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JIRA MCP サーバー

JIRA と Cursor IDE を統合するためのシンプルなModel Context Protocol (MCP) 「バイブコード」サーバー。MCP は、LLM アプリケーションと外部データソースおよびツール間のシームレスな統合を可能にするオープンプロトコルです。

この実装は、Cursor で初期化に失敗した別の JIRA MCP サーバーを破棄することから始まりました。

ご注意ください! このドキュメントもほぼすべて AI コーディング アシスタントによって書かれています。

特徴

  • キーでJIRAの問題を取得する

  • JQL (JIRA クエリ言語) を使用して問題を検索する

  • 課題の作成と更新 (注: 高度にカスタマイズされた JIRA プロジェクトでは制限がある場合があります)

  • 問題にコメントを追加する

  • クローンの問題 (必須のカスタム フィールドの回避に便利ですが、複雑なプロジェクト構成では制限がある場合があります)

  • 設定可能なフィールド選択

  • ページネーションのサポート

  • 詳細なエラー処理とログ記録

  • ログ作業

Related MCP server: Cursor DB MCP Server

ユーザーワークフロー

検索とフィルターフロー

graph LR A[Start Search] -->|Enter JQL| B[Search Query] B -->|Apply Filters| C[Results] C -->|Select Fields| D[Customized View] D -->|Pagination| E[More Results] subgraph Search Options F[JQL Query] G[Field Selection] H[Result Limit] I[Start Position] end B -->|Uses| F C -->|Uses| G C -->|Uses| H C -->|Uses| I

問題クローン作成フロー

graph LR A[Find Source Issue] -->|Copy Key| B[Clone Issue] B -->|Customize Fields| C[Modified Clone] C -->|Create| D[New Issue] subgraph Clone Options E[Change Project] F[Modify Fields] G[Copy Attachments] H[Add Source Link] end B -->|Can Use| E B -->|Can Use| F B -->|Can Use| G B -->|Can Use| H

問題のライフサイクルや認証フローなどの詳細な技術アーキテクチャとシステムワークフローについては、 ARCHITECTURE.md を参照してください。

MCPについて

このサーバーはモデルコンテキストプロトコル仕様を実装しており、Cursor IDE が AI 機能を通じて JIRA データとシームレスに連携できるようにします。このプロトコルは、LLM アプリケーションが外部データソースやツールと通信する方法を標準化します。

設定

  1. 仮想環境を作成します。

python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
  1. 依存関係をインストールします:

pip install -r requirements.txt
  1. 環境変数を設定します。次の内容で.envファイルを作成します。

JIRA_URL=your_jira_url JIRA_USERNAME=your_username JIRA_API_TOKEN=your_api_token

使用法

サーバーを実行します。

./run-jira-mcp.sh

発達

このプロジェクトはモジュール構造に従っています。

src/ ├── core/ # Core JIRA client implementation │ ├── __init__.py │ ├── client.py # JiraClient class │ └── config.py # Configuration management ├── models/ # Pydantic models for validation │ ├── __init__.py │ ├── comment.py # Comment-related models │ ├── issue.py # Issue-related models │ └── worklog.py # Worklog-related models └── operations/ # MCP operation implementations ├── __init__.py ├── comments.py # Comment operations ├── issues.py # Issue operations ├── projects.py # Project operations └── worklog.py # Worklog operations

主要コンポーネント

  1. モデル( src/models/ )

    • IssueTypeIssueArgs - 問題の作成/更新モデル

    • IssueTransitionArgs - 問題状態遷移モデル

    • CloneIssueArgs - 問題の複製モデル

    • CommentArgsGetCommentsArgs - コメントモデル

    • LogWorkArgs - 作業ログモデル

  2. コア( src/core/ )

    • JiraClient - メインの JIRA API クライアント

    • JiraConfig - 構成管理

    • エラー処理とログ記録

  3. 操作( src/operations/ )

    • 問題管理(取得、検索、作成、更新、複製)

    • コメント処理(追加、取得)

    • 作業記録

    • プロジェクト一覧

このプロジェクトは、 IMPLEMENTATION_PLAN.mdに概説されている実装計画に従います。

現在のバージョン: v0.4

  • ✅ 基本的な JIRA 統合

  • ✅ JQLサポートによる検索機能

  • ✅ 高度にカスタマイズされたプロジェクトに対する制限付き課題管理(作成、更新、複製)

  • ✅ コメント機能

  • ✅ 作業ログ

関連リンク

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

セキュリティに関する考慮事項

このツールは、主に個人のワークフロー自動化と個人開発者向けに設計されています。以下のセキュリティ上の考慮事項にご注意ください。

⚠️ 使用上の推奨事項

  • 個人/開発用途: JIRAワークフローを管理する個々の開発者に最適

  • 小規模チームでの使用: 適切なセキュリティ対策を備えた信頼できるチーム環境に適しています

  • 推奨されない場合:

    • 現在の形での生産展開

    • マルチテナント環境

    • 公共向けサービス

    • 機密データ/規制対象データの処理

🔒 セキュリティ要件

このツールを使用する場合は、次の点を確認してください。

  1. JIRAインスタンスはHTTPSを使用しています

  2. 認証にはAPIトークン(パスワードではない)を使用しています

  3. .envファイルは適切に保護されており、バージョン管理にコミットされていません

  4. JIRA アクセスでサードパーティのツールを実行するリスクを理解している

🛡️ ベストプラクティス

  1. APIトークンを定期的にローテーションする

  2. JIRA 監査ログを監視して予期しないアクティビティがないか確認します

  3. ツールの最新バージョンを使用する

  4. 環境で使用する前にコードを確認してください

📝 企業での使用に関する注意

このツールは現在、エンタープライズセキュリティ要件に対応できるほど強化されていません。エンタープライズ展開向けのソリューションが必要な場合は、以下をご検討ください。

  • 追加のセキュリティ制御の実装

  • セキュリティレビューの実施

  • セキュリティ改善をプロジェクトに還元する

  • 公式のエンタープライズグレードの代替品を使用する

セキュリティ関連の懸念事項や脆弱性を報告するには、問題を報告するか、メンテナーに直接連絡してください。

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security - not tested
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license - not found
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quality - not tested

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/klauseduard/vibe-coded-jira-mcp'

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