MCP Jira 통합
이 프로젝트에서는 Claude AI와 Jira를 통합하여 프로젝트 관리 작업을 자동화하고 개선합니다.
특징
핵심 기능
MCP 프로토콜을 통한 Jira 이슈 생성 및 관리
API 키 기반 인증
AI 상호작용을 위한 표준화된 요청/응답 형식
Jira 통합 기능
이슈 생성 및 업데이트
기본 스프린트 추적
프로젝트 및 이사회 관리
문제 검색 및 검색
Related MCP server: JIRA MCP Server
요구 사항
Python 3.8 이상
API 토큰이 있는 Jira 계정
유효한 MCP 구현
설정
저장소를 복제합니다
.env에서 환경 변수를 구성합니다.지엑스피1
API 사용
문제 생성
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)
검색 문제
request = MCPRequest(
function=\"search_issues\",
parameters={
\"jql\": \"project = PROJ AND status = 'In Progress'\"
},
context=context
)
response = await mcp_handler.process_request(request)
입증
모든 요청에는 요청 헤더에 API 키가 필요합니다.
headers = {
\"X-API-Key\": \"your_api_key\"
}
AI 어시스턴트와의 통합
이 MCP 구현은 MCP 프로토콜을 지원하는 AI 어시스턴트와 함께 작동하도록 설계되었습니다.
환경 변수 구성
AI 어시스턴트 구성에서 MCP 엔드포인트를 설정하세요.
Jira 상호 작용을 위해 표준화된 MCP 프로토콜을 사용하세요
기여하다
저장소를 포크하세요
기능 브랜치 생성
풀 리퀘스트 제출
특허
MIT 라이센스 - 라이센스 파일 참조 , 메시지 : 현재 기능을 반영하도록 README를 업데이트하세요.