Atlassian Bitbucket MCP 服务器

该项目提供了一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，它充当 AI 助手（例如 Anthropic 的 Claude、Cursor AI 或其他兼容 MCP 的客户端）与您的 Atlassian Bitbucket 实例之间的桥梁。它允许 AI 实时安全地访问您的代码库、拉取请求和工作区并与之交互。

概述

什么是 MCP？

模型上下文协议 (MCP) 是一种开放标准，允许 AI 系统安全且上下文地与外部工具和数据源连接。

该服务器专门为 Bitbucket Cloud 实现 MCP，将您的 Bitbucket 数据与 AI 助手连接起来。

为什么要使用此服务器？

• 最小输入，最大输出理念：您只需要像workspaceSlug和repoSlug这样的简单标识符。每个工具都会返回全面的详细信息，无需额外的参数。
• 丰富的代码可视化：通过文件统计、差异视图和围绕代码修改的智能上下文，深入了解存储库和代码更改。
• 安全的本地身份验证：凭证永远不会存储在服务器中。服务器在本地运行，因此您的令牌永远不会离开您的计算机，并且您可以只请求所需的权限。
• 直观的 Markdown 回复：所有回复均使用结构良好的 Markdown，具有一致的格式和导航链接，以提高可读性。
• 完整的 Bitbucket 集成：通过统一的界面访问工作区、存储库、拉取请求、评论、代码搜索等。

入门

先决条件

• Node.js （>=18.x）：下载
• Bitbucket 云帐户

步骤 1：验证

选择以下身份验证方法之一：

选项 A：Bitbucket 应用程序密码（推荐）

从Bitbucket App Passwords生成一个。最低权限：

• 工作区：阅读
• 存储库：阅读
• 拉取请求：阅读

选项 B：Atlassian API 令牌

从Atlassian API Tokens生成一个。

第 2 步：配置凭证

方法A：MCP配置文件（推荐）

创建或编辑~/.mcp/configs.json ：

使用 Bitbucket 应用程序密码：

使用 Atlassian API 令牌：

方法B：环境变量

运行服务器时直接传递凭据：

步骤3：连接你的AI助手

配置与 MCP 兼容的客户端以启动此服务器。

克劳德/光标配置：

此配置在运行时自动启动服务器。

工具

本节介绍将此服务器与 AI 助手配合使用时可用的 MCP 工具。请注意，MCP 工具使用snake_case -case) 来命名工具名称，使用camelCase来命名参数。

list_workspaces

列出可用的 Bitbucket 工作区。

或者：

“显示我所有的 Bitbucket 工作区。”

get_workspace

获取特定工作区的完整详细信息。

“告诉我有关‘acme-corp’工作区的更多信息。”

list_repositories

列出工作区中的存储库。

或者：

“列出‘acme-corp’中的存储库。”

get_repository

获取特定存储库的详细信息。

“向我显示‘acme-corp’中的‘backend-api’存储库。”

search

搜索 Bitbucket 内容。

存储库：

拉取请求：

提交：

代码：

“在‘acme-corp’工作区中搜索‘function getUser’。”

list_pull_requests

列出存储库中的拉取请求。

“在‘frontend-app’中显示打开的 PR。”

get_pull_request

获取拉取请求的完整详细信息，包括代码差异和文件更改。

“从‘frontend-app’获取 PR #42 以及所有代码更改。”

list_pr_comments

列出对特定拉取请求的评论。

“显示 PR #42 上的所有评论。”

add_pr_comment

向拉取请求添加评论。

一般的：

排队：

“在第 42 行向 PR #42 添加一条评论。”

pull_requests_create

创建一个新的拉取请求。

“创建从‘feature/login’到‘main’的 PR。”

命令行界面 (CLI)

CLI 使用 kebab-case 来表示命令（例如， list-workspaces ）和选项（例如， --workspace-slug ）。

使用npx快速使用

全局安装

然后直接运行：

发现更多 CLI 选项

使用--help查看所有可用命令的标志和用法：

或者获取特定命令的详细帮助：

执照

ISC 许可证