira 統合
このプロジェクトでは、Claude AI と Jira を統合して、プロジェクト管理タスクを自動化および強化します。
特徴
コア機能
MCP プロトコルによる Jira の問題作成と管理
APIキーベースの認証
AIインタラクションのための標準化されたリクエスト/レスポンス形式
Jira 統合機能
問題の作成と更新
基本的なスプリントトラッキング
プロジェクトと取締役会の管理
問題の検索と取得
Related MCP server: JIRA MCP Server
要件
Python 3.8以上
APIトークンを持つJiraアカウント
有効なMCP実装
設定
リポジトリをクローンする
.envで環境変数を設定します。JIRA_URL=https://your-domain.atlassian.net JIRA_USERNAME=your.email@domain.com JIRA_API_TOKEN=your_api_token PROJECT_KEY=PROJ API_KEY=your_secure_api_key # For MCP authentication
APIの使用
問題を作成
from mcp_jira.protocol import MCPRequest, MCPContext
# Create request context
context = MCPContext(
conversation_id=\"conv-123\",
user_id=\"user-123\",
api_key=\"your_api_key\"
)
# Create issue request
request = MCPRequest(
function=\"create_issue\",
parameters={
\"summary\": \"Implement feature X\",
\"description\": \"Detailed description\",
\"issue_type\": \"Story\",
\"priority\": \"High\"
},
context=context
)
response = await mcp_handler.process_request(request)
検索の問題
request = MCPRequest(
function=\"search_issues\",
parameters={
\"jql\": \"project = PROJ AND status = 'In Progress'\"
},
context=context
)
response = await mcp_handler.process_request(request)
認証
すべてのリクエストには、リクエスト ヘッダーに API キーが必要です。
headers = {
\"X-API-Key\": \"your_api_key\"
}
AIアシスタントとの統合
この MCP 実装は、MCP プロトコルをサポートする AI アシスタントと連携するように設計されています。
環境変数を設定する
AIアシスタントの設定でMCPエンドポイントを設定する
Jira とのやり取りには標準化された MCP プロトコルを使用する
貢献
リポジトリをフォークする
機能ブランチを作成する
プルリクエストを送信する
ライセンス
MIT ライセンス - LICENSE ファイルを参照してください,メッセージ:現在の機能を反映するように README を更新してください` }