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qualityManages AI conversation context and personal knowledge bases through the Model Context Protocol (MCP), providing tools for user data, conversation content, and knowledge management.
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Confluence 云 MCP 服务器
模型上下文协议 (MCP) 服务器，提供与 Confluence Cloud 交互的工具。该服务器使 AI 助手能够通过标准化界面管理 Confluence 空间、页面和内容。
特征
空间管理
列出空间
获取空间详细信息
页面操作
创建、阅读、更新页面
列出空间中的页面
将页面内容从 Confluence 存储格式转换为 Markdown
搜索和标签
使用 CQL 搜索内容
管理页面标签
设置
选项 1：使用 Docker（推荐）
使用此服务器的最简单方法是使用预先构建的 Docker 映像：
docker run --rm -i \
-e CONFLUENCE_API_TOKEN=your-api-token \
-e CONFLUENCE_EMAIL=your-email@domain.com \
-e CONFLUENCE_DOMAIN=your-domain.atlassian.net \
ghcr.io/aaronsb/confluence-cloud-mcp:latest
选项 2：本地构建
克隆存储库：
git clone https://github.com/aaronsb/confluence-cloud-mcp.git
cd confluence-cloud-mcp
使用本地构建脚本构建并运行：
# Build the Docker image
./scripts/build-local.sh
# Run the server
CONFLUENCE_API_TOKEN=your-token CONFLUENCE_EMAIL=your-email ./scripts/run-local.sh
选项 3：从源头
安装依赖项：
npm install
配置环境变量：使用您的 Confluence 凭据创建一个
.env文件：
CONFLUENCE_DOMAIN=your-domain.atlassian.net
CONFLUENCE_EMAIL=your-email@domain.com
CONFLUENCE_API_TOKEN=your-api-token
构建项目：
npm run build
运行服务器：
node build/index.js
用法
通过将服务器添加到 MCP 配置中，可以与兼容 MCP 的 AI 助手集成：
{
"mcpServers": {
"confluence": {
"command": "docker",
"args": ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/aaronsb/confluence-cloud-mcp:latest"],
"env": {
"CONFLUENCE_DOMAIN": "your-domain.atlassian.net",
"CONFLUENCE_EMAIL": "your-email@domain.com",
"CONFLUENCE_API_TOKEN": "your-api-token"
},
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}
人工智能助手注意事项：如果您是像 Cline 这样的人工智能助手并尝试安装此 MCP 服务器，请参阅llms-install.md文件以获取详细的安装说明。
可用工具
太空工具
list_confluence_spaces：列出 Confluence 中的所有空间get_confluence_space：获取有关特定空间的详细信息
页面工具
list_confluence_pages：列出空间中的页面get_confluence_page：获取特定页面及其内容（现在包括 Markdown 转换）create_confluence_page：在空间中创建新页面update_confluence_page：更新现有页面
get_confluence_page工具现在会自动将 Confluence 存储格式的内容转换为 Markdown 格式，从而更轻松地处理页面内容。转换过程可处理：
标题（h1-h6）
列表（有序和无序）
链接
强调（粗体/斜体）
代码块
表格
段落和换行符
搜索和标签工具
search_confluence_pages：使用 CQL 搜索 Confluence 内容get_confluence_labels：获取页面的标签add_confluence_label：向页面添加标签remove_confluence_label：从页面中删除标签
注意：所有工具名称均遵循 [动词] confluence [名词] 命名约定，以保持一致性和清晰度。
发展
该项目使用 TypeScript 编写，并遵循 MCP SDK 规范来实现服务器功能。代码库组织如下：
src/client/——Confluence API 客户端实现src/handlers/- MCP 工具请求处理程序src/schemas/- 工具输入的 JSON 模式src/types/——TypeScript 类型定义src/utils/- 实用函数，包括内容格式转换
CI/CD 管道
该项目使用 GitHub Actions 进行持续集成和部署：
自动测试和检查拉取请求
在主分支提交时自动构建 Docker 镜像
多架构映像构建（amd64、arm64）
容器发布到 GitHub Container Registry
本地开发
对于本地开发，请使用提供的脚本：
./scripts/build-local.sh：构建项目并创建本地 Docker 镜像./scripts/run-local.sh：使用您的凭据运行本地 Docker 镜像
执照
麻省理工学院
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
使 AI 助手能够通过模型上下文协议 (MCP) 与 Confluence Cloud 交互以管理空间、页面和内容。
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