local-only server

The server can only run on the client’s local machine because it depends on local resources.

Integrations

Provides access to JIRA data including searching issues, retrieving epic children, getting detailed issue information, creating and updating issues, extracting issue mentions, tracking issue relationships, handling file attachments, and transforming JIRA content for AI context windows

JIRA MCP サーバー

リレーションシップ追跡、最適化されたデータペイロード、AI コンテキストウィンドウのデータクリーニングを備えた JIRA データへのアクセスを提供するモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバー実装。

ℹ️ Confluence には別の MCP サーバーがあります

特徴

JQL を使用して JIRA の問題を検索する (リクエストごとに最大 50 件の結果)
コメント履歴と最適化されたペイロードを含むエピックの子を取得します（リクエストごとに最大 100 件の問題）
コメントや関連する問題を含む詳細な問題情報を取得します
JIRA の問題を作成、更新、管理する
問題にコメントを追加する
Atlassian ドキュメント形式から問題の言及を抽出する
問題の関係を追跡する（メンション、リンク、親子、エピック）
AI コンテキストの効率化のために、豊富な JIRA コンテンツをクリーンアップして変換します
安全なマルチパートアップロード処理によるファイル添付のサポート

前提条件

Bun （v1.0.0以上）
APIアクセス可能なJIRAアカウント

環境変数

JIRA_API_TOKEN=your_api_token
JIRA_BASE_URL=your_jira_instance_url  # e.g., https://your-domain.atlassian.net
JIRA_USER_EMAIL=your_email

インストールとセットアップ

1. リポジトリをクローンします。

git clone [repository-url]
cd jira-mcp

2. 依存関係をインストールしてビルドします。

bun install
bun run build

3. MCP サーバーを構成します。

適切な構成ファイルを編集します。

macOS:

Cline: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
Claude デスクトップ: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

ウィンドウズ:

クライン: %APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
クロードデスクトップ: %APPDATA%\Claude Desktop\claude_desktop_config.json

リナックス:

クライン: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
Claude Desktop:残念ながらまだ存在しません

mcpServersオブジェクトの下に次の構成を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "jira": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/jira-mcp/build/index.js"],
      "env": {
        "JIRA_API_TOKEN": "your_api_token",
        "JIRA_BASE_URL": "your_jira_instance_url",
        "JIRA_USER_EMAIL": "your_email"
      }
    }
  }
}

4. MCP サーバーを再起動します。

ClineのMCP設定で、MCPサーバーを再起動します。Claude Desktopを再起動して、新しいMCPサーバーをロードします。

発達

テストを実行します:

bun test

開発のためのウォッチモード:

bun run dev

変更後に再構築するには:

bun run build

利用可能なMCPツール

検索問題

JQL を使用して JIRA の問題を検索します。リクエストごとに最大 50 件の結果が返されます。

入力スキーマ:

{
  searchString: string; // JQL search string
}

get_epic_children

エピック内のすべての子課題を、コメントと関係データを含めて取得します。1回のリクエストで取得できる課題数は100件までです。

入力スキーマ:

{
  epicKey: string; // The key of the epic issue
}

発行を取得

コメントやすべての関係など、特定の JIRA 問題に関する詳細情報を取得します。

入力スキーマ:

{
  issueId: string; // The ID or key of the JIRA issue
}

問題作成

指定されたフィールドで新しい JIRA 問題を作成します。

入力スキーマ:

{
  projectKey: string, // The project key where the issue will be created
  issueType: string, // The type of issue (e.g., "Bug", "Story", "Task")
  summary: string, // The issue summary/title
  description?: string, // Optional issue description
  fields?: { // Optional additional fields
    [key: string]: any
  }
}

更新問題

既存の JIRA 課題のフィールドを更新します。

入力スキーマ:

{
  issueKey: string, // The key of the issue to update
  fields: { // Fields to update
    [key: string]: any
  }
}

添付ファイルを追加

JIRA の問題にファイル添付ファイルを追加します。

入力スキーマ:

{
  issueKey: string, // The key of the issue
  fileContent: string, // Base64 encoded file content
  filename: string // Name of the file to be attached
}

コメントを追加

JIRA の課題にコメントを追加します。プレーンテキストを受け付け、内部で必要な Atlassian ドキュメント形式に変換します。

入力スキーマ:

{
  issueIdOrKey: string, // The ID or key of the issue to add the comment to
  body: string // The content of the comment (plain text)
}

データクリーニング機能

Atlassianドキュメントフォーマットからテキストを抽出します
説明とコメントで問題に関する言及を追跡します
関係タイプによる正式な問題リンクを維持する
親子関係を維持する
壮大なつながりを追跡
著者情報を含むコメント履歴が含まれます
レスポンスから不要なメタデータを削除します
言及のコンテンツノードを再帰的に処理する
問題に関する言及を重複排除

技術的な詳細

TypeScript の厳密モードで構築
パフォーマンス向上のため、Bun ランタイムを使用
最適化されたビルドのためのVite
JIRA REST API v3 を使用
APIトークンを使用した基本認証
関連データに対するバッチAPIリクエスト
AIコンテキストウィンドウに最適化された応答ペイロード
複雑なアトラシアン構造の効率的な変換
堅牢なエラー処理
レート制限に関する考慮事項
最大制限:
- 検索結果: 1リクエストあたり50件
- エピックチルドレン：リクエストごとに100件
安全なファイル添付のためのマルチパートフォームデータのサポート
コンテンツタイプの自動検出と検証

エラー処理

サーバーは包括的なエラー処理戦略を実装します。

ネットワークエラーの検出と適切なメッセージング
HTTP ステータスコードの処理 (特に問題の場合は 404)
ステータスコード付きの詳細なエラーメッセージ
エラーの詳細がコンソールに記録される
すべてのパラメータの入力検証
MCPプロトコルによる安全なエラー伝播
一般的な JIRA API エラーに対する特別な処理
添付ファイルのBase64検証
マルチパートリクエストの失敗処理
レート制限検出
添付ファイルパラメータの検証

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENCEファイルを参照してください。

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A

security – no known vulnerabilities

A

license - permissive license

A

quality - confirmed to work

モデルコンテキストプロトコルを通じて JIRA データにアクセスして管理するためのインターフェイスを提供し、関係の追跡、データのクリーニング、AI アプリケーションのコンテキスト分析などの機能を提供します。

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特徴

前提条件

環境変数

インストールとセットアップ

1. リポジトリをクローンします。

2. 依存関係をインストールしてビルドします。

3. MCP サーバーを構成します。

4. MCP サーバーを再起動します。

発達

利用可能なMCPツール

検索問題

get_epic_children

発行を取得

問題作成

更新問題

添付ファイルを追加

コメントを追加

データクリーニング機能

技術的な詳細

エラー処理

ライセンス

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