JIRA MCP 服务器

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现，提供对 JIRA 数据的访问，包括关系跟踪、优化的数据负载以及 AI 上下文窗口的数据清理。

Confluence有一个单独的 MCP 服务器

Jira Cloud 和 Jira Server（数据中心）支持

此 MCP 服务器支持Jira Cloud和**Jira Server（数据中心）**实例。您可以通过设置JIRA_TYPE环境变量来选择使用哪种类型：

cloud （默认）：适用于 Jira Cloud（Atlassian 托管）
server ：适用于 Jira 服务器/数据中心（自托管）

服务器将自动为所选类型使用正确的 API 版本和身份验证方法。

特征

使用 JQL 搜索 JIRA 问题（每个请求最多 50 个结果）
检索具有评论历史记录和优化有效载荷的史诗子内容（每个请求最多 100 个问题）
获取详细的问题信息，包括评论和相关问题
创建、更新和管理 JIRA 问题
对问题添加评论
从 Atlassian 文档格式中提取问题提及
跟踪问题关系（提及、链接、父/子、史诗）
清理并转换丰富的 JIRA 内容以提高 AI 上下文效率
支持文件附件的安全分段上传处理
支持 Jira Cloud 和 Jira Server（数据中心）API

先决条件

Bun （v1.0.0 或更高版本）
具有 API 访问权限的 JIRA 帐户

环境变量

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
JIRA_TYPE=cloud   # or 'server' for Jira Server/Data Center (optional, defaults to 'cloud')

安装和设置

1.克隆存储库：

git clone [repository-url]
cd jira-mcp

2.安装依赖项并构建：

bun install
bun run build

3. 配置MCP服务器：

编辑适当的配置文件：

macOS：

Cline： ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
Claude 桌面： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

视窗：

Cline： %APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
克劳德桌面： %APPDATA%\Claude Desktop\claude_desktop_config.json

Linux：

Cline： ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
Claude Desktop：遗憾的是尚不存在

在mcpServers对象下添加以下配置：

{
  "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",
        "JIRA_TYPE": "cloud"
      }
    }
  }
}

4. 重新启动 MCP 服务器。

在 Cline 的 MCP 设置中，重启 MCP 服务器。重启 Claude Desktop 以加载新的 MCP 服务器。

发展

运行测试：

bun test

观察开发模式：

bun run dev

更改后重建：

bun run build

可用的 MCP 工具

搜索问题

使用 JQL 搜索 JIRA 问题。每次请求最多返回 50 条结果。

输入模式：

{
  searchString: string; // JQL search string
}

获取史诗般的孩子

获取史诗中的所有子问题，包括他们的评论和关系数据。每个请求限制 100 个问题。

输入模式：

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

获取问题

获取有关特定 JIRA 问题的详细信息，包括评论和所有关系。

输入模式：

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

创建问题

使用指定字段创建新的 JIRA 问题。

输入模式：

{
  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
  }
}

更新问题

更新现有 JIRA 问题的字段。

输入模式：

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

添加附件

向 JIRA 问题添加文件附件。

输入模式：

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

添加评论

向 JIRA 问题添加评论。接受纯文本并在内部将其转换为所需的 Atlassian 文档格式。

输入模式：

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

数据清理功能

从 Atlassian 文档格式中提取文本
跟踪描述和评论中提到的问题
维护与关系类型的正式问题链接
维护父母/子女关系
追踪史诗般的联想
包含带有作者信息的评论历史记录
从响应中删除不必要的元数据
递归处理提及的内容节点
删除重复的问题提及

技术细节

使用 TypeScript 在严格模式下构建
使用 Bun 运行时来提高性能
Vite 用于优化构建
使用 JIRA REST API v3
使用 API 令牌进行基本身份验证
相关数据的批量 API 请求
针对 AI 上下文窗口优化的响应有效载荷
高效转换复杂的 Atlassian 结构
强大的错误处理
速率限制注意事项
最大限制：
- 搜索结果：每次请求 50 个问题
- Epic Children：每次请求 100 个问题
支持安全文件附件的多部分表单数据
自动内容类型检测和验证

错误处理

服务器实现了全面的错误处理策略：

网络错误检测和适当的消息传递
HTTP 状态代码处理（特别是 404 问题）
带有状态代码的详细错误消息
错误详细信息记录到控制台
所有参数的输入验证
通过 MCP 协议安全传播错误
针对常见 JIRA API 错误的专门处理
附件的 Base64 验证
多部分请求失败处理
速率限制检测
附件参数验证

执照

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅LICENCE文件。

Install Server

HTTP connection URL

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

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.

提供通过模型上下文协议访问和管理 JIRA 数据的接口，为 AI 应用程序提供关系跟踪、数据清理和上下文洞察等功能。

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